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10: Estimación de Cantidades Desconocidas a partir de una Muestra

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    Al inicio del último capítulo resalté la distinción crítica entre estadística descriptiva y estadística inferencial. Como se discute en el Capítulo 5, el papel de la estadística descriptiva es resumir de manera concisa lo que sabemos. En contraste, el propósito de la estadística inferencial es “aprender lo que no sabemos de lo que hacemos”. Ahora que tenemos una base en la teoría de la probabilidad, estamos en una buena posición para pensar en el problema de la inferencia estadística. ¿Qué tipo de cosas nos gustaría aprender? ¿Y cómo los aprendemos? Estas son las preguntas que se encuentran en el corazón de las estadísticas inferenciales, y tradicionalmente se dividen en dos “grandes ideas”: estimación y prueba de hipótesis. El objetivo de este capítulo es introducir la primera de estas grandes ideas, la teoría de la estimación, pero voy a hablar primero sobre la teoría del muestreo porque la teoría de la estimación no tiene sentido hasta que entiendas el muestreo. Como consecuencia, este capítulo divide naturalmente en dos partes Secciones 10.1 a 10.3 están enfocadas a la teoría del muestreo, y las Secciones 10.4 y 10.5 hacen uso de la teoría del muestreo para discutir cómo piensan los estadísticos sobre la estimación.


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