Estimación puntual
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Introducción
Puede decirse que la Estadística es la ciencia que se preocupa de la recogida de datos, su organización y análisis, así como de las predicciones que, a partir de estos datos, pueden hacerse. Los aspectos anteriores hacen que pueda hablarse de dos tipos de Estadística: Descriptiva e Inferencial.
La Estadísitica Descriptiva se ocupa de tomar los datos de un conjunto dado, organizarlos en tablas o representaciones gráficas y del cálculo de unos números que nos informen de manera global del conjunto estudiado.
La Estadística Inferencial estudia cómo sacar conclusiones generales para toda la población a partir del estudio de una muestra.
Existen dos formas de hacer Inferencia Estadística:
- La estimación de parámetros.
- Las pruebas de hipótesis.
En la Inferencia Estadística hay varios métodos, pero en cualquier caso es necesario utilizar una muestra que represente a la población, esto se consigue con las Técnicas de muestreo.
A partir de una muestra nos proponemos dos objetivos:
- Obtener valores aproximados de parámetros poblacionales: Estimación puntual.
- La estimación por intervalos de confianza tiene por objeto proporcionar, a partir de la información recogida en la muestra, un intervalo que contenga con alto nivel de confianza (probabilidad), al parámetro objeto de nuestro interés. A partir de dicho intervalo obtendremos una medida del error máximo cometido al aproximar puntualmente el parámetro.
Estimación puntual
Esencialmente son tres los parámetros de interés:
- En el caso de que investiguemos una variable cuantitativa:
- a) Para la media de la población μ tomaremos como aproximación la media de la muestra.
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= 
- b) Para la varianza de la población σ2 tomaremos la cuasivarianza de la muestra.
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= 
- Si el estudio se centra en el estudio de un carácter cualitativo el parámetro de interés será la proporción de elementos de la población que pertenecen a cierta categoría C que lo aproximaremos con la correspondiente proporción en la muestra.
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= 
