Sesgo, Momentos y Curtosis

Introducción
El siguiente trabajo muestra los temas de Momentos, Sesgo y Curtosis, en Momentos, se puede definir como una generalización de una teoría de los parámetros estadísticos, el sesgo, comoproblema relacionado con el muestreo surge siempre que no se respeta el principio de que todos los individuos de la población han de tener la misma probabilidad de ser elegidos, y la Curtosis, elcuarto momento respecto de la media mide la curtosis de la distribución, es decir, la forma de la distribución de probabilidad.

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Momentos
Los momentos son una forma de generalizar toda la teoríarelativa a los parámetros estadísticos y guardan relación con una buena parte de ellos.
Momento estándar
En teoría de la probabilidad y estadística, el k-simo momento estándar de una distribución deprobabilidad es donde μk es el k-simo momento centrado sobre la media y σ es la desviación estándar.
Momento central
En estadística el momento central o centrado de orden k de una variable aleatoriaX es la esperanza matemática E[(X − E[X])k] donde E es el operador de la esperanza. Si una variable aleatoria no tiene media el momento central es indefinido.
Sesgo
Se llama sesgo de un estimador ala diferencia entre su esperanza matemática y el valor del parámetro que estima. Un estimador cuyo sesgo es nulo se llama insesgado o centrado.
El no tener sesgo es una propiedad deseable de losestimadores. Una propiedad relacionada con ésta es la de la consistencia: un estimador puede tener un sesgo pero el tamaño de éste converger a cero conforme crece el tamaño muestral.
Dada la importanciade la falta de sesgo, en ocasiones, en lugar de estimadores naturales se utilizan otros corregidos para eliminar el sesgo. Así ocurre, por ejemplo, con la varianza muestral.

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Curtosis
En teoríade la probabilidad y estadística, la curtosis es una medida de la forma o apuntamiento de las distribuciones. Así las medidas de curtosis (también llamadas de apuntamiento o de concentración...