Unidad 7 - Probabilidad y Estadistica
Luciano joel Garcia Unidad 7 - Probabilidad y Estadistica
Propiedades deseables de los estimadores.
Estimación de medias, varianza y proporciones de una y dos muestras
1). ¿Qué es un estimador?
Seleccione la opción que usted crea correcta
2). Propiedades de un buen estimador
Relacione las siguientes propiedades con su indicador apropiado
Un estimador es insesgado si...
La media de su muestra es igual al parámetro
El estimador mas eficiente es aquel que...
Tiene la varianza mas pequeña
Un estimador es consistente cuando...
Ningún otro estimador da mas información
Un estimador es suficiente si...
Se aproxima al valor del parámetro
3). Estimadores [Marque solo una respuesta]
*Se dice que un estadístico Θ es un estimador insesgado si:
E(Θ) - θ
𝜇Θ = θ
E(Θ) ≠ θ
*Si Θ₁ y Θ₂ son dos estimadores insesgados del mismo parámetro de la población θ, entonces el estimador mas eficiente es aquel que:
σ²Θ₁ = σ²Θ₂
σ²Θ₁ ≠ σ²Θ₂
σ²Θ₁ < σ²Θ₂
*Un estimador es consistente cuando:
lim n→∞ P(| θₙ - θ| ≤ ε) = 1
lim n→∞ P(| θₙ - θ| ≤ ε) = 0
*Un estimador es suficiente cuando:
resume la información relevante contenida en la muestra
resume la información relevante contenida en la población
4). En la siguiente sopa de letras encuentre las propiedades de una estimación puntual
5). Estimador puntual
Relacione las siguientes oraciones con el significado que crea correspondiente
Una estimación puntual de un parámetro θ es...
Un estadístico apropiado
Se obtiene una estimación puntual seleccionando...
Un número único
La media de una población corresponde a...
X̅
La varianza de una población corresponde a...
X/n
La proporción de artículos en una población es...
S²
6). Estimación por intervalo [Marque solo una opción]
¿Qué es?
rango de números alrededor de la estimación puntual
rango de números fuera de la estimación puntual
rango de números distintos de la estimación puntual
Una estimación por intervalo de un parámetro de la población θ es un intervalo de la forma:
θₛ < θ < θᵢ
θᵢ ≥ θ > θₛ
θᵢ < θ < θₛ
7) Estimación por intervalo: estimación de μ cuando se conoce σ² (bilateral)
Rellene la imagen con sus datos correspondientes
[Ayuda: X̅ - (za/2).(σ/√n) < μ < X̅ + (za/2).(σ/√n) ]
8) Estimación por intervalo: estimación de μ cuando se desconoce σ² (bilateral)
Rellene la imagen con sus datos correspondientes
[Ayuda: X̅ - (ta/2).(S/√n) < μ < X̅ + (ta/2).(S/√n) ]
