Inferència estadística: diferència entre les revisions

 

 

En aquest cas, com el seu propi nom indica, el paràmetre que s´utilitza de referència és la mitjana.

 

D´aquesta manera, qualsevol càlcul de [[probabilitat]] que s´hagi de fer per a la distribució de les mostres, es pot fer dins el marc d´una distribució normal.

 

En aquest cas consideram una població que es pot representar mitjançant una distribució binomial B(n,p). El paràmetre en aquest cas és una proporció (tant per cent). Un exemple podria ser una màquina que fabrica peces de precisió, amb un percentatge determinat de peces defectuoses. Si com en el cas anterior agafem mostres de grandària ('''n'''), podem considerar que la distribució mostral segueix una normal, caracteritzada per una mitjana ('''p''') i una desviació típica l´arrel quadrada de '''pq''' dividit per '''n'''. És a dir:

 

Com en el cas anterior, tenim l´avantatge que els càlculs de probabilitat per a la distribució de les mostres, els podem fer per a una distribució normal.

 

Suposem que estem fent un estudi comparatiu entre dues poblacions utilitzant la mitjana com a paràmetre. Si agafem mostres de cada població per fer aquest estudi, representarem amb subíndex 1 una de les dues poblacions i amb 2 l´altra. Si <math>\mu_1</math> representa la mitjana de les mostres de la primera població, amb mida de mostra n₁, i <math>\mu_2</math> la mitjana de les mostres de la segona població, amb mida n₂, podem considerar que la distribució de les mostres segueix una normal caracteritzada per:

 

 

 

 

És el següent interval per a la mitjana de la població:

 

 

 

 

 

 

 

 

[[Fitxer:Poisson distribution PMF.png|thumb|center|Distribució de Poisson]]