Sesgo

Sesgo
Se denomina sesgo de un estimador a la diferencia entre la esperanza (o valor esperado) del estimador y el verdadero valor del parámetro a estimar. Es deseable que unestimador sea insesgado o centrado, es decir, que su sesgo sea nulo por ser su esperanza igual al parámetro que se desea estimar.
Un buen estimador debe reunir cuatro condicioneso propiedades:
* Insesgado:- se dice si un estimador es insesgado, si el valor esperado del mismo es igual al parámetro de la población que estima.

* Eficiente:- serefiere a lo cerca que se encuentre el valor estimado del parámetro.

* Consistente:- se obtiene cuando el tamaño de la muestra se incrementa en tal forma que la varianzadisminuya, siendo menor la diferencia entre el valor real y el estimado.
Estimación puntual
Consiste en la estimación del valor del parámetro mediante un sólo valor, obtenidode una fórmula determinada. Por ejemplo, si se pretende estimar la talla media de un determinado grupo de individuos, puede extraerse una muestra y ofrecer como estimaciónpuntual la talla media de los individuos. Lo más importante de un estimador, es que sea un estimador eficiente. Es decir, que sea insesgado(ausencia de sesgos) y estable en elmuestreo o eficiente (varianza mínima)
Método de los momentos.
Es el método más intuitivo. Consiste en utilizar la relación que tienen los parámetros con los
“momentos” de lapoblación (esperanza, varianza,...).
Por ejemplo, cuando X∼P(λ), como E(X)= λ, un estimador “natural” de λ será la media muestral.
Método de máxima verosimilitud
* Consiste enbuscar el valor de θ que hace que la función de Verosimilitud tome su valor máximo.
* Es una técnica para estimar los valores de θ dada una muestra finita de datos.