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6. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

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408 / <strong>ESTADÍSTICA</strong> APLICADA BÁSICA<br />

(b) Si se hubieran hecho 3 análisis en días distintos y la media de los análisis<br />

fuera ¯x = 3,2, ¿cuál es el intervalo de confianza del 90% para la media del nivel<br />

de potasio en la sangre de Julia?<br />

<strong>6.</strong>2.3 Comportamiento de los intervalos de confianza<br />

∗ σ<br />

El intervalo de confianza ¯x ± z √ para la media de una población normal ilustra<br />

n<br />

algunas de las propiedades importantes que son compartidas por todos los intervalos<br />

de confianza de uso frecuente. El usuario escoge el nivel de confianza, y<br />

el error de estimación depende de esta decisión. Nos gustaría tener un nivel de<br />

confianza alto y también un error de estimación pequeño. Un nivel de confianza<br />

alto significa que nuestro método casi siempre da respuestas correctas. Un error<br />

de estimación pequeño significa que la estimación del parámetro poblacional es<br />

bastante precisa. El error de estimación es<br />

∗ σ<br />

error de estimación = z √<br />

n<br />

Esta expresión tiene z ∗ y σ en el numerador y √ n en el denominador. Por<br />

tanto, el error de estimación se hace menor cuando<br />

• z ∗ se hace menor. Una z ∗ menor es lo mismo que un nivel de confianza C<br />

menor (mira otra vez la figura <strong>6.</strong>6). Existe una relación entre el nivel de<br />

confianza y el error de estimación. Con unos mismos datos, para tener un<br />

error de estimación menor, tienes que aceptar una confianza menor.<br />

• σ se hace menor. La desviación típica σ mide la variación de la población.<br />

Puedes pensar en la variación entre los individuos de una población como<br />

en un ruido que oculta el valor medio µ. Es más fácil estimar con precisión<br />

µ cuando σ es pequeña.<br />

• n se hace mayor. Un incremento del tamaño de la muestra n reduce el<br />

error de estimación para un nivel de confianza determinado. Debido a<br />

que n está dentro de la raíz cuadrada, tenemos que multiplicar por cuatro<br />

el tamaño de la muestra para reducir a la mitad el error de estimación.<br />

EJEMPLO <strong>6.</strong>5. Cambio del error de estimación<br />

Supón que el fabricante de productos farmacéuticos del ejemplo <strong>6.</strong>4 considera<br />

que un nivel de confianza del 90%, en vez de un nivel del 99%, ya es suficiente.<br />

“moore”<br />

2002/1/21<br />

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