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Es una función que depende de la muestra y lo llamaremos estimador. El valor concreto de es la estimación.Hay dos tipos básicos de estimación: puntual y por intervalo de confianza. Sea una característica, un parámetro poblacional cuyo valor se desea conocer a partir de una muestra. Muchos estimadores no tienen buenas propiedades para muestras pequeñas, pero cuando el tamaño muestral aumenta, muchas de las propiedades deseables pueden cumplirse. En esta situación se habla de propiedades asintóticas de los estimadores. http://64.233.167.104/search?q=cache:vHcsEc4vELUJ:matap.dmae.upm.es/WebpersonalBartolo/Probabilidad/estimacionpuntual.ppt++Tipos+de+estimadores+%2B%22muestras+peque%C3%B1as%22&hl=es (ver enlace local 1) |
| 2 | La importancia de la estimación en áreas pequeñas en encuestas por muestreo se va incrementando cada vez más, debido a la creciente demanda de todos los sectores de la población en la obtención de estimadores confiables en áreas pequeñas. La propuesta de este estudio es investigar metodologías para la construcción de estimadores intercensales de varias características de la población residente en áreas pequeñas http://cimaf2003.iespana.es/moreinfo_math_files/resumenes.pdf (ver enlace local 2) |
| 3 | Un parámetro es un valor fijo (no aleatorio) que caracteriza a una población en particular. En general, una parámetro es una cantidad desconocida y rara vez se puede determinar exactamente su valor, por la dificultad práctica de observar todas las unidades de una población. Por este motivo, tratamos de estimar el valor de los parámetros desconocidos a través del empleo de muestras. Las cantidades usadas para describir una muestra se denominan estimadores o estadísticos muestrales. http://server2.southlink.com.ar/vap/inferencia.htm (ver enlace local 3) |
| 4 | Para estimar partimos de un modelo probabilístico de cómo se distribuye la característica en la población o de cómo se realizó el muestreo. Este modelo incluye cantidades que desconocemos y que llamamos parámetros http://w3.mor.itesm.mx/~cmendoza/maest/est08.html (ver enlace local 4) |
| 5 | El objetivo de la estimación de parámetros es inferir, partiendo de la estadística (la media) de una muestra, el parámetro de la población, teniendo en cuenta el error de muestreo. El intervalo de confianza se puede interpretar como el intervalo en que inferimos que se encuentra la media de la población de donde proviene la muestra. http://rrpac.upr.clu.edu:9090/~amenend/excel11intro.htm (ver enlace local 5) |
| 6 | El objetivo principal de la estadística inferencial es la estimación, esto es que mediante el estudio de una muestra de una población se quiere generalizar las conclusiones al total de la misma. Como vimos en la sección anterior, los estadísticos varían mucho dentro de sus distribuciones muestrales, y mientras menor sea el error estándar de un estadístico, más cercanos serán unos de otros sus valores.http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/estadistica1/cap01c.html#u01estimacionpuntual (ver enlace local 6) |
| 7 | En la estadística inferencial usamos datos de la muestra para hacer inferencias (o generalizaciones) acerca de la población. Las dos mayores aplicaciones de la estadística inferencial involucran el uso de datos de la muestra para (1) estimar el valor del parámetro de la población, y (2) probar algunos reclamos (o hipótesis) acerca de la población http://www.pucpr.edu/facultad/ejaviles/ED%20800%20PDF%20Files/ED%20800%20Estimados%20y%20Tama%C3%B1os%20de%20Muestras.pdf (ver enlace local 7) |
| 8 | En este capítulo se presentan tres nuevos modelos estadísticos: el llamado t de Student, el modelo de la Chi-cuadrado ( χ2 ) y el modelo F de Fisher. Los tres no requieren ya más del supuesto de un tamaño muestral grande. Ahora con dos o más mediciones se puede trabajar; por eso se usa la expresión Teoría de pequeñas muestras para este tema http://www.gestiopolis.com/recursos2/documentos/fulldocs/eco/tdmtyds.htm#_Toc76876622 (ver enlace local 8) |
| 9 | Estimación de parámetros. Puntual y por intervalos. Al considerar un estimador Θ de un parámetro poblacional θ , la realización de una muestra aleatoria de tamaño n , X1, X2 ,..., Xn ; suministra n datos, valores u observaciones, x1, x2 ,..., xn , que determinan una estimación puntual del parámetro http://e-stadistica.bio.ucm.es/mod_intervalos/intervalos5.html (ver enlace local 9) |
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Un
parámetro es “Un sumario descriptivo de alguna característica de una
población, por ejemplo, la media, mediana, desviación estándar. El
término estadístico o muestra estadística se usa para algunos tipos de
entidades cuando describen valores obtenidos con una muestra. A la
inferencia estadística se refiere a parámetros estimados de una
población obtenidos de muestras estadísticas”. |
| 11 | Se ha presentado un análisis que determina el error que se puede cometer en la estimación de gastos de cierto periodo de retorno para el diseño de una obra hidráulica, al utilizar los coeficientes de lluvia R calculados a través del uso de muestras pequeñas http://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0718-07642004000400015&script=sci_arttext&tlng=es (ver enlace local 11) |
| 12 | Existen dos tipos de estimaciones: estimación puntual y estimación por intervalos, ahora la estimación por intervalo es... http://www.scielo.cl/scielo.php?pid=S0716-078X2003000100009&script=sci_arttext&tlng=es (ver enlace local 12) |
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capítulo supondremos que la variable que se representa es medida en una escala numérica: tiempo, longitud, peso, etc. Al control estadístico de esta variable le denominaremos control por variables http://metodosestadisticos.unizar.es/asignaturas/16625/16625material/material_clase/capitulo4.pdf (ver enlace local 13) |
| 14 | En una población cuya distribución es conocida pero desconocemos algún parámetro, podemos estimar dicho parámetro a partir de una muestra representativa http://descartes.cnice.mecd.es/Bach_HCS_2/inferencia_estadistica/estimac.htm (ver enlace local 14) |
| 15 | La inferencia estadística puede dividirse en dos áreas principales, en esta parte trataremos estimación: Estimación, Prueba de hipótesis http://members.fortunecity.com/estatbas/es.htm (ver enlace local 15) |
| 16 | Conviene que los estadísticos, en su función de estimadores de los correspondientes parámetros, reúnan determinados requisitos. Fundamentalmente son: http://64.233.167.104/search?q=cache:JyvMtKm6dK4J:www.ucm.es/info/mide/docs/estima.doc+%22estimacion+de+parametros%22+&hl=es (ver enlace local 16) |
| 17 | http://www.monografias.com/trabajos12/puntu/puntu.shtml (ver enlace local 17) |
| 18 | La literatura profesional en el área de estimación de parámetros de movimiento de objetos articulados a partir de una señal de video monocular se puede subdividir en dos grandes grupos http://www.conicit.go.cr/cientificos/estimador.htm (ver enlace local 18) |
| 19 | Para estimar partimos de un modelo probabilístico de cómo se distribuye la característica en la población o de cómo se realizó el muestreo. Este modelo incluye cantidades que desconocemos y que llamamos parámetros http://w3.mor.itesm.mx/~cmendoza/maest/est08.html (ver enlace local 19) |
| 20 | El interés por las heurísticas, descritas como "mecanismos por los que reducimos la incertidumbre que produce nuestra limitación para enfrentarnos a la complejidad de estímulos ambientales" es característico de este enfoque. http://www.ugr.es/~batanero/ARTICULOS/heuristicas.htm (ver enlace local 20) |