Estimación

Se refiere a la estimación de los parámetros de la población. A partir de datos de una muestra saco datos para inferir a la población (con una alta probabilidad).

Parámetro

Estimación puntual

Es asignarle un valor al parámetro como representativo.

Estimador:

En la estimación puntual obtengo un valor del estimador en base a un conjunto de datos muestrales que supongo que se acerca al valor del parámetro poblacional.
No se puede saber cuán cerca está del valor cierto del parámetro.
Para tratar de acercarse lo mas posible al parámetro se eligen los valores mas representativos.

Propiedades de un buen estimador

Que sea insesgado

La distribución del estimador tiene igual media que la distribución de orígen.

E(q') = q     =>    E() = m      o      E(S2) = s2

Sesgo: diferencia entre E(q') - q

Elección del parámetro :

Si tengo dos parámetros

  1. Uno insesgado y el otro no insesgado: elegir el insesgado.
  2. Los dos insesgados: elegir el de menor varianza
  3. Los dos no insesgados: elegir el de menor ECM (error cuadrático medio).

Eficiente

El menor error cuadrático medio (ECM).

ECM(q') = VAR(q') + SESGO(q')2

Consistente

A medida que se toman muestras mas grandes el valor del estimador se acerca al valor real del parámetro.

q'n --> q    cuando n --> ¥

Suficiente

Un estimador puntual es suficiente cuando reúne toda la información de la muestra.
Es suficiente cuando toma en cuenta todos sus valores.

Por ejemplo, es suficiente, mientras que la Media y el Modo no lo son.