Tipo de estimadores

690 palabras 3 páginas
TIPOS DE ESTIMADORES

Para estimar el valor de un parámetro de la población nosotros podemos usar la información de la muestra bajo la forma de un estimador. Los estimadores se calculan por medio de información de las observaciones muestrales y, por tanto, por definición, también son estadísticos.
Estimador: Un estimador es una regla que comúnmente se expresa como una formula, la cual indica como calcular una estimación basada en la información de la muestra.
Se usan de dos formas diferentes:
Estimación Puntual: Con base en os datos de la muestra se calcula un solo número para estimar el parámetro de la población. La regla o formula que describe este cálculo se llama estimador puntual, y el numero resultante se conoce como
…ver más…

A fin de realizar tal estimación, tomaremos una muestra de la población y calcularemos el parámetro muestral asociado (x para la media, s para la desviación estándar, etc.). El valor de este parámetro muestral será la estimación puntual del parámetro poblacional.
Por ejemplo, supongamos que la compañía Sonytron desea estimar la edad media de los compradores de equipos de alta fidelidad. Seleccionan una muestra de 100 compradores y calculan la media de esta muestra, este valor será un estimador puntual de la media de la población.

Para un estimador puntual estadístico la distribución muestral del estimador proporciona información acerca del mejor estimador. Dos características son valiosas en un estimador puntual. Primero, la distribución muestral del estimador puntual se debe centrar sobre el verdadero valor del parámetro por estimar. Es decir, el estimador no debe subestimar o sobrestimar de forma consistente el parámetro de interés. Se dice que tal estimador es insesgado.
Insesgado: Se dice que el estimador de un parámetro es insesgado si la media de su distribución es igual al valor verdadero del parámetro. De otra manera, se dice que el estimador es sesgado.

La segunda característica deseable de un estimador es la que la dispersión (medida por la varianza) de la distribución muestral debe ser tan pequeña como sea posible.

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