Muestras aleatorias y poblaciones

¿Cómo puedes usar muestras aleatorias y poblaciones para resolver problemas del mundo real?

Vocabulario clave muestra (sample) muestra aleatoria (random sample) muestra sesgada (biased sample) población (population)

EJEMPLO 1

Un ingeniero en una fábrica de bombillas elige una muestra aleatoria de 100 bombillas de una remesa de 2,500 y encuentra dos bombillas defectuosas. ¿Cuántas bombillas podrían ser defectuosas en la remesa?

x = 50

En una remesa de 2,500 bombillas, es posible que 50 sean defectuosas.

EJEMPLO 2

Los 300 estudiantes de una escuela están a punto de votar por el presidente del cuerpo de estudiantes. Hay dos candidatos: Jay y Serena y cada candidato tiene aproximadamente el mismo apoyo. Genera una muestra aleatoria a partir de una simulación. Interpreta los resultados.

Paso 1: Escribe los dígitos 0 a 9 en 10 tarjetas, uno por tarjeta. Saca y devuelve una tarjeta tres veces para formar un número de 3 dígitos. Por ejemplo: si sacas 0-4-9, el número es 49. Si sacas 1-0-8, el número es 108. Repite este proceso hasta que obtengas una muestra de 30 números de 3 dígitos.

Paso 2: Sean los números de 1 a 150 los votos para Jay y sean los números 151 a 300 los votos para Serena. Por ejemplo: Jay: 83, 37, 16, 4, 127, 93, 9, 62, 91, 75, 13, 35, 94, 26, 60, 120, 36, 73 Serena: 217, 292, 252, 186, 296, 218, 284, 278, 209, 296, 190, 300

Paso 4: Basándote en esta muestra única, Jay ganará la elección. Los resultados de muestras pueden variar. Se obtienen resultados más cofiables repitiendo la simulación muchas veces y observando los patrones a través de las diferentes muestras.

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