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República Bolivariana De Venezuela
Ministerio Del Poder Popular Para La Defensa
Universidad Nacional Experimental Politécnica
De La Fuerza Armada Nacional Bolivariana
UNEFA Núcleo Falcón – Extensión Punto Fijo
ENSAYO
Facilitador(a): Prof. Karelis Molina.
Autor:
Br. ESCARRA, Fernando
Br. GUSMAN, Luis
Br. MALDONADO, Francisco
Br. MELENDEZ, Luis
Br. MONASTERIOS, Oriana
Br. RODRIGUEZ, David
8vo Semestre Ing. De Sistemas Sección A
Punto Fijo; Octubre del 2015
ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
En el momento de tomar decisiones el conocimiento de los parámetros de
población es de vital importancia, tal conocimiento generalmente solo se puede
tener al estimar el valor de dichos parámetros, sin embargo, la estimación es
mejor cuando se da un margen de confianza y uno de error, siendo importante la
correcta estimación de dichos parámetros a través de la construcción de intervalos
de confianza que puedan sustentar la toma de decisiones de manera eficiente.
La estimación de parámetros es un procedimiento estadístico que se realiza
para conocer las características de una población a partir de la información que se
tenga de esa muestra. Con una muestra aleatoria de n tamaño, se puede efectuar
una estimación de un valor de un parámetro de la población. En otras palabras,
esta es una respuesta a la necesidad de obtener un resultado próximo a lo que
sucedería al aplicarlo; debido a que los procedimientos estadísticos no dan
siempre un resultado netamente preciso, la estimación de parámetros trabaja con
ciertos procedimientos que se deben tomar en cuenta a la hora de aplicarlo como
el nivel de confianza.
Es importante denotar la definición de un parámetro; este no es más que un
número que resume la ingente cantidad de datos que pueden derivarse del estudio
de una variable estadística, es decir, es una característica seleccionada que
representa un conjunto de datos más grandes generalmente definidos por una
fórmula aritmética. A través de esto, se toma lo que se conoce como parámetro
estadístico, que es el valor representativo de la población o la característica
sacada de la muestra, que denota la cantidad o proporción de individuos que
determina dicha característica, así como su desviación típica.
Como se mencionó anteriormente, la estimación de parámetros trabaja con
procedimientos estadísticos para que definan un resultado mucho más
aproximado al valor real; entre ellos están el intervalo de confianza, que da origen
al nivel de confianza entre un intervalo de números (comprendido entre 1 y 0) y el
nivel de error aleatorio. El nivel de confianza se denomina con la resta de 1 – α,
siendo este último el error aleatorio que tendría el aplicar dicho procedimiento. De
esta manera, se obtiene una estimación de qué tan probable es el éxito de cierta
operación en la que estas variables trabajen.
Aunado a esto, dentro de la estimación de parámetros existen métodos
como el de Máxima verosimilitud el cual es un técnica de optimización y unos de
los más confiables métodos modernos utilizados para la aproximación de la
confiabilidad, la cual determina el valor de θ, si la verosimilitud es muy pequeña se
dice que es poco probable que sea el valor correcto que ha arrojado los datos
estudiados y por otro lado si la verosimilitud es grande, es bastante probable que
ese sea el valor correcto dado por los datos estudiado, en otras palabras se
procura encontrar los valores de una determinada credibilidad para saber si es
cierto o falso (estimación).
Por otra parte y para concluir, las distribuciones T de Student a diferencias
del método de máxima verosimilitud fue estudiado para ocasiones cuando el
tamaño de la muestra era muy pequeño, y la varianza era desconocida, para ellos
se utilizan las distribuciones T Student, las cuales ayudan a tener en cuenta la
incertidumbre que resultan de las estimaciones, es decir, si tenemos una muestra
de n cantidades, decimos que la distribución t es igual a n-1 grados de libertad; los
grados de libertad son los valores los cuales pueden ser asignado de forma parcial
antes que el resto tome valores automáticamente.