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7.0: Introducción al Teorema del Límite Central
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/07%3A_El_Teorema_del_L%C3%ADmite_Central/7.00%3A_Introducci%C3%B3n_al_Teorema_del_L%C3%ADmite_Central
¿Por qué estamos tan preocupados por los medios? Dos razones son: nos dan un término medio para la comparación, y son fáciles de calcular. En este capítulo, estudiarás las medias y el Teorema del Lími...¿Por qué estamos tan preocupados por los medios? Dos razones son: nos dan un término medio para la comparación, y son fáciles de calcular. En este capítulo, estudiarás las medias y el Teorema del Límite Central.
1.4: Aspectos generales de las distribuciones de probabilidad
https://espanol.libretexts.org/Fisica/Termodinamica_y_Mecanica_Estadistica/Libro%3A_Termodin%C3%A1mica_y_Mec%C3%A1nica_Estad%C3%ADstica_(Arovas)/01%3A_Fundamentos_de_Probabilidad/1.04%3A_Aspectos_generales_de_las_distribuciones_de_probabilidad
Es sencillo derivar los siguientes resultados de orden bajo:\[\begin{split} \langle\!\langle x\ns_i \rangle\!\rangle&= \langle x\ns_i \rangle \\ \langle\!\langle x\ns_i x\ns_j\rangle\!\rangle&= \langl...Es sencillo derivar los siguientes resultados de orden bajo:\[\begin{split} \langle\!\langle x\ns_i \rangle\!\rangle&= \langle x\ns_i \rangle \\ \langle\!\langle x\ns_i x\ns_j\rangle\!\rangle&= \langle x\ns_i x\ns_j \rangle - \langle x\ns_i\rangle \langle x\ns_j\rangle \\ \langle\!\langle x\ns_i x\ns_j x\ns_k \rangle\!\rangle&= \langle x\ns_i x\ns_j x\ns_k \rangle - \langle x\ns_i x\ns_j \rangle \langle x\ns_k \rangle - \langle x\ns_j x\ns_k \rangle \langle x\ns_i \rangle - \langle x\ns_k x\ns_…
6.5: Distribución de Muestreo y Teorema del Límite Central
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Estad%C3%ADsticas_usando_tecnolog%C3%ADa_(Kozak)/06%3A_Distribuciones_Continuas_de_Probabilidad/6.05%3A_Distribuci%C3%B3n_de_Muestreo_y_Teorema_del_L%C3%ADmite_Central
Recuerde que la media de la media de la muestra es solo la media de los datos originales ( $\mu_{\overline{x}}=\mu$ ), pero la desviación estándar de la media de la muestra $\sigma_{\overline{x}}$ , t...Recuerde que la media de la media de la muestra es solo la media de los datos originales ( $\mu_{\overline{x}}=\mu$ ), pero la desviación estándar de la media de la muestra $\sigma_{\overline{x}}$ , también conocida como el error estándar de la media, es en realidad $\sigma_{\overline{x}}=\dfrac{\sigma}{\sqrt{n}}$ . Para una muestra de tamaño 10, indique la media de la media de la muestra y la desviación estándar de la media de la muestra.
9.5: Distribución por muestreo de la media
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Estad%C3%ADsticas_Introductorias_(Carril)/09%3A_Distribuciones_de_muestreo/9.05%3A_Distribuci%C3%B3n_por_muestreo_de_la_media
La distribución muestral de la media se definió en la sección de introducción de distribuciones de muestreo. En esta sección se revisan algunas propiedades importantes de la distribución muestral de l...La distribución muestral de la media se definió en la sección de introducción de distribuciones de muestreo. En esta sección se revisan algunas propiedades importantes de la distribución muestral de la media introducida en las demostraciones de este capítulo.
9.1: Teorema de Límite Central para Ensayos de Bernoulli
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Libro%3A_Probabilidad_Introductoria_(Grinstead_y_Snell)/09%3A_Teorema_de_L%C3%ADmite_Central/9.01%3A_Teorema_de_L%C3%ADmite_Central_para_Ensayos_de_Bernoulli
El segundo teorema fundamental de la probabilidad es el Teorema del Límite Central.
7.4: Usando el Teorema del Límite Central
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Estad%C3%ADsticas_Introductorias_(OpenStax)/07%3A_El_Teorema_del_L%C3%ADmite_Central/7.04%3A_Usando_el_Teorema_del_L%C3%ADmite_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 pob...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 está la media de la muestrallega a μ. El teorema del límite central ilustra la ley de los grandes números.
3.11: La varianza del promedio- El teorema del límite central
https://espanol.libretexts.org/Quimica/Qu%C3%ADmica_F%C3%ADsica_y_Te%C3%B3rica/Libro%3A_Termodin%C3%A1mica_y_Equilibrio_Qu%C3%ADmico_(Ellgen)/03%3A_Distribuciones%2C_Probabilidad_y_Valores_Esperados/3.11%3A_La_varianza_del_promedio-_El_teorema_del_l%C3%ADmite_central
Si se toman muestras aleatorias de $\boldsymbol{N}$ valores de una distribución, cuya media es µ y cuya varianza es ${\boldsymbol{\sigma }}^{\boldsymbol{2}}$ , promedios de estos $\boldsymbol{N}$ v...Si se toman muestras aleatorias de $\boldsymbol{N}$ valores de una distribución, cuya media es µ y cuya varianza es ${\boldsymbol{\sigma }}^{\boldsymbol{2}}$ , promedios de estos $\boldsymbol{N}$ valores, ${\boldsymbol{A}}_{\boldsymbol{N}}$ , son aproximadamente distribuido normalmente con una media de µ y una varianza de $\boldsymbol{\sigma }^{\boldsymbol{2}}/\boldsymbol{N}$ . La aproximación a la distribución normal se vuelve mejor a medida que $\boldsymbol{N}$ se hace mayor.
4.11: El Teorema del Límite Central
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Responder_preguntas_con_datos_-_Estadistica_introductoria_para_estudiantes_de_psicologia_(Crump)/04%3A_Probabilidad%2C_muestreo_y_estimaci%C3%B3n/4.11%3A_El_Teorema_del_L%C3%ADmite_Central
La distribución muestral de la media es bastante amplia cuando el tamaño de la muestra es 10, se estrecha a medida que el tamaño de la muestra aumenta a 50 y 100, y es solo una barra, justo en el medi...La distribución muestral de la media es bastante amplia cuando el tamaño de la muestra es 10, se estrecha a medida que el tamaño de la muestra aumenta a 50 y 100, y es solo una barra, justo en el medio cuando el tamaño de la muestra va a 1000. Lo que estamos viendo es que la media de la distribución muestral se acerca a la media de la población a medida que aumenta el tamaño de la muestra.
6.2: La distribución muestral de la media muestral
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Estad%C3%ADsticas_Introductorias_(Shafer_y_Zhang)/06%3A_Distribuciones_de_muestreo/6.02%3A_La_distribuci%C3%B3n_muestral_de_la_media_muestral
Este fenómeno de la distribución muestral de la media tomando forma de campana a pesar de que la distribución poblacional no es en forma de campana ocurre en general. La importancia del Teorema del Lí...Este fenómeno de la distribución muestral de la media tomando forma de campana a pesar de que la distribución poblacional no es en forma de campana ocurre en general. La importancia del Teorema del Límite Central es que nos permite hacer declaraciones de probabilidad sobre la media muestral, específicamente en relación a su valor en comparación con la media poblacional, como veremos en los ejemplos
13.2: Convergencia y Teorema del Límite Central
https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Teoria_de_Probabilidad/Probabilidad_Aplicada_(Pfeiffer)/13%3A_M%C3%A9todos_de_transformaci%C3%B3n/13.02%3A_Convergencia_y_Teorema_del_L%C3%ADmite_Central
El teorema del límite central exhibe uno de varios tipos de convergencia importantes en la teoría de la probabilidad, a saber, la convergencia en la distribución (a veces llamada convergencia débil). ...El teorema del límite central exhibe uno de varios tipos de convergencia importantes en la teoría de la probabilidad, a saber, la convergencia en la distribución (a veces llamada convergencia débil). ¿Los diversos tipos de límites tienen las propiedades habituales de límites? ¿El límite de una combinación lineal de secuencias es la combinación lineal de los límites? ¿El límite de productos es producto de los límites?
3.8: Teorema del límite central
https://espanol.libretexts.org/Ingenieria/Ingenieria_Mecanica/Dise%C3%B1o_de_sistemas_para_la_incertidumbre_(Hover_y_Triantafyllou)/03%3A_Probabilidad/3.08%3A_Teorema_del_l%C3%ADmite_central
El Teorema del Límite Central como propiedad de variables aleatorias, y una breve descripción de sus aplicaciones en el mundo real. Una propiedad bastante sorprendente de las variables aleatorias se c...El Teorema del Límite Central como propiedad de variables aleatorias, y una breve descripción de sus aplicaciones en el mundo real. Una propiedad bastante sorprendente de las variables aleatorias se captura en el teorema del límite central; que una suma de variables aleatorias tomadas de distribuciones, incluso muchas distribuciones diferentes, se acerca a una sola distribución gaussiana a medida que el número de muestras aumenta.

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