Probabilidad y Estadística

UNIVERSIDAD DE LA SABANA

Probabilidad y Estadística II

Estimadores

Abril 1/2013

Estudiantes: Hernán Estupiñan, Diego Cuartas.

Estimador Consistente:

Este es utilizado si no es posible emplear estimadores de mínima varianza, el requisito mínimo deseable para un estimador es que a medida que el tamaño de la muestra crece, el valor del estimador tienda a ser el valor del parámetro, por esta razón se le denomina consistencia. Un estimador es consistente si, a medida que n aumenta, el valor del estadístico se aproxima al parámetro.

Estimador Eficiente:

Un estimador eficiente es aquel que tiene la varianza más pequeña. Se le llama eficiente si las distribuciones de muestreo de dos estadísticos tienen el mismo valor esperado, la varianza del primer estimador es menor que la del segundo, entonces se dice que el primer estimador es más eficiente que el segundo.

Estimador Insesgado:

Un estimador insesgado es aquel cuya media o valor esperado de la distribución de las de las estimaciones es igual al parámetro estimado. Un estimador es insesgado si la media de su distribución muestral es igual al parámetro correspondiente. El valor esperado o esperanza del estadístico es la media aritmética de la distribución muestral del estadístico. Se dice que el estimador es insesgado si su sesgo es igual a cero.

Estimador Suficiente:

Se dice que un estimador es suficiente si utiliza toda la información relevante de la muestra para estimar el parámetro de la población. Es decir, un estimador es suficiente si todo el conocimiento que se obtiene acerca del parámetro es mediante la especificación real de todos los valores de la muestra. Un estimador es suficiente si ningún otro estimador puede propo

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