Estimación de parámetros

Estimación de parámetros  
Recordemos que una estadística basada en las mediciones contenidas en una muestra- es un estimador que nos aproxima al valor verdadero de un parámetro poblacional. Los estimadores tienen sus propias características. En estas notas se plantearán algunas cualidades "deseables" de los estimadores y, cuando se tienen varios estimadores del mismo parámetro, estableceralgunas reglas para su comparación.
Estimación Puntual. Definiciones y Propiedades
Un ejemplo de un estimador puntual puede estar en el deporte de tiro al blanco, en el cual hacemos la siguiente analogía: Estimador  Pistola y Estimación particular  Bala. Sacar una una muestra de una población y estimar el valor del parámetro poblacional equivale a "disparar un solo tiro al blanco".
En general, sedesea especificar una estimación puntual para un parámetro de la población que llamaremos Se indicará el estimador de  por el símbolo  En resumen:  es el estimador de 
Definición 1
Estimador Insesgado: Sea  un estimador puntual de un parámetro . Entonces  es un estimador insesgado de  si  de lo contrario se dice que es sesgado. En palabras, un estimador insesgado es aquel cuya media o valoresperado de la distribución de las de las estimaciones es igual al parámetro estimado.
Definición 2 "Sesgo":
El sesgo B (Bias) de un estimador puntual  está dado por

Nótese, de acuerdo con las definiciones: en un estimador insesgado, el sesgo vale cero. Se pretende que, además del no-sesgo, que la dispersión de una distribución de estimaciones sea lo más pequeña posible. Es decir, se desea que lavarianza del estimador,  sea mínima.

ESTIMACIÓN POR INTERVALOS
Hemos visto que la media muestral es un buen estimador puntual de la media poblacional. El inconveniente principal es que un único valor observado de generalmente no es exactamente igual a µ; habrá cierta diferencia entre y µ . Sería conveniente tener idea de lo cerca que está nuestra estimación del verdadero valor de la mediapoblacional. También sería bueno poder dar información de lo seguros o confiados que estamos de la precisión de la estimación.
Para tener una idea, no solo del valor de la media, sino también de la precisión de la estimación, los investigadores optan por el método de estimación por intervalo o intervalos de confianza. Un intervalo estimador es lo que su propio nombre indica, un intervalo aleatorio,cuyos puntos extremos L 1 y L 2 son estadísticos. Esto se utiliza para determinar un intervalo numérico a partir de la muestra. Se espera que este contenga el parámetro de la población que está siendo estimado. Si se amplía el intervalo, se gana error, se pierde confianza. Un intervalo de confianza de µ del 95% es tal que: . Decir que un intervalo es un intervalo de confianza del 95% de µ significaque, cuando se utiliza un muestreo repetido de la población, el 95% de los intervalos resultantes deberá contener a µ; debido al azar, el 5% no incluirá la verdadera media poblacional. El grado de confianza deseado es controlado por el investigador.
 
Ejemplo
Hallemos un intervalo de confianza, del 95%, de µ, número medio de microgramos de partículas en suspensión por metro cúbico de aire,sobre la base de una muestra aleatoria de tamaño 5 dada en la que se ha calculado que una estimación puntual de µ es . Supongamos que por experiencias anteriores se sabe que , número de microgramos de partículas en suspensión por metro cúbico de aire, está normalmente distribuido, con varianza . Queremos extender la estimación puntual a un intervalo, de forma talque podamos tener una confianza del 95% de que el intervalo obtenido contenga al verdadero valor de µ . Es decir, queremos determinar y de forma que  Así:


Para hacerlo así, consideremos la partición de la curva normal tipificada dibujada en la siguiente figura:

Partición de Z para obtener un intervalo de confianza de µ del 95 % 
Puede verse que 
En este caso, , por tanto, podemos concluir que

Veamos que los límites...