El error estándar es la desviación estándar de un estimador puntual. por ejemplo, para la media muestral latex: \bar{x} x ¯ , el error estándar para poblaciones infinitas es latex: \sigma_{\overline{x}}=\frac{\sigma}{\sqrt{n}} σ x ¯ = σ n . el error estándar de la media para una muestra de 400 es 15. para disminuir el error estándar de la media a 10 deberíamos: !
Respuestas a la pregunta
Planteamiento:
En las propiedades de los estimadores estadísticos utilizamos la propiedad de la consistencia, por tanto se debe Disminuir el tamaño de la muestra para disminuir el error estándar y de esta manera disminuir el sesgo que exista. Esta propiedad consiste en que si el estimador no es insesgado al aumentar el tamaño de la muestra el sesgo disminuye y viceversa.
Disminuir el tamaño de la muestra
10*400/30 = 266,67
El tamaño de la muestra es: 10*400/30 = 266,67.
En estadística hemos que una muestra es un subconjunto de casos o individuos que pertenecen a una misma población y que en algunos aplicaciones son importantes de estudiar con la finalidad de tener una muestra representativa y escoger técnicas adecuadas que nos permitan producir una muestra aleatoria para nuestros experimentos. De tal forma que es indispensable estudiar las muestras y no podemos separarlo del análisis estadístico.
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