slide1 n.
Download
Skip this Video
Download Presentation
TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 12

TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL - PowerPoint PPT Presentation


  • 391 Views
  • Uploaded on

TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL. TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL. “ Si se toman sucesivas muestras (k) de tamaño n de una población que puede o no ser normal, la distribución de probabilidad de esas muestras, conforme n se vuelve grande, se aproxima a una distribución normal con:. CONCEPTOS.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL' - tashya-jimenez


Download Now An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
slide1

TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR

slide2

TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL

  • “Si se toman sucesivas muestras (k) de tamaño n de una población que puede o no ser normal, la distribución de probabilidad de esas muestras, conforme n se vuelve grande, se aproxima a una distribución normal con:

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR

slide3

CONCEPTOS

  • Distribución muestral es una lista de todos los valores posibles para un estadístico y la probabilidad asociada con ese valor.
  • Error estándar de la distribución muestral de medias es:
  • Factor de corrección para poblaciones finitas
  • Estimaciones mejores con muestras más grandes

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR

slide4

TEOREMA DEL LIMITE CENTRAL

n1

N

n2

n3

n4

nm

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR

slide5

EJEMPLO

El valor nominal de la resistencia de una lámina de un metal compuesto es de 8500 psi. Por estudios pasados se conoce que la desviación estándar de esta resistencia es 1950 psi. Se tiene una muestra de 100 láminas. ¿Cuál es la probabilidad de que la media de esa muestra:

  • Sea mayor a 8900 psi?
  • Sea menor a 8000 psi?
  • Esté entre 8200 y 8700 psi?
  • ¿Que valor de la media tiene una probabilidad de ocurrencia menor a 16.35%?

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR

slide6

SOLUCION

  • Solución: =8500 =1950 n=100
  • Media mayor que 8900

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR

slide7

SOLUCION

  • b. Media menor que 8000
  • c. Media entre 8200 y 8700

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR

slide8

SOLUCION

  • d. Xbarra para P(xbarra=XBar)=0.16

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR

slide9

PROPORCIONES MUESTRALES

n1

N

n2

n3

n4

nk

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR

slide10

DISTRIBUCION DE LAS PROPORCIONES MUESTRALES

  • Error estándar de la distribución muestral de proporciones es:
  • Factor de corrección para poblaciones finitas

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR

slide11

EJEMPLO

Si se afirma que lotes de productos son 8% defectuosos. Al inspeccionar un lote de producto sobre la base de una muestra de 1098 unidades se encuentran 102 que no reúnen los requisitos planteados. ¿Qué probabilidad de ocurrencia tiene un porcentaje igual o menor al encontrado en esta muestra?

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR

slide12

SOLUCION

=0.08

p= 102/1098= 0.0929

Probabilidad pedida?

DR. JORGE ACUÑA A., PROFESOR