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alexsanchezpla committed Nov 27, 2024
1 parent 2517f56 commit 38905bb
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84 changes: 79 additions & 5 deletions 04-Muestreo.Rmd
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```


El resultado obtenido indica la probabilidad de que la media muestral $\bar{X}$ se encuentre dentro de 2 pulgadas cuadradas de la media poblacional $\mu$. La probabilidad calculada es aproximadamente:
El resultado obtenido indica que, si se selecciona una muestra aleatoria de 9 árboles, la probabilidad de que la media muestral $\bar{X}$ se encuentre dentro de 2 pulgadas cuadradas de la media poblacional $\mu$. La probabilidad calculada es aproximadamente:

$$
P(-1.5 \leq Z \leq 1.5) \approx 0.8664
$$

Esto significa que hay aproximadamente un **86.64%** de probabilidad de que la media muestral esté a no más de 2 pulgadas cuadradas de la media poblacional si se selecciona una muestra aleatoria de 9 árboles.


## Ejercicio 2
<!-- [W_M 7.12-16] -->

Suponga que al guardabosque del 1 le gustaría que la media muestral estuviera a no más de 1 pulgada cuadrada de la media poblacional, con probabilidad 90%. ¿Cuántos árboles debe medir para asegurar este grado de precisión?

### Solución

El guardabosque desea encontrar el tamaño de la muestra $n$ necesario para que la probabilidad de que la media muestral $\bar{X}$ esté a no más de 1 pulgada cuadrada de la media poblacional $\mu$ sea al menos del 90%. Esto significa que queremos garantizar que:

$$
P(|\bar{X} - \mu| \leq 1) \geq 0.90
$$

Reescribiendo la probabilidad:

$$
P(\mu - 1 \leq \bar{X} \leq \mu + 1) \geq 0.90
$$

La media muestral $\bar{X}$ sigue una distribución normal con media $\mu$ y desviación estándar $\sigma_{\bar{X}} = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$. Esto nos permite transformar la probabilidad a una escala estándar:

$$
P(\mu - 1 \leq \bar{X} \leq \mu + 1) = P\left(-\frac{1}{\sigma_{\bar{X}}} \leq Z \leq \frac{1}{\sigma_{\bar{X}}}\right)
$$

Donde $Z$ es la variable normal "estándar", $N(0,1)$.. Sustituyendo $\sigma_{\bar{X}} = \frac{4}{\sqrt{n}}$, la probabilidad se convierte en:

$$
P\left(-\frac{1 \cdot \sqrt{n}}{4} \leq Z \leq \frac{1 \cdot \sqrt{n}}{4}\right) \geq 0.90
$$

Sea $z^*$ el valor crítico de la distribución normal estándar tal que $P(-z^* \leq Z \leq z^*) = 0.90$. Esto implica que $z^* = F_Z^{-1}(0.95)$, ya que 90% de la probabilidad está centrada simétricamente, dejando 5% en cada cola.

El intervalo estándar nos lleva a:

$$
\frac{\sqrt{n}}{4} = z^*
$$

Resolviendo para $n$:

$$
n = (4z^*)^2
$$


Usaremos R para calcular $z^*$ y el tamaño de la muestra.

```{r}
# Cálculo de z* y tamaño de muestra
z_star <- qnorm(0.95) # Valor crítico para 90% de probabilidad centrada
n <- (4 * z_star)^2
z_star
n
```

### Resultado

El valor crítico $z^*$ es aproximadamente:

$$
z^* \approx 1.645
$$

Sustituyendo en la fórmula para $n$:

$$
n = (4 \cdot 1.645)^2 = 43.29
$$

Como el tamaño de muestra debe ser un número entero, redondeamos hacia arriba:

$$
n = 44
$$

### Interpretación del resultado

El guardabosque debe medir al menos **44 árboles** para asegurarse de que la media muestral esté a no más de 1 pulgada cuadrada de la media poblacional con una probabilidad de al menos el 90%.

Obervese que, intuitivamente tiene sentido: Con 9 árboles y una diferencia de 1.5 pulgadas cuadradas la probabilidad era inferior a 0.9. Si se desea una probabilidad más alta y un error inferior, razonablemente, necesitaremos una muestra mayor.

## Ejercicio 3
<!-- [W_M 7.13] -->

La Agencia de Protección AMbiental se ocupa del problema de establecer criterios para las cantidades de sustancias químicas tóxicas permitidas en lagos y ríos de agua dulce.
La Agencia de Protección Ambiental se ocupa del problema de establecer criterios para las cantidades de sustancias químicas tóxicas permitidas en lagos y ríos de agua dulce.

Una medida común de toxicidad para cualquier contaminante es la concentración de éste que mataría a la mitad de la especie de prueba en un tiempo determinado (por lo general 96 horas para especies de peces).

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