Contrastes de varianza de una población normal
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3.. Requisitos de un estadístico para ser buen estimador.
-Insesgado: El sesgo es la dif entre el parámetro d población y el valor esperado del estimador. Cuando hay sesgo decimos q estamos en presencia de un error fijo d muestreo.
-Eficiente (preciso): La eficiencia consiste en q el estimador q utilicemos tenga la mínima varianza muestral. -Consistente: Esto ocurre cuando se aproxima al parámetro poblacional a medida q aumenta el tamaño de la muestra.
4. Tipos de error. 1. Error tipo I o alfa: Cuando rechazamos la hipótesis nula (Ho) siendo cierta. Error tipo II o Beta: Cuando aceptamos “ siendo falsa.
5. Elementos q intervienen en el error de estimac de un p. 1. Nivel d confianza que se elige para hacer la estimación (95% o 95.5%). 2. Error típico del estimador (sy=s/raizN(raiz1-f) calculado en función del diseño muestral. **Tb influyen el nivel de confianza y la variabilidad d la población (+ tamaño + error) y el tamaño de la muestra (+tamaño -error)