Estadistica inferencial infiere parametros a partir de estadisticos
La estadística inferencial busca estimarlos a partir de los datos disponibles en una muestra. Se utilizan pruebas de hipótesis para evaluar la evidencia a favor o en contra de una afirmación. La estimación puntual es un valor único que se utiliza para aproximar un parámetro.
Los parámetros poblacionales son valores desconocidos que describen a toda la población. Se calcula un estadístico de prueba y se compara con un valor crítico.
Estos intervalos reflejan la incertidumbre asociada a la inferencia. La estadística inferencial no es una ciencia exacta. La elección incorrecta puede llevar a conclusiones erróneas. Se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.
El error de tipo II ocurre cuando no se rechaza una hipótesis nula falsa. Se aplica en medicina, economía, ingeniería y muchas otras áreas. El objetivo final es sacar conclusiones válidas sobre la población de interés. Permite tomar decisiones basadas en evidencia empírica.
El error de tipo I ocurre cuando se rechaza una hipótesis nula verdadera. La elección del nivel de confianza influye en la amplitud del intervalo.
La estadística inferencial es fundamental para tomar decisiones informadas
Siempre existe un grado de incertidumbre asociado a la inferencia. Es crucial que la muestra sea representativa de la población. Depende del tipo de datos y de la pregunta de investigación. La precisión de la inferencia depende del tamaño y la representatividad de la muestra.
Se centra en la estimación de parámetros poblacionales, como la media o la proporción. Existen pruebas paramétricas y no paramétricas.
La estadística inferencial utiliza datos de una muestra para deducir características de una población
La media muestral es un estimador puntual de la media poblacional. La regresión lineal es una técnica común en la estadística inferencial. La estadística inferencial es fundamental para tomar decisiones informadas.