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7.10: Revisión del Capítulo

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    7.1 El teorema del límite central para las medias muestrales

    En una población cuya distribución puede ser conocida o desconocida, si el tamaño (\(n\)) de las muestras es suficientemente grande, la distribución de las medias de la muestra será aproximadamente normal. La media de las medias de la muestra será igual a la media poblacional. La desviación estándar de la distribución de las medias muestrales, denominada error estándar de la media, es igual a la desviación estándar poblacional dividida por la raíz cuadrada del tamaño muestral (\(n\)).

    7.2 Usando el Teorema del Límite Central

    El Teorema del Límite Central se puede utilizar para ilustrar la ley de los grandes números. La ley de los grandes números establece que cuanto mayor sea el tamaño de la muestra que se toma de una población, más cerca\(\overline x\) se acerca la media de la muestra\(\mu\).

    7.3 El teorema del límite central para las proporciones

    El Teorema del Límite Central también se puede utilizar para ilustrar que la distribución muestral de las proporciones muestrales se distribuye normalmente con el valor esperado de\(p\) y una desviación estándar de\(\sigma_{\mathrm{p}^{\prime}}=\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}\)


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