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7.5: Revisión de la fórmula del capítulo

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    151018
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    7.1 El teorema del límite central para las medias muestrales

    El teorema del límite central para las medias de la muestra:

    \(\overline{X} \sim N\left(\mu_{\overline{x}}, \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right)\)

    \(Z=\frac{\overline{X}-\mu_{\overline{X}}}{\sigma_{X}}=\frac{\overline{X}-\mu}{\sigma / \sqrt{n}}\)

    La Media\(\overline{X} : \mu_{\overline x}\)

    Teorema del límite central para la puntuación z de medias muestrales\(z=\frac{\overline{x}-\mu_{\overline{x}}}{\left(\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\right)}\)

    Error estándar de la media (desviación estándar\((\overline{X}) ) : \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\)

    Factor de Corrección de Población Finita para la distribución muestral de medias:\(Z=\frac{\overline{x}-\mu}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}} \cdot \sqrt{\frac{N-n}{N-1}}}\)

    Factor de Corrección de Población Finita para la distribución muestral de proporciones:\(\sigma_{\mathrm{p}^{\prime}}=\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}} \times \sqrt{\frac{N-n}{N-1}}\)


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