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Distribuciones de muestreo con más detalle
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Base conceptual para muestrear distribuciones
Ejemplo: Hay un población de todos los filtros de un gran sistema industrial de control de contaminación y que la distribución consiste en las horas de operación antes de que quede obstruido.
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Muestreo de poblaciones normales
Supongamos ahora que extraemos muestras de una población normalmente distribuida con una media de 100 y una desviación estándar de 25 y que comenzamos a extraer muestras de cinco elementos cada una y calculamos sus medias. Las medias podrían ser 95, 106, 101, etc. La media de estas muestras también podría caer por encima o por debajo de 100.
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Propiedades de la distribución de muestreo de la media
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EJEMPLO Una institución bancaria calcula que sus cuentas de ahorra están normalmente distribuidas con una media de $2,000 y una desviación estándar de $600. si el banco toma una cuenta aleatoria de 100 cuentas. ¿Cuál es la probabilidad de que la media de la muestra caiga entre $1,900 y $2,050?
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solución Como se trata de una distribución de muestreo de la media, debemos calcular el error estándar.
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Calculando el error estándar de la media
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La tabla 1 del apéndice presenta un área de 0
La tabla 1 del apéndice presenta un área de correspondiente a un valor z de -1.67, lo que da un área de para un valor z de Si sumamos éstos, obtenemos como la probabilidad total de que la media de la muestra se encuentre entre $1,900 y $2,050.
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Muestreo de poblaciones no normales
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Ejemplo
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conclusión Aunque una distribución de una población no sea normal, la distribución de muestreo de sus medias se acerca a la normalidad a medida se aumenta el número de muestras.
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El teorema de límite central
La media de la distribución de muestreo de la media será igual a la media de la población La distribución de muestreo de la media se acercará a la normalidad, al incrementar el tamaño de la muestra, sin importar la forma de la distribución de la población
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