Curso inferencia estadística modelo lineal simple

Curso Inferencia Estadística Modelo Lineal Simple

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¿Qué se entiende por Inferencia Estadística?

La Inferencia Estadística podemos definirla como una agrupación de procedimientos que facilitan la inducción gracias a una muestra estadística sobre una serie de comportamientos de la población. La Inferencia Estadística se encarga de estudiar los datos de la población y la veracidad de los datos que s ehan obtenido. Para entender en su totalidad este término tenemos que hacer referencia a otros tres conceptos:

• La Inferencia. El término inferir está relacionado con la extracción de conclusiones gracias a una serie de supuestos, tanto a nivel general como a nivel más individualizado. 
• La Población. Se corresponde a una agrupación de datos que se disponen en una variable.
• Muestra estadística. Es la recopilación de datos.

La estadística se sirve de muestras, ya que hay una gran disposición de informaciones acerca de una población. Es muy importante coger un muestra veraz. 

Métodos de la Inferencia Estadística

• Métodos de estimación de parámetros. Este procedimiento se encarga de otorgar una serie de valores a los principios o a la agrupación de los mismos que describe el campo de estudio. Si bien es cierto que los datos no son totalmente veraces, así que las informaciones que se generen son una estimación y, por tanto, se emiten intervalos confiables. 
• Métodos de contraste de principios. La principal meta es asegurarse si la estimación se concierne a los valores de la población. Todas estas funciones o hipótesis podemos encontrar dos supuestos: 
  • Hipótesis nula. Esta hipótesis agrupa la idea de que a un valor le corresponde otro determinado.
  • Hipótesis Alternativa. Se produce cuando la anterior hipótesis se rechaza. 

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El Modelo Lineal

Los modelos lineales anuncian y pronostican una meta teniendo en cuenta las relaciones entre la meta y otros pronósticos. Los modelos lineales son bastante simplificados, solo requieren de una fórmula matemática simple y veloz, si lo comparamos con otro tipo de modelos podemos observar que son muchos más complejos y lentos. 

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