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Ejercicio pag. 7 apuntes Estadística inferencial: "tornillos" - Contenido educativo

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Subido el 24 de noviembre de 2020 por Jose S.

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Bien, vamos a hacer el ejercicio, hemos hecho, hemos trabajado, hemos hecho ejercicios y hemos trabajado los estadísticos, 00:00:00
X, la medida muestral, X barra, y el sumatorio de los elementos de la muestra, y falta por trabajar la proporción muestral, ¿no? 00:00:08
Entonces, en términos generales, trabajamos con una población que tiene una, y analizamos una distribución X, que llamamos X, y puede tener datos nu sigma o P, media poblacional, sigma poblacional, la definición típica poblacional, y la proporción poblacional, ¿vale? 00:00:21
En el momento en el que extraemos una muestra ya estamos haciendo estadística inferencial, aplicamos la teoría de probabilidades, ¿de acuerdo? Si extraemos una muestra de tamaño n, podemos fijarnos en esa muestra en la proporción muestral. 00:00:46
Por ejemplo, si queremos analizar de toda la población española la proporción de diabéticos, sería interesante, entonces aquí estamos, si extraemos una muestra, nos fijaremos en la proporción de diabéticos que hay en la muestra. 00:01:03
Esa es la proporción muestral 00:01:23
Lo que llamamos P borro 00:01:26
O en los apuntes llamábamos P sub i 00:01:28
Da igual 00:01:30
¿De acuerdo? 00:01:31
Bien, pues en este caso 00:01:33
La proporción muestral 00:01:35
Viene dada según el teorema central del límite 00:01:38
Para la proporción 00:01:41
Mediante una normal de parámetros P 00:01:43
Raíz de P, 1 menos P partido B 00:01:46
Bien, estoy repitiendo lo que hemos dicho hace rato 00:01:49
¿Vale? ¿De acuerdo? Bien. Vamos a ver el problema. Dice, o sea, insisto, el esquema siempre es el mismo, es una población con datos poblacionales de la que extraen una muestra, ya estoy haciendo el acto aleatorio. 00:01:52
El experimento aleatorio es 00:02:14
Obtener una muestra al azar 00:02:17
¿Sí o no? 00:02:19
Eso ya es un hecho, un experimento aleatorio 00:02:20
Y si me fijo 00:02:23
Según en lo que me fije 00:02:25
Por ejemplo, me podría fijar 00:02:26
En X barra 00:02:29
O en el sumatorio de las X y 00:02:30
O en P borro, que es el caso 00:02:32
Pues tiene un teorema central del límite 00:02:34
Aplicado a cada caso 00:02:36
¿De acuerdo? ¿Se ha entendido? 00:02:38
Bien, en este caso 00:02:41
Sabemos por el problema central del límite 00:02:42
Para la 00:02:45
Para la proporción 00:02:46
Que la proporción muestra 00:02:49
Viene dada por una normal de estos valores 00:02:51
Y con esto vamos a trabajar 00:02:53
¿Vale? 00:02:55
Leemos el problema 00:02:56
Dice, una máquina produce tornillos 00:02:57
Se sabe, o sea, así que la proporción es 00:02:59
Perdón, la población es 00:03:03
¿Quién? 00:03:05
Pues los tornillos 00:03:07
¿Vale? Y dice 00:03:08
Se sabe que el 5% son defectuosos 00:03:12
O sea, la variable en la que me fijo es 00:03:16
Si son o no defectuosos 00:03:19
¿Vale? 00:03:21
Bien 00:03:23
Sabemos que el 5% son defectuosos 00:03:24
¿Algún dato poblacional conocemos? 00:03:27
Sí 00:03:31
La proporción 00:03:31
¿Sí o no? 00:03:34
0,05% son defectuosos 00:03:38
¿Se ven? 00:03:41
Bien 00:03:43
Así que P vale 0,05 00:03:43
Dato interesante 00:03:46
La proporción viene dada 00:03:57
En porcentaje 00:04:01
Esto hay que recordarlo 00:04:03
¿Vale? 00:04:06
Con este tipo de fórmulas 00:04:08
La P viene dada en porcentaje 00:04:09
¿De acuerdo? 00:04:12
Perdón, que me he equivocado 00:04:17
Porcentaje no 00:04:18
En términos de probabilidad 00:04:19
Entre 0 y 1 00:04:21
Me he equivocado, disculpa 00:04:23
O sea, el porcentaje es 5%, la proporción es 0,05, 5 entre 100. ¿De acuerdo? 00:04:24
Retifico, pero ahí es algo importante. O sea, la P viene dada como una proporción entre 0 y 1. 00:04:33
¿De acuerdo? Como la probabilidad. Bien. 00:04:40
Y dice, cada caja es una muestra de tamaño 400. O sea, claro, dice que se empaquetan en cajas de 400. 00:04:46
Entonces, cada caja es una muestra aleatoria 00:04:54
¿Sí o no? 00:04:58
Es una muestra aleatoria de tamaño 400 00:05:00
Así que vamos a trabajar con una muestra de tamaño 400 00:05:02
Ya sabemos, por tanto, de qué normal aproxima a la proporción muestral 00:05:06
Pues sabemos cuál es 00:05:17
No hay más que sustituir 00:05:19
Se borro, será una distribución normal, la proporción muestral es una distribución normal de parámetros. 0,05 y luego 0,05 por 0,95 dividido 400. 00:05:21
Se han decidido con estos datos, que por cierto es 0,05 segundos, 0,011. 00:05:52
¿Alguien puede comprobar que esto da 0,011? 00:06:05
Es que no veo bien aquí. 00:06:14
¿Pueden comprobar que esto da 0,011? 00:06:17
Sí, aquí pone 0,011. Vale, perfecto. 0,011. 00:06:24
Bien, entonces la proporción muestral viene dada por una normal de estos parámetros. 00:06:30
Leamos a ver qué nos pide. Dice, ¿cómo se distribuye la proporción de tornillos defensuosos en las cajas? Pues mediante esta normal. Esta es la respuesta del apartado A. ¿Sí o no? 00:06:47
Bien, vamos a ver qué dice el apartado B 00:07:01
Ah, no, no hay más apartado 00:07:04
Bueno, simplemente esto 00:07:12
¿De acuerdo? 00:07:14
¿Nos podrían haber pedido calcular la probabilidad 00:07:16
De que en una caja 00:07:19
Por cierto, ¿cuál es? 00:07:20
¿Qué cantidad? 00:07:24
¿Nos podrían haber pedido la probabilidad 00:07:26
De que en una caja pues haya 00:07:28
Más de 5 tornillos defectuosos 00:07:30
Por ejemplo 00:07:33
¿Se entiende o no? 00:07:33
¿Lo hacemos? 00:07:36
¿Lo hacemos? 00:07:37
Probabilidad de que haya más de 5 tornillos defectuosos 00:07:38
No lo voy a hacer, lo voy a esbozar nada más 00:07:42
Aquí está el tema 00:07:45
Importante, ¿no? 00:07:48
Entonces, probabilidad 00:07:51
De que pegorro 00:07:53
Sea, haya más de 5 tornillos defectuosos 00:07:55
O sea, sea pegorro, sea 00:07:59
La proporción sea mayor que 00:08:01
5 entre 400, ¿no? 00:08:03
¿Se ve? 00:08:13
Bien, pues esto habría que tipificar y calcular la probabilidad mediante las tablas. 00:08:14
¿De acuerdo? 00:08:29
Subido por:
Jose S.
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Fecha:
24 de noviembre de 2020 - 17:11
Visibilidad:
Público
Centro:
IES BARRIO SIMANCAS
Duración:
08′ 31″
Relación de aspecto:
1.78:1
Resolución:
1280x720 píxeles
Tamaño:
651.43 MBytes

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