INFERENCIA ESTADISTICA

La estadística inferencial busca realizar generalizaciones precisas sobre una población a partir de datos obtenidos de una muestra representativa. Esto es esencial cuando no es factible medir todos los elementos de la población, permitiendo la toma de decisiones y predicciones basadas en la información recopilada de una muestra representativa en lugar de la población completa.

Podemos complementarlo con la informacion de la siguiente pagina web https://economipedia.com/definiciones/inferencia-estadistica.html.

ESTIMADORES

Para hablar del tema de estimadores es importante tener claro los siguientes conceptos:

1. Inferencia: Concluir a partir de informacion disponible analizada. Sirve para la generación de hipotesis.

2. Población: La población es el conjunto completo de elementos o individuos que tienen una característica específica en común y sobre los cuales se quiere hacer inferencias o generalizaciones.

3. Muestra Estadistica:Una muestra es un subconjunto representativo seleccionado de la población.

4. Parametros: Son valore numéricos que resumen y facilita la interpretación de datos extraídos de una muestra estadística, también se conocen como estadisticos descriptivos, un ejemplo es la media y la desviación estandard.

Para mas información, visite el siguiente enlace https://economipedia.com/definiciones/estimador.html.

Calculo de Estimador

# Alturas de una muestra de personas
alturas_muestra <- c(170, 172, 175, 168, 180, 178, 172, 176, 174, 170,
                     172, 175, 178, 180, 172, 174, 176, 177, 179, 170,
                     171, 174, 176, 178, 180, 173, 175, 177, 179, 182)

# Calcula el estimador puntual de la media
media_estimada <- mean(alturas_muestra)

# Imprime el resultado
cat("Estimador Puntual de la Media:", media_estimada, "\n")
## Estimador Puntual de la Media: 175.1

Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.