Intervalos de confianza


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La mayoría de los estudios sólo muestrea parte de una población, por lo que los resultados no representan plenamente a toda la población. Cualquier estimación obtenida de la muestra sólo se aproxima al valor de la población.

Los intervalos de confianza permiten a los estadísticos expresar con qué precisión la estimación de la muestra coincide con el verdadero valor de toda la población. A menudo se expresan como intervalos de confianza del 95%. Formalmente, un intervalo de confianza del 95% para un valor es un intervalo en el que, si el muestreo y el análisis se repiten en las mismas condiciones (con un conjunto de datos diferente), el intervalo incluirá el verdadero valor (de población) en el 95% de todos los casos posibles. Esto no implica que la probabilidad de que el valor verdadero esté en el intervalo de confianza sea del 95%. Desde la perspectiva frecuencial, tal afirmación ni siquiera tiene sentido, ya que el valor verdadero no es una variable aleatoria. El valor verdadero es o no está dentro del intervalo dado. Sin embargo, es cierto que, antes de que se muestreen los datos y se les proporcione un plan para construir el intervalo de confianza, la probabilidad es del 95% de que el intervalo aún por calcular cubrirá el valor verdadero.

En principio, los intervalos de confianza pueden ser simétricos o asimétricos. Un intervalo puede ser asimétrico porque funciona como límite inferior o superior para un parámetro (intervalo a la izquierda o a la derecha), pero también puede ser asimétrico porque el intervalo de dos caras se construye violando la simetría alrededor de la estimación. A veces los límites para un intervalo de confianza se alcanzan asintóticamente y éstos se usan para aproximar los límites.

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