¿Qué es el intervalo de confianza?

Un intervalo de confianza es una estimación de un intervalo en las estadísticas. Conceptos básicos de estadística para las finanzas Una comprensión sólida de las estadísticas es de vital importancia para ayudarnos a comprender mejor las finanzas. Además, los conceptos de estadísticas pueden ayudar a los inversores a monitorear lo que pueda contener un parámetro de población. El parámetro de población desconocido se encuentra a través de un parámetro de muestra calculado a partir de los datos muestreados. Por ejemplo, la media poblacional μ se calcula utilizando la media muestral x̅.

El intervalo se define generalmente por sus límites superior e inferior. El intervalo de confianza se expresa como un porcentaje (los porcentajes citados con mayor frecuencia son 90%, 95% y 99%). El porcentaje refleja el nivel de confianza.

Intervalo de confianza

El concepto de intervalo de confianza es muy importante en estadística (prueba de hipótesis Prueba de hipótesis Prueba de hipótesis es un método de inferencia estadística. Se utiliza para comprobar si una afirmación relativa a un parámetro de población es correcta. Prueba de hipótesis) ya que se utiliza como medida de incertidumbre. El concepto fue introducido por el matemático y estadístico polaco Jerzy Neyman en 1937.

El curso de matemáticas de finanzas para finanzas corporativas explora los conceptos de matemáticas financieras requeridos para el modelado financiero. Qué es el modelado financiero El modelado financiero se realiza en Excel para pronosticar el desempeño financiero de una empresa. Descripción general de qué es el modelado financiero, cómo y por qué construir un modelo.

Interpretación del intervalo de confianza

La interpretación adecuada de un intervalo de confianza es probablemente el aspecto más desafiante de este concepto estadístico. Un ejemplo de la interpretación más común del concepto es el siguiente:

Existe una probabilidad del 95% de que, en el futuro, el valor verdadero del parámetro de población (por ejemplo, la media) se encuentre dentro del intervalo X [límite inferior] e Y [límite superior].

Además, podemos interpretar el intervalo de confianza utilizando la siguiente declaración:

Tenemos un 95% de confianza en que el intervalo entre X [límite inferior] e Y [límite superior] contiene el valor real del parámetro de población.

Sin embargo, sería inapropiado afirmar lo siguiente:

Existe una probabilidad del 95% de que el intervalo entre X [límite inferior] e Y [límite superior] contenga el valor real del parámetro de población.

La afirmación anterior es el error más común sobre el intervalo de confianza. Una vez calculado el intervalo estadístico, el intervalo solo puede contener el parámetro de población o no. Sin embargo, los intervalos pueden variar entre las muestras, mientras que el parámetro de población real es el mismo independientemente de la muestra.

Por lo tanto, la declaración de probabilidad con respecto al intervalo de confianza se puede hacer en el caso de que los intervalos de confianza se vuelvan a calcular para el número de muestras.

¿Cómo calcular el intervalo de confianza?

El intervalo se calcula mediante los siguientes pasos:

  1. Reúna los datos de muestra.
  2. Calcule la media muestral .
  3. Determinar si la desviación estándar de una población Desviación estándar Desde el punto de vista estadístico, la desviación estándar de un conjunto de datos es una medida de la magnitud de las desviaciones entre los valores de las observaciones contenidas que se conocen o se desconocen.
  4. Si se conoce la desviación estándar de una población, podemos usar una puntuación z para el nivel de confianza correspondiente.
  5. Si se desconoce la desviación estándar de una población, podemos usar una estadística t para el nivel de confianza correspondiente.
  6. Encuentre los límites inferior y superior del intervalo de confianza utilizando las siguientes fórmulas:

a. Desviación estándar de población conocida

Desviación estándar de la población conocida - Fórmula

si. Desviación estándar de población desconocida

Desviación estándar de población desconocida - Fórmula

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