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Examen de Estimación de Parámetros

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Examen de Estimación de Parámetros

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20 preguntas sobre estimación, intervalos y tamaño de muestra.

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Antuanette Laleshka Ambrosio Pérez
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Examen de Estimación de Parámetros
 

Examen de Estimación de ParámetrosOnline version

20 preguntas sobre estimación, intervalos y tamaño de muestra.

by Antuanette Laleshka Ambrosio Pérez
1

¿Qué busca la estimación puntual en estadística?

2

¿Qué es un intervalo de confianza?

3

Si la varianza poblacional σ^2 es conocida, ¿qué distribución se usa para el intervalo de confianza de la media?

4

Si σ no es conocido y la muestra es pequeña, ¿qué distribución se usa?

5

Qué significa estimación insesgada?

6

¿Qué es la eficiencia de un estimador?

7

¿Qué define la consistencia de un estimador?

8

¿Qué significa que un estimador sea suficiente?

9

Según el material, ¿cuál es el primer paso en estimar una proporción con IC?

10

¿Qué impacto tiene aumentar el nivel de confianza en el tamaño de la muestra?

11

¿Qué indica el error estándar (EE) en una estimación?

12

¿Qué es un cuantil de confianza?

13

Si se conoce la varianza y se usa Z, ¿qué condición suele asumirse sobre la población?

14

¿Qué describe el teorema central del límite en este contexto?

15

¿Qué quiere decir 'tamaño finito de la población' en IC?

16

En la práctica, ¿qué aspecto prioriza al elegir entre dos estimadores insesgados?

17

¿Qué indicador refleja la precisión de un intervalo de confianza?

18

¿Qué ocurre con el tamaño de muestra si se desea un menor margen de error (ME)?

19

En una estimación de media con σ desconocida, ¿qué factor se usa para el IC?

20

¿Qué representa la varianza de un estimador?

21

¿Qué es una muestra representativa?

22

En estimación de proporciones, ¿qué supuesto aumenta la precisión?

23

¿Cuál es el objetivo de la estimación por intervalos?

24

¿Qué rol juega la desviación estándar en IC de la media?

25

¿Qué sucede si la población es infinita en IC de la media?

Explicación

La estimación puntual da un único valor, no un intervalo.

Un IC no garantiza que el parámetro caiga dentro de él en cada muestra, sino con cierta probabilidad a largo plazo.

Con σ conocido se utiliza la distribución normal Z para el IC de la media.

Cuando σ es desconocida y n es pequeño, se usa la t de Student.

Insesgado = E(est) = parámetro; no garantiza precisión individual sino a largo plazo.

Entre estimadores insesgados, el de menor varianza es más eficiente.

La consistencia implica convergencia al parámetro al aumentar n.

Suficiente: no se pierde información relevante para el parámetro.

El IC de proporciones se basa en el tamaño de muestra y el nivel de confianza, antes de calcular la proporción.

Más confianza requiere intervalos más amplios, lo que demanda mayor n.

EE mide cuán lejos ≈ valor muestral suele estar del parámetro real, en promedio.

El cuantil de confianza define los límites del intervalo junto con el EE.

Para usar Z con varianza conocida, se asume normalidad o gran tamaño.

Con tamaños razonables, la media muestral se aproxima a normal.

Con poblaciones finitas, se aplica FPC para ajustar EE y IC.

Entre insesgados, menor varianza = mayor eficiencia.

La interpretación de IC se refiere a la proporción de intervals que capturan el parámetro en repetición.

Menor ME exige mayor n para mayor precisión.

Con σ desconocida, se recurre a la t de Student.

La varianza del estimador mide cuán dispersas están las estimaciones.

Representatividad busca que la muestra capture las características de la población.

Más n mejora la precisión de la estimación de Proporciones.

IC ofrece un rango creíble para el parámetro poblacional.

La EE utiliza σ o su estimador; normalmente implica la desviación típica.

Para población infinita, no se aplica corrección por población finita.

 
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