Inferencia Estadística
01-01-2010
La inferencia estadística es el proceso de extraer conclusiones a partir de datos que están sujetos a variación aleatoria, por ejemplo, errores de observación o variación de muestreo. Los requisitos iniciales de este sistema de procedimientos para la inferencia y la inducción son que el sistema debe producir respuestas razonables cuando se aplica a situaciones bien definidas y que debe ser lo suficientemente general como para ser aplicado en una variedad de situaciones. Las estadísticas inferenciales se usan para probar hipótesis y hacer estimaciones usando datos de muestra. Mientras que las estadísticas descriptivas describen una muestra, la estadística inferencial inferirá las predicciones sobre una población más grande que la muestra representada.
El resultado de la inferencia estadística puede ser una respuesta a la pregunta "¿qué se debe hacer a continuación?", Donde esto podría ser una decisión sobre la realización de nuevos experimentos o encuestas, o sobre la conclusión antes de implementar alguna política organizacional o gubernamental. En su mayor parte, la inferencia estadística hace proposiciones sobre poblaciones, utilizando datos extraídos de la población de interés a través de algún tipo de muestreo aleatorio. Más generalmente, los datos sobre un proceso aleatorio se obtienen a partir de su comportamiento observado durante un período de tiempo finito. Dado un parámetro o una hipótesis sobre la cual se desea inferir, la inferencia estadística utiliza:
- Un modelo estadístico del proceso aleatorio que se supone genera los datos, y
- Una realización particular del proceso aleatorio. Es decir, un conjunto de datos.
La inferencia estadística hace proposiciones sobre una población, utilizando datos extraídos de la población con algún tipo de muestra como el muestreo aleatorio. Dada una hipótesis sobre una población, para la cual deseamos extraer conclusiones, la inferencia estadística consiste en (en primer lugar) seleccionar un modelo estadístico del proceso que genera los datos y (en segundo lugar) deducir proposiciones del modelo.
La conclusión de un modelo de inferencia estadística es una proposición estadística. Algunas formas comunes de proposición estadística son las siguientes:
- Una estimación puntual, es decir, un valor particular que mejor se aproxima a algún parámetro de interés;
- Una estimación por intervalos. Un intervalo de confianza (o conjunto de estimación), es decir, un intervalo construido utilizando un conjunto de datos extraído de una población de modo que, en el muestreo repetido de dichos conjuntos de datos, tales intervalos contendrían el valor del parámetro verdadero con la probabilidad al nivel de confianza indicado
- Un intervalo creíble, es decir un conjunto de valores que contiene, por ejemplo, el 95% de los casos
- Rechazo de una hipótesis
- Agrupación o clasificación de puntos de datos en grupos
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