¿Cuál es la diferencia entre un estimador y una estimación?

Pregunta de: Nicolas N.
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Última edición: 13 diciembre 2023
Hola, el "estimador" o estadístico es una cantidad numérica que se calcula como una función de la muestra cuyo objetivo es aproximar un valor desconocido (parámetro) de la población; mientras que la "estimación" es el proceso mediante el cual se busca encontrar el valor del estimador más próximo al valor de un ...

¿Qué es un estimador y una estimación?

El estimador es la versión genérica de una estimación, esto es, la estimación que se obtendría para la propia muestra aleatoria simple. Un estimador no es, por tanto, un número, sino una función de una variable aleatoria n-dimensional, , y por tanto, una variable aleatoria.

¿Cuál es la diferencia entre un estimador y una estadística?

Estadístico: cualquier función de la muestra. Por ejemplo, la media o la varianza muestrales son estadísticos. Estimadores: son estadísticos independientes de los parámetros de la población, y que se utilizan para aproximarlos.

¿Que se entiende por estimador?

En estadística, un estimador es un estadístico (esto es, una función de la muestra) usado para estimar un parámetro desconocido de la población.

¿Que se entiende por estimación?

aestimatio, -ōnis. 1. f. Aprecio y valor que se da y en que se tasa y considera algo.

¿Qué es estimación en estadística ejemplos?

Una estimación estadística es un proceso mediante el que establecemos qué valor debe tener un parámetro según deducciones que realizamos a partir de estadísticos. En otras palabras, estimar es establecer conclusiones sobre características poblacionales a partir de resultados muestrales.

¿Cómo se calcula el estimador?

Un estimador puntual de la proporción P en un experimento binomial está dado por la estadística P=X/N, donde x representa el número de éxitos en n pruebas. Por tanto, la proporción de la muestra p =x/n se utiuñlizará como estimador puntual del parámetro P.

¿Qué tipos de estimadores hay?

Veremos DOS tipos de estimadores:
  • Estimación puntual. Aquí obtendremos un punto, un valor, como estimación del parámetro.
  • Estimación por intervalos. Aquí obtendremos un intervalo dentro del cual estimamos (bajo cierta probabilidad) estará el parámetro.

¿Cuándo sobre estima y sub estima el estimador?

Una estimación que resulta ser incorrecta será una sobreestimación si la estimación excedió el resultado real,​ y una subestimación si la estimación fue inferior al resultado real.

¿Qué diferencia existe entre las estimaciones y la diferencia de hipótesis?

Contraste de Hipótesis: Dada una afirmación acerca de una población, determinar si puede rechazarse o no dicha afirmación a partir de los datos de la muestra. Estimación puntual: Hacer un pronóstico numérico de un parámetro de la población con un único valor.

¿Cuántos estimadores existen en estadística?

Existen dos formas de estimar parámetros: la estimación puntual y la estimación por intervalo de confianza.

¿Qué es un estimador en estadistica inferencial?

Un estimador es un estadístico (una función de la muestra) utilizado para estimar un parámetro desconocido de la población.

¿Qué es un estimador en simulación?

Un estimador es consistente cuando su valor se aproxima del verdadero valor del parámetro a medida que aumenta el tama˜no de la muestra. Veamos como podemos ilustrar este resultado usando simulación.

¿Cuáles son las propiedades de los estimadores?

Para que un estadístico muestral sea un buen estimador de un parámetro poblacional debe ser insesgado, invariante, consistente suficiente, de varianza mínima y eficiente. En todo caso, todas estas propiedades serían deseables en un estimador.

¿Por qué es importante la estimación estadística?

Una estimación estadística es un proceso mediante el que establecemos qué valor debe tener un parámetro según deducciones que realizamos a partir de estadísticos. En otras palabras, estimar es establecer conclusiones sobre características poblacionales a partir de resultados muestrales.

¿Qué es estimar RAE?

De estimar. 1. f. Consideración y aprecio que se hace de alguien o algo por su calidad y circunstancias.

¿Qué es un estimador puntual y por intervalo?

Estimación puntual: consiste en asumir que el parámetro tiene el mismo valor que el estadístico en la muestra. Estimación por intervalos: se asigna al parámetro un conjunto de posibles valores que están comprendidos en un intervalo asociado a una cierta probabilidad de ocurrencia.

¿Qué es una distribución muestral y un estimador?

La distribución de muestreo de una estadística enumera los posibles resultados que puede tomar esa estadística sobre todas las muestras posibles. Este es el concepto básico para poder entender qué tan bien o mal estima un parámetro poblacional dado.

¿Qué es hacer una estimacion puntual?

El objetivo de la estimación puntual es aproximar el valor del parámetro desconocido (tiempo medio de ejecución de un algoritmo, altura media de las mujeres de una población, diferencia del resultado medio entre dos tratamientos médicos, proporción de gente que mejora con un tratamiento médico…)

¿Cuántos tipos de estimación concernientes a la población existen?

Existen dos tipos de estimaciones concernientes a una población: la estimación por intervalo y la estimación puntual. Una estimación puntual, es un solo valor o número que se utiliza para estimar un parámetro de población desconocido.

¿Qué gráfico se utiliza si nos interesa representar estimaciones puntuales?

Representa gráficamente los estimadores y los intervalos mediante un gráfico de medias.

¿Qué es un estimador de proyectos?

Los estimadores profesionales utilizan técnicas definidas para crear estimaciones de costos que se utilizan para evaluar la viabilidad financiera de los proyectos, para presupuestar los costos del proyecto y para supervisar el gasto del proyecto.

¿Qué significa que un estimador es sesgado?

En estadística se llama sesgo de un estimador a la diferencia entre su esperanza matemática y el valor numérico del parámetro que estima. Un estimador cuyo sesgo es nulo se llama insesgado o centrado. El no tener sesgo es una propiedad deseable de los estimadores.

¿Cuándo utilizas la simbología de μ y cuando X̄?

La letra griega μ es el símbolo de la media poblacional y x – x – es el símbolo de la media muestral. Ambas fórmulas tienen un símbolo matemático que nos indica cómo hacer los cálculos.

¿Cuándo tenemos dos estimadores debemos escoger aquel que?

Para cada parámetro pueden existir varios estimadores diferentes. En general, se elige el estimador que posea mejores propiedades que los restantes, como insesgadez, eficiencia, convergencia y robustez (consistencia).

¿Cómo saber si un estimador es eficiente?

Diremos que un estimador es más eficiente que otro si la Varianza de la distribución muestral del estimador es menor a la del otro estimador. Cuanto menor es la eficiencia, menor es la confianza de que el estadístico obtenido en la muestra aproxime al parámetro poblacional.

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