Estimadores Estadísticos: Insesgadez, Eficiencia, Consistencia y Contrastes de Hipótesis
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Estimadores Estadísticos y Contrastes de Hipótesis
En estadística, es fundamental comprender las propiedades de los estimadores y cómo realizar contrastes de hipótesis. A continuación, se detallan los conceptos clave:
Propiedades de los Estimadores
- Insesgadez: Un estimador es insesgado si su valor esperado coincide con el parámetro a estimar. Esto significa que su función de densidad (o función de probabilidad en caso discreto) está centrada en el parámetro a estimar, proporcionando valores "alrededor" del parámetro.
- Eficiencia: Un estimador es eficiente si su varianza coincide con la cota de Cramer-Rao. En este caso, será el estimador de menor varianza entre los estimadores insesgados.
- Consistencia: Un estimador es consistente si converge
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