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Explicación:
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Explicación:
Teoría de la Probabilidad: Fundamenta la estadística al proporcionar un marco para describir eventos aleatorios y calcular la probabilidad de su ocurrencia.
Teorema Central del Límite: Establece que la distribución de la media de una muestra de tamaño suficientemente grande será aproximadamente normal, independientemente de la distribución original de los datos.
Ley de los Grandes Números: Afirma que a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la media muestral se aproxima a la media poblacional.
Inferencia Estadística: Proceso de usar datos muestrales para hacer estimaciones y probar hipótesis sobre una población.
Teoría de la Estimación: Se refiere a los métodos y principios utilizados para estimar parámetros desconocidos de una población a partir de datos muestrales.
Análisis de Varianza (ANOVA): Técnica utilizada para comparar las medias de tres o más grupos y determinar si al menos una media es significativamente diferente de las demás.
Regresión Lineal: Modelo estadístico utilizado para predecir el valor de una variable dependiente basada en el valor de una o más variables independientes.
Modelos de Probabilidad (Distribuciones): Incluye distribuciones como la normal, binomial, Poisson, y t de Student, cada una con aplicaciones específicas.
Pruebas de Hipótesis: Procedimientos para decidir si los datos muestrales proporcionan suficiente evidencia para rechazar una hipótesis nula.
Teoría de Muestreo: Estudia las técnicas para seleccionar muestras representativas de una población y cómo estas afectan la precisión y validez de las inferencias estadísticas.
Análisis Multivariado: Involucra técnicas para analizar datos que incluyen múltiples variables al mismo tiempo, como el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis de factores.
Teoría de Decisión Estadística: Se centra en la toma de decisiones óptimas basadas en datos y modelos estadísticos, considerando los costos y beneficios asociados a diferentes decisiones.
Estas teorías y conceptos forman la base de la estadística y son esenciales para el análisis y la interpretación de datos en diversas disciplinas.
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