Trataremos aquí cómo aproximar la media (desconocida) de una población partiendo de una media muestral, y cómo acotar el error cometido en esa aproximación.
Sea \(X\) una v.a. en una población de la que desconocemos la media \(\mu\) y conocemos la desviación típica \(\sigma\).
Extraemos una muestra de tamaño \(n\), que será suficientemente grande ( \(n >30\) ) en caso de no ser \(X\) normal, y obtenemos la media muestral \(\overline{x}\).
El intervalo de confianza para estimar \(\mu\) correspondiente a esa muestra, con un nivel de confianza \(p=1-\alpha\), es:
\[\left(\overline{x}-z_{\alpha/2}\cdot\frac{\sigma}{\sqrt n} \,,\overline{x}+z_{\alpha/2}\cdot\frac{\sigma}{\sqrt n} \right) \]Y en el que se denomina
\[E=z_{\alpha / 2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt n}\]error máximo admisiblea:
Abajo tenemos un gráfico que nos muestra cuál es el intervalo de confianza para la media poblacional, en las condiciones señaladas.
Practiquemos ahora lo básico con estos intervalos.