estimacion puntual

MATERIAL DE LECTURAS DE LA SEMANA 5 DE ME
Estimación Puntual
Ahora iniciamos lo correspondiente a la estadística inferencial. Recordemos que aquí lo que se
desea es estimar ciertas característicasde una población, mediante los datos obtenidos en una
muestra aleatoria de esa población. Primeramente mencionamos algunos conceptos básicos de la
estadística inferencial.
Parámetro. Es unaconstante correspondiente a una distribución de probabilidad o a una población.
Ejemplo. Para la distribución binomial; sus parámetros son: n, p. Para la distribución geométrica;
su parámetro es p. Parala distribución poisson, su parámetro es λ. Para la distribución exponencial,
su parámetros es θ. Para la distribución normal, sus parámetros son µ y σ.
Ahora, los parámetros típicos que se deseanconocer de una población son; la media, la varianza o
una proporción. El problema de la estadística inferencial es estimar el valor de estos parámetros
mediante la información que hay en una muestraaleatoria. En nuestro curso nos enfocaremos a
estimar parámetros poblacionales, es decir, nos enfocaremos en estimar la media, la varianza o la
proporción de una población.
Estadístico. Es unafunción de una muestra, o una fórmula matemática calculada en los valores de
~ 2
una muestra aleatoria. Por ejemplo; X , X , S , S, Rango, etc. Es decir, se pueden ver como

funciones o fórmulascalculadas en los valores de una muestra aleatoria.
Estimador Puntual. Es un estadístico utilizado para estimar el valor de un parámetro
desconocido a partir de una muestra aleatoria. Por ejemplo, el mejorestimador puntual de
2
la media de una población es X , el mejor estimador puntual de la varianza es S , El mejor
X
estimador puntual de una proporción es p = , donde X es el número de “éxitos”en una
ˆ
n
muestra aleatoria de tamaño n.
Estimación por intervalo
Aunque la teoría de los estimadores puntuales es muy completa y se pueden tener
estimadores puntuales muy buenos, no es...