TEORÍA DE DECISIÓN

POBLACIÓN

Según (“MURRAY R, SPIEGEL.1991”).

Se considera que se conoce una población cuando conocemos la distribución de probabilidad f(x) (función de probabilidad o función de densidad) de la variable aleatoria asociada X. Pag; 156

De acuerdo a (JAY L.DEVORE.2008)

En un estudio, la  población podría consistir de todas las capsulas de gelatina de un tipo particular producidas durante un periodo especifico.

  (MARIO F.  TRIOLA, 2009)    Señala que:

Que una población compuesta de todos los individuos que recibieron una licenciatura de ingeniería durante el año académico mas reciente.

BIBLIOGRAFIA:

·        MURRAY R, SPIEGEL. ”Probabilidad y estadística”

            Primera edición, McGraw-Hill/INTERMERICANA DE MEXICO, S. A DE C. V

           .Pág.: 156

·        JAY L.DEVORE “PROBABILIDAD Y ESTADISTICA PARA INGENERIA Y CIENCIAS”

           Séptima edición. Por cengage learning editores, s.a de C.V., México d.f. pag; 2

·       TRIOLA, MARIO F. Estadística. Décima edición PEARSON EDUCACIÓN, México, 2009

MUESTRA ALEATORIA

Según (“MURRAY R, SPIEGEL.1991”).

 Lógicamente, la confiabilidad de la conclusión extraídas concemientes a una población depende de si la muestra se ha escogido apropiadamente de tal modo que represente la población lo suficientemente bien; uno de los problemas importantes de la inferencia estadística es como escoger una muestra. Pag; 156

De acuerdo a (JAY L. DEVORE.2008)

La distribución de probabilidad de cualquier estadístico particular depende no solo de la distribución de la población (norma, uniforme, etc.) y el tamaño de muestra sino también del método de muestreo.

  (RONALD E. WALPOLE, RAYMOND H. MYERS, SHARON L. MYERS Y    KEYING YE, 2012) SEÑALA QUE:

“Sean X₁, X₂,..., X_n variables aleatorias independientes n, cada una con la misma distribución de probabilidad f (x). Definimos X₁, X₂,..., X_n como una muestra aleatoria de tamaño n de la población f (x) y escribimos su distribución de probabilidad conjunta como f (x ₁, x ₂,. . ., x_n) = f (x₁) f (x ₂) ・ ・ ・ f (x _n). (pág. 227).

BIBLIOGRAFIA

·        MURRAY R, SPIEGEL. ”Probabilidad y estadística”  Primera edición, McGraw-Hill/INTERMERICANA DE MEXICO, S. A DE C. V. Página 156.

·        JAY L. DEVORE.2008. “Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias”

            Séptima edición. Cengage Learning editores S.A de C.V

·       RONALD E. WALPOLE, RAYMOND H. MYERS, SHARON L. MYERS Y KEYING YE Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias Novena edición PEARSON EDUCACIÓN, México, 2012