Estimacion de parametros

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Estimacion de parametros

Estimación puntual:

Consiste en asumir que el parámetro tiene el mismo valor que el estadístico en la muestra.

Estimación por intervalos

Así, diremos que un intervalo de 99% de confianza es más confiable que uno de 95%. También se define la confianza de la estimación como la probabilidad de acertar con el intervalo.

Ejemplo: Queremos información sobre el resultado de las elecciones generales e intentar predecir qué porcentaje de votos tendrá cada partido político. Tras utilizar las técnicas pertinentes se extraen los siguientes resultados:

Partido A: [30 – 34]% Partido B: [47 – 53]% Partido C: [15-19]%

Tras los resultados obtenidos se puede interpretar que existe un 95% de probabilidades de que el resultado de los partidos políticos estén en ese rango. Aun así, existe un 5% de probabilidades de que los resultados estén fuere de ese rango.

Partido A: 32% Partido B: 51% Partido C: 17%

Se asigna al parámetro un conjunto de posibles valores que están comprendidos en un intervalo asociado a una cierta probabilidad de ocurrencia. También se llaman “intervalos de confianza” debido a que la probabilidad asociada a ellos es la confianza de los mismos.

Estimación de la media de la población

Un intervalo de confianza para estimar el promedio de la población está constituido por los siguientes elementos: el promedio de la muestra y el error de estimación.

El elemento esencial en la construcción del intervalo de estimación es el error.

Definiciones

La estimación de parámetros es un método que consiste en asignar un valor al parámetro o al conjunto de parámetros que caracterizan el campo sujeto a estudio. La fórmula matemática que lo determina se denomina estimador.

Podemos tomar una muestra, calcular en ella un estadístico (promedio o porcentaje) y luego hacer afirmaciones respecto del correspondiente parámetro.

Estimador, distribución muestral, error típico de estimación, intervalos, Intervalo de confianza, Nivel de confianza