Estimación

Usar un número de la muestra para representar un parámetro de la población: qué es un estimador, por qué nunca va solo y cómo se elige entre varios.

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El intervalo más simple de todos, que casi nunca se puede usar en la práctica pero que hace falta entender para el que sí se usa.

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El intervalo que se usa en la práctica: con el desvío estimado de la muestra y la distribución t, paso a paso y con sus supuestos.

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El intervalo para un porcentaje: la fórmula clásica, cuándo falla y qué método usar en su lugar cuando la proporción es extrema.

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La mitad del ancho de un intervalo de confianza: el número que se informa en las encuestas y las tres cosas que no incluye.

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Qué se elige cuando se elige 95 %, qué se paga por subirlo y por qué ese número es una convención y no una propiedad de los datos.

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El rango de valores compatibles con los datos: cómo se construye, de qué depende su ancho y por qué es más informativo que cualquier p-valor.

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El malentendido más extendido de la estadística aplicada, desarmado con una simulación: la confianza es una propiedad del método, no del intervalo que te tocó.

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Cuando la población es chica hacen falta muchos menos casos de los que sugiere la fórmula estándar: el ajuste y cuánto cambia.

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Despejar n a partir de la precisión buscada: la fórmula, de dónde sale la estimación previa del desvío y qué hacer si no se tiene.

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El cálculo más usado de todos: cuántos casos hacen falta para un margen de error dado, y por qué se usa 0,5 cuando no se sabe nada.

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Por qué duplicar la precisión cuesta cuatro veces más, dónde conviene invertir el presupuesto de un relevamiento y cuándo más muestra no sirve de nada.

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El intervalo que responde 'de cuánto es la diferencia': cómo se construye para dos grupos y por qué es más informativo que la prueba t.

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Comparar dos porcentajes con su incertidumbre: la diferencia en puntos, por qué no se comparan los intervalos individuales y qué medidas la acompañan.

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El intervalo asimétrico que estima la dispersión poblacional: por qué usa chi-cuadrado y por qué es mucho más sensible a la normalidad que los demás.

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Qué hace bueno a un estimador: las tres propiedades que permiten elegir entre varias formas de estimar el mismo parámetro.

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De dónde salen las fórmulas de los estimadores: los dos procedimientos generales que las producen, sin demostraciones.

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