Explicación del Teorema del Límite Central (TCL) para muestras mayores de 30 elementos.(Estadística)

[@HectorArmentaOficial]

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[@elDavisGow]

Que buen video, explicado de una manera sencilla teniendo como base el conocimiento de la estandarización y uso de tablas. Muchas gracias :D

[@leslieperez3224]

Muchas gracias le entendí perfecto.

[@HectorArmentaOficial]

Gracias por su comentario. Dios le bendiga 🙏🙌

[@victorzegarraapaza1456]

buen video, ahora ya me queda claro, consejo a los demás estudiantes, si la muestra es menor a 30 se aplica para una hipotesisi para a media la TC o T estudient.

[@oct1420]

GRACIAS PROFESOR 🤠

[@eloisacampos3131]

Excelente Explicación!!

[@HectorArmentaOficial]

Gracias. Dios le bendiga, estamos preparando más ejemplos sobre este tema le sugiero que se suscriba kzbin.info

[@marioalonzo5952]

Buen video

[@IronRacer13]

Buen ejercicio!

[@HectorArmentaOficial]

Gracias.

[@waltergrau9497]

Que sería la desviación tipica cuando uno realiza estos estudios? Por ejemplo que la media poblacional es de 1.65 osea en promedio esa es la altura normal pero que exista desviación tipica... que me quiere decir? Por ejemplo una desviación de 0.75.

[@candyperez7984]

Gracias!!

[@HectorArmentaOficial]

Dios te bendiga

[@alvarojavierparejomaestre1842]

Hola, tengo el siguiente ejercicio y no se que hacer, ya que me dice que la distribucion es normal pero la muestra supera el valor de 30 Las estaturas de los estudiantes del curso de estadistica inferencial se distribuye aproximadamente en forma normal con una media de 170.5 cm y una desviación estandar de 8.4cm. Si se extraen muestras de tamaño 36, ¿ cual es la probabilidad de la estatura de los estudiantes este por debajo de 167cm?

[@dinoxia6628]

Gracias

[@HectorArmentaOficial]

Gracias por tu comentario, si quieres conocer más sobre el Teorema del Límite Central mira el siguiente vídeo kzbin.info/www/bejne/q6C0p5ytjtZgrLs

[@victorsepulveda2341]

Hola, consulta, 0.75 es la desviación poblacional? Después sacas la desviación muestral que te da 0.1118?

[@HectorArmentaOficial]

Gracias por tu comentario. Recordemos que el TLC trata sobre una distribución muestral y se aplica cuando la muestra no es normal, he preferido manejarlo de esa manera para que los estudiantes observen que se sigue hablando de una población que sigue una normalidad. Pero aún así se explica que esa desviación muestral es lo mismo que el error estándar

[@yassinm2819]

Holaa, una pregunta. ¿Primero, como puedo saber si siguen o no una distribucion normal?. Y Hay muchos ejercicios que primero aplicas la distribucion normal y otro apartado te pide calcular alguna probabilidad en n casos y dudo entre aplicar el TCL o una distribucion binomial

[@HectorArmentaOficial]

Hola Dios te bendiga. De acuerdo a la teoría hay muestras menores de 30 elementos que no siguen una Distribución Normal, por lo tanto el teorema del limite central explica que es necesario hacer que las muestras sean lo suficientemente grandes para que se hagan normales.

[@yassinm2819]

@@HectorArmentaOficial Muchas graciaas

[@naomiasenciofeliz8819]

Hola, muchas gracias. ¿ porque zo de repente fue solo z? Ah, no veo el enlace para descargar la tabla.

[@HectorArmentaOficial]

Hola, te comparto el enlace para descargar las tablas: www.mediafire.com/file/t9i9b8jsf2qndzi/Tablas_de_distribucion_soogy_tareas.pdf/file

[@jose8999624717]

una pregunta, la forma de resolverse es exactamente igual a el ejemplo que tienes de muestras menores de 30?

[@HectorArmentaOficial]

Hola. Exacto es el mismo procedimiento, te invito a revisar el siguiente video 👇 kzbin.infouoQviwYq-vY?feature=share Aquí se explica la diferencia entre distribución muestral y teorema del límite central.

[@angeloherreraastorga5584]

Cual fue la diferencia.si la.forma de operar fue la misma ? 🤔

[@HectorArmentaOficial]

La diferencia esta en la teoría, el TLC nos dice que cuando las muestras no siguen una distribución normal es necesario que sean mas grandes, mayores de 30, para que entonces sean normales. De esta forma podemos aplicar el mismo procedimiento que una distribución muestral. Matemáticamente no vemos la diferencia pero teóricamente si existe una diferencia grande. Dios te bendiga 🙏🙌

[@esperanzamoreno3592]

Explicativo. Use calculadora TI-84 con tus parámetros, NormalCdf(-1E99, 1.75, 1.65, 0.1118)= 0.81446.

[@shellshock10]

solo no entendí de donde salió el valor de Z=0.8133

[@HectorArmentaOficial]

Gracias por tu comentario. Ese valor se obtiene de la tabla de valores estandarizados de Z, buscamos el valor de 0.89 en la tabla y ahí localizamos el valor 0.8133. En la descripción del video encontrarás un enlace para descargar las tablas

[@shellshock10]

@@HectorArmentaOficial muy amable! Y muy buena explicación.

[@alexmatamoros13]

@@HectorArmentaOficial pero segun la tabla el valor 0.89 esta en la interseccion 0.3133, no es 0.8133

[@HectorArmentaOficial]

Gracias por su comentario. Ok, pasa lo siguiente, hay dos tablas para determinar el valor estandarizado de z; en una los valores llegan hasta 0.999999 aproximándose a 1(100%), que lo considera desde un extremo de la gráfica hasta el punto que se desea conocer su probabilidad; la segunda, los valores de z van de 0 a 0.49999 aproximándose a 0.5 (50%), los cuales se considera de la mitad de la tabla hacia el punto que se desea conocer su probabilidad. Por lo tanto, con una adecuada interpretación de la gráfica se obtiene los mismos resultados, recordemos que a la mitad de la tabla se encuentra el valor de la media aritmética, representando un 50% (0.5) de probabilidad, si a 0.5 sumamos 0.3133 entonces los valores coinciden