Razón para estimar

Razón para estimar

Los administradores utilizan las estimaciones porque se deben tomar decisiones racionales, sin

que tengan la información pertinente completa y con una gran incertidumbre acerca de lo que

pueda deparar el futuro, pero con la esperanza de que las estimaciones posean una semejanza

razonable con el resultado

Estimador

Es la regla o procedimiento, expresado en general por medio de una fórmula, que se utiliza para

deducir la estimación.

Estimación

Es un valor específico observado de un estimador, por lo que asigna un valor numérico a un

parámetro de una población sobre la base de datos de muestra.

Tipos de estimación

a) Estimación puntual: consiste en un solo estadístico muestral que se usa para estimar el valor

verdadero de un parámetro de una población que es desconocido. Por ejemplo, la media muestral

x es una estimador puntual de la media poblacional μ.

Cuando usamos una estimación puntual, sabemos que aunque usemos un método bueno de

estimación es prácticamente improbable que el valor de la estimación coincida con el verdadero

valor del parámetro, así que sería conveniente acompañar nuestra estimación con alguna medida

que nos permitiera expresar la cercanía del estimador al parámetro. Una solución a ello no los

brindan los estimadores por Intervalos de Confianza.

b) Estimación por intervalo: es la estimación de un parámetro de la población dado por dos

números entre los cuales se puede considerar que se encuentra el parámetro. Las estimaciones de

intervalo indican la precisión de una estimación y son, por lo tanto, preferibles a las estimaciones

puntuales.

Características que debe tener un buen estimador

a) Debe ser insesgado: un estimador es insesgado, si en promedio, tiende a tomar valores que

están por encima del parámetro de la población con la misma frecuencia y la misma extensión,

con la que tiende a asumir valores por debajo del parámetro de población que se está estimando.

b) Debe ser eficiente: de varios estimadores insesgados, el más eficiente es el que tiene el error

estándar más pequeño.

c) Debe ser consistente: significa que a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la

estimación se aproxima al valor del parámetro.

d) Debe ser suficiente

...