Propiedades de los Estimadores y Pruebas de Hipótesis
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Propiedades de los Estimadores
Insesgadez:
Un estimador es insesgado si su valor esperado coincide con el parámetro a estimar, es decir, si su función de densidad (o su función de probabilidad en caso discreto) está centrada en el parámetro a estimar. Por lo tanto, este estimador proporcionará valores "alrededor" del parámetro.
Eficiencia:
El estimador será eficiente si su varianza coincide con la cota de Cramér-Rao, en cuyo caso, este estimador será el de menor varianza entre los estimadores insesgados.
Consistencia:
Un estimador es consistente si converge en probabilidad hacia el parámetro que estima. Es decir que a partir de un tamaño muestral suficientemente grande, es muy probable que el valor del estimador diste poco del parámetro... Continuar leyendo "Propiedades de los Estimadores y Pruebas de Hipótesis" »
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