estadistica

6. ESTIMACIÓN DE PARAMETROS
6.1. INTRODUCCIÓN
A la inferencia estadística le interesa sacar conclusiones de un gran número de
acontecimientos (población), fundándose en las observaciones de unaparte de los mismos
(muestra).
La estadística nos proporciona herramientas que formalizan y uniforman los procedimientos
para sacar conclusiones siempre que las muestras seleccionadas seanrepresentativas de la
población que han sido extraídas. Esta representatividad permite extender los valores que
describen a las muestras (estadísticos), tales como la media, la desviación típica, uncoeficiente
de correlación, a la población correspondiente, es decir, la media o la desviación típica
(estadísticos) pueden tomarse como estimadores de los parámetros μ y σ, valores que
caracterizan a lapoblación.
Los estadísticos, valores obtenidos en la muestra, son, pues, estimadores de los parámetros
correspondientes (valores de la población)
6.2. CARACTERISTICAS DE UN BUEN ESTIMADOR
Convieneque los estadísticos, en su función de estimadores de los correspondientes
parámetros, reúnan determinados requisitos. Fundamentalmente son:
CARENCIA DE SESGO.
Un estimador (estadístico) carece desesgo si el promedio (media) de todos los valores posibles
de todas las muestras posibles de tamaño n de una población es igual al parámetro, es decir, si
la media de la distribución muestral delestadístico considerado es igual al valor del parámetro.
Así, la media es un estimador insesgado de μ porque se puede demostrar que la media
aritmética de una distribución muestral coincide con elvalor del parámetro, algo que no puede
decirse de r, por ejemplo, o de la varianza (s2) o de la mediana de una población no distribuida
normalmente.
CONSISTENCIA
Un estimador es consistente en lamedida en que, al aumentar el tamaño de la muestra, - n -
su valor se acerca cada vez más al parámetro correspondiente o lo que es lo mismo, si a
medida que aumenta el tamaño de la muestra, las...