1. Probabilidades
1.1. En este semestre aprendí mucho sobre probabilidades, si bien es un tema extenso e interesante, la probabilidad mide la posibilidad de la ocurrencia de un posible resultado en un suceso al azar, un ejemplo puede ser la posibilidad de que salga un número par cuando lanzamos un dado o sello cuando lanzamos una moneda, de este se desglosa un tema muy importante llamado distribuciones de probabilidad que me parece muy completo y preciso.
1.1.1. Distribución de probabilidades
1.1.1.1. Distribución de Bernoulli
1.1.1.1.1. Es una distribución de probabilidad discreta, un movimiento aleatorio con solo dos resultados posibles:
1.1.1.2. Distribución Binomial
1.1.1.2.1. Es una vad que representa el número de éxitos que ocurren en n repeticiones independientes de un ensayo de Bernoulli cuya probabilidad de éxitos es p.
1.1.1.3. Distribución de Poisson
1.1.1.3.1. Es una vad en el que el número promedio de las frecuencias ya sea en el tiempo o en el espacio, se denomina como: λ y debe ser mayor que 0.
1.1.1.4. Distribución Hipergeométrica
1.1.1.4.1. La distribución hipergeométrica fue mi favorita, ya que, se me hizo más fácil a la hora de entender, menos compleja y más practica
1.1.2. Es un procedimiento que permite analizar el comportamiento de las probabilidades obtenidas en eventos, mediante el conocimiento de una variable aleatoria.
1.1.3. Pero, ¿qué es una variable aleatoria?
1.1.4. Una vad es una función que asigna un número o un valor a cada suceso del espacio muestral y se representa de la siguiente manera: f(x)= p(x) = p(x=i)
2. Geralcy Altamiranda. Contaduría Pública II semestre, UCC. Grupo: 9591.
3. Distribuciones de muestreo
3.1. Corresponde a una distribución de todas las muestras que puedan ser escogidas conforme a un esquema de muestreo especificado, que implique selección a azar y a una función de un número fijo de variables aleatorias independientes, de una población a estudiar, se selecciona una sola muestra de todas las muestras posibles de igual tamaño, con el fin de obtener conclusiones sobre la población, no sobre la muestra.
3.1.1. Donde σ es la desviación estándar de la distribución de la población y σx̄ es la media de población.
3.1.2. La distribución de muestreo de la media se obtiene tomando la estadística bajo estudio de la muestra como la media. Calcular esto significa tomar todas las muestras posibles de tamaño n de la población de tamaño N y luego trazar la distribución de probabilidad.
3.2. La media de todas las medias muestrales debe ser exactamente igual a la media poblacional, debido a que la distribución de muestreo resulta de todas las muestras posibles que se pueden extraer de una población; por tal razón incluye todos sus elementos.
3.2.1. Este tema me parece un tema muy importante puesto que los investigadores lo utilizan la muestra para hacer inferencias dentro de la población a la que pertenecen, para esto hacen uso de la distribución muestral, la cual permite a los investigadores hacen conclusiones en la población con base a una sola muestra
3.2.1.1. Adjunto link de un video que me ayudo a entender todo un poco más y ejercicios que uso para practicar todo lo visto en clase: https://www.youtube.com/watch?v=DO8a5GGR4e0
4. Muestreo
4.1. Es un procedimiento mediante el cual se constituye una muestra representativa de la población
4.1.1. Tipos de muestreo: Probabilístico y no probabilístico
4.1.1.1. Muestreo probabilístico es cuando la muestra es representativa de la población, o sea es aleatoria, en este se encuentran los siguientes:
4.1.1.1.1. Personalmente creo que el muestreo es un tema de gran importancia ya que este sirve para conocer la opinión de una población general donde se abarcan temas comunes que suelen afectar a todos los miembros de una misma comunidad, como la religión, la política, la economía el desempleo, los estudios, el empleo.
4.1.1.2. Muestreo aleatorio simple (MAS): Se da igual oportunidad de selección a cada elemento dentro de la población.
4.1.1.3. Muestreo aleatorio problemático (MASIST)
4.1.1.4. Muestreo aleatorio estratificado (MAE): Garantiza la representatividad reduciendo el error de la muestra al formar grupos menos homogéneos
4.1.1.5. Muestreo por conglomerado: Es cuando la unidad básica de muestreo se encuentra en la población en grupos o conglomerados.
4.1.2. Muestreo no probabilístico es cuando la muestra es particular
4.2. Muestra representativa:
4.2.1. Es aquella donde se puede decir que "explica o representa" lo que ocurre realmente dentro de la población para ello, esta muestra debe ser aleatoria
4.2.1.1. ¿Cómo se toma la muestra?
4.2.1.1.1. Criterios de selección
4.2.1.1.2. Mayor o menor
4.2.1.1.3. Par o impar
4.2.1.1.4. Primo o compuesto
5. Pruebas de hipótesis y otras pruebas de hipótesis
5.1. Las pruebas de hipótesis, denominada también pruebas de significación, tienen como objeto principal evaluar suposiciones o afirmaciones a cerca de valores estadísticos de la población denominados parámetros
5.1.1. Hipótesis estadística
5.1.1.1. Ho: Hipótesis nula
5.1.1.1.1. Ha: Hipótesis alternativa
5.1.2. La pruebas de hipótesis evalúan la probabilidad asociada a la hipótesis nula (Ho) de que no hay efecto o diferencia. El valor de p obtenido refleja la probabilidad de rechazar la Ho siendo esta verdadera; en ningún caso prueba que la hipótesis alternativa, de que si hay efecto o diferencia, sea verdadera.