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- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Estadisticas_de_negocios_(OpenStax)/07%3A_El_Teorema_del_L%C3%ADmite_Central/7.01%3A_El_teorema_del_l%C3%ADmite_central_para_las_medias_muestralesEl Teorema del Límite Central responde a la pregunta: ¿de qué distribución vino la media de una muestra? Si se descubre esto, entonces podemos tratar una media de muestra como cualquier otra observaci...El Teorema del Límite Central responde a la pregunta: ¿de qué distribución vino la media de una muestra? Si se descubre esto, entonces podemos tratar una media de muestra como cualquier otra observación y calcular probabilidades sobre qué valores podría tomar. Efectivamente, hemos pasado del mundo de la estadística donde solo sabemos lo que tenemos de la muestra, al mundo de la probabilidad donde conocemos la distribución de la que vino la media de la muestra y los parámetros de esa distribución
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadistica_Aplicada/Libro%3A_Biometria_de_Recursos_Naturales_(Kiernan)/02%3A_Distribuciones_de_muestreo_e_intervalos_de_confianza/2.01%3A_Distribuci%C3%B3n_por_muestreo_de_la_media_muestralDebido a que nuestras inferencias sobre la media poblacional se basan en la media de la muestra, nos enfocamos en la distribución de la media muestral. ¿Es normal? ¿Y si nuestra población normalmente ...Debido a que nuestras inferencias sobre la media poblacional se basan en la media de la muestra, nos enfocamos en la distribución de la media muestral. ¿Es normal? ¿Y si nuestra población normalmente no está distribuida o no sabemos nada sobre la distribución de nuestra población? El Teorema del Límite Central establece que la distribución muestral de las medias muestrales se aproximará a una distribución normal a medida que aumente el tamaño de la muestra
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Mentiras%2C_malditas_mentiras_o_estad%C3%ADsticas_-_C%C3%B3mo_decir_la_verdad_con_estad%C3%ADsticas_(Poritz)/06%3A_Inferencias_b%C3%A1sicas/6.01%3A_El_Teorema_del_L%C3%ADmite_CentralBueno, casi lo hace:¯x es la media muestral dada por¯x=∑xin=∑xi52 . Lo que eso significa es que la desigualdad∑xi≥3600 equiva...Bueno, casi lo hace:¯x es la media muestral dada por¯x=∑xin=∑xi52 . Lo que eso significa es que la desigualdad∑xi≥3600 equivale exactamente a lo mismo, dividiendo ambos lados por 52, como la desigualdad∑xi52≥360052 o, en otras palabras,¯x≥69.23077 . ya que todas estas desigualdades equivalen a lo mismo cosa, tienen las mismas probabilidades, así que\[P\left(\sum x_i \ge 3…
- https://espanol.libretexts.org/Estadisticas/Estadisticas_Introductorias/Libro%3A_Estad%C3%ADsticas_Introductorias_(OpenStax)/07%3A_El_Teorema_del_L%C3%ADmite_CentralEn una población cuya distribución puede ser conocida o desconocida, si el tamaño (n) de las muestras es suficientemente grande, la distribución de las medias muestrales será aproximadamente normal. L...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 muestrales 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).
