Distribución Muestral de Medias
Dada una distribución de probabilidad , si extraemos muestras de tamaño
y calculamos la media (
) de cada una de las muestras, podemos construir otra distribución con estos valores de las medias:
a la que llamaremos Distribución Muestral de Medias y denotaremos por
La Distribución Muestral de Medias cumple el siguiente teorema:
Si la variable aleatoria sigue una distribución de media
y desviación típica
entonces se cumple que:
La Distribución Muestral de Medias
![\overline{X} \overline{X}](local/cache-vignettes/L23xH47/1ce0cdaf66b9bf4b74d1f118c30080ef-00a97.png?1688117318)
![\mu \mu](local/cache-vignettes/L18xH30/c9faf6ead2cd2c2187bd943488de1d0a-4aa8e.png?1688046047)
![\frac{\sigma}{\sqrt{n}} \frac{\sigma}{\sqrt{n}}](local/cache-vignettes/L38xH57/97dfb0cb7ea9bdb2ea90cf05fc992914-3253a.png?1688117318)
siempre que ocurra alguna de las dos condiciones siguientes:
–
![n \geq 30 n \geq 30](local/cache-vignettes/L62xH38/feec85008448309b5a9f07bcab59332b-b0cd4.png?1688066710)
–
![X \longrightarrow N X \longrightarrow N](local/cache-vignettes/L83xH40/152d80ab25c1ccaf338580551e37ca88-fc1d6.png?1688117318)
Ejemplo en vídeo:
1 - Distribuciones Muestrales
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-
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