Inferencia Estadística: Intervalos

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Estimación e intervalos

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JOHN STIVEN FLOREZ

Colombia

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#	Jugador	Acierto	tiempo
1	JOHN STIVEN FLOREZ 10 de Agosto de 2026	% 20	00:57

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Froggy Jumps Inferencia Estadística: IntervalosVersión en línea Estimación e intervalos por JOHN STIVEN FLOREZ 1 ¿Qué describe la estimación puntual? a Un intervalo que contiene el parámetro. b Un valor único que estima el parámetro poblacional. c La probabilidad de que el parámetro varie. 2 ¿Qué es un intervalo de confianza? a Rango de valores plausible para el parámetro con un nivel de confianza. b La magnitud de la varianza muestral. c La probabilidad de obtener un valor exacto del parámetro. 3 Ejemplo de nivel de confianza típico. a 95% b 150% c 5% 4 CI para una media con varianza conocida. a Media muestral ± z(sigma/√n). b Media muestral / (sigma√n). c Media muestral n. 5 Si la varianza poblacional no es conocida, se usa. a z-score de sigma. b t de Student con n-1 grados de libertad. c Calcular con varianza muestral. 6 Qué describe la estimación por intervalos. a Un único valor estimado. b Rango de valores posibles para el parámetro. c La probabilidad de error de muestreo. 7 ¿Qué es el error estándar? a Error de muestreo. b Desviación típica de la distribución de la estimación. c La varianza poblacional. 8 Intervalo de confianza estrecho implica. a Mayor tamaño de muestra siempre. b Estimación precisa con menor variabilidad. c Mayor probabilidad de contener el parámetro. 9 CI al 100% significa: a Contiene al parámetro en todos los casos teóricos. b Depende del tamaño de muestra. c Nunca contiene al parámetro. 10 Diferencia entre CI y error de estimación. a CI da rango plausible; error cuantifica precisión. b El CI es el error. c No hay diferencia.

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Inferencia Estadística: IntervalosVersión en línea

Estimación e intervalos

por JOHN STIVEN FLOREZ

¿Qué describe la estimación puntual?

Un intervalo que contiene el parámetro.

Un valor único que estima el parámetro poblacional.

La probabilidad de que el parámetro varie.

¿Qué es un intervalo de confianza?

Rango de valores plausible para el parámetro con un nivel de confianza.

La magnitud de la varianza muestral.

La probabilidad de obtener un valor exacto del parámetro.

Ejemplo de nivel de confianza típico.

95%

150%

CI para una media con varianza conocida.

Media muestral ± z*(sigma/√n).

Media muestral / (sigma√n).

Media muestral * n.

Si la varianza poblacional no es conocida, se usa.

z-score de sigma.

t de Student con n-1 grados de libertad.

Calcular con varianza muestral.

Qué describe la estimación por intervalos.

Un único valor estimado.

Rango de valores posibles para el parámetro.

La probabilidad de error de muestreo.

¿Qué es el error estándar?

Error de muestreo.

Desviación típica de la distribución de la estimación.

La varianza poblacional.

Intervalo de confianza estrecho implica.

Mayor tamaño de muestra siempre.

Estimación precisa con menor variabilidad.

Mayor probabilidad de contener el parámetro.

CI al 100% significa:

Contiene al parámetro en todos los casos teóricos.

Depende del tamaño de muestra.

Nunca contiene al parámetro.

Diferencia entre CI y error de estimación.

CI da rango plausible; error cuantifica precisión.

El CI es el error.

No hay diferencia.

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¿Qué describe la estimación puntual?

¿Qué es un intervalo de confianza?

Ejemplo de nivel de confianza típico.

CI para una media con varianza conocida.

Si la varianza poblacional no es conocida, se usa.

Qué describe la estimación por intervalos.

¿Qué es el error estándar?

Intervalo de confianza estrecho implica.

CI al 100% significa:

Diferencia entre CI y error de estimación.

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