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¿Cuál es el estimador insesgado de la varianza poblacional?
En estadística un estimador insesgado de varianza mínima es aquel que tiene menor varianza que cualquier otro estimador insesgado para todos los posibles valores del parámetro. Esto ha llevado al desarrollo sustancial de la teoría estadística relacionada con el problema de la estimación óptima.
¿Qué son los estimadores?
Un estimador es un estadístico al que se le exigen ciertas condiciones para que pueda calcular con ciertas garantías ciertos parámetros de una población. Es decir, un estimador es un estadístico.
¿Cuáles son los tipos de estimaciones para parametros?
Resumen
- Estimación puntual: consiste en asumir que el parámetro tiene el mismo valor que el estadístico en la muestra.
- Estimación por intervalos: se asigna al parámetro un conjunto de posibles valores que están comprendidos en un intervalo asociado a una cierta probabilidad de ocurrencia.
¿Cómo se calcula la media muestral?
La fórmula para calcular la media muestral, a menudo denotada x , es la siguiente: Por ejemplo, supongamos que recolectamos una muestra de 10 tortugas con los siguientes pesos (en libras): La media de la muestra se calcularía como:
¿Qué es la media de la muestra?
Diríamos que la muestra es representativa de la población en general , lo que significa que la media de la muestra debe ser una buena estimación de la media de la población, asumiendo que el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande.
¿Cuál es la diferencia entre varianza muestral y varianza de población?
En cambio la varianza muestral es un estimador sesgado de la varianza de la población , ya que: si utilizamos como estimador de la varianza muestral es decir : tendremos que que es el parámetro a estimar .
¿Cuál es la diferencia entre un estimador y un estadístico?
Es decir, un estimador es un estadístico. Ahora bien, no es un estadístico cualquiera. Es un estadístico con ciertas propiedades. Un ejemplo podría ser la media o la varianza. Estas métricas tan conocidas, son estimadores.