Tipos de estimaciones y caracteristicas

Tipos de estimaciones y características

Materia: Probabilidad y estadística descriptiva
Docente: Q.F.B Ana Laura Reyes Robles
Grupo: 063- B

Integrantes:
Elizabeth Delgado Padilla
Jesús Enrique Lemus Aguado
Blanca Yaneth Pichardo Lemus
María Teresa Magaña Ortiz
Carlos Alfredo Valencia Raya


Tipos de estimación

Estimación puntual


Estimación por intervalo



ESTIMACION

 
El objetivo principal de la estadística inferencial es la estimación, esto es que mediante el estudio de una muestra de una población se quiere generalizar las conclusiones al total de la misma. Los estadísticos varían mucho dentro de sus distribuciones muestrales , y mientras menor sea el error estándar de un estadístico, más cercanos serán unos de otros sus valores.

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

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.

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.
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
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.
Límites de Confianza
Son el límite inferior y superior de un intervalo de confianza.



Coeficiente de Confianza
Es el nivel de confianza (en valores relativos) que tenemos en que el intervalo contiene el valor desconocido del parámetro. Por ejemplo, para un nivel de confianza del 90%, el coeficiente de confianza es 0,9
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: significa que ningún otro estimador puede suministrar más información sobre el parámetro
Nivel de Confianza
Probabilidad asociada con una estimación de intervalo de un parámetro de población. Ésta indica qué tan seguro se está de que la estimación de intervalo incluirá al parámetro de la población. Los niveles de confianza que más se utilizan son 90%, 95% y 99%.


Intervalo de Confianza
Es el alcance, rango o recorrido de la estimación que se hace y que tiene designada una probabilidad de que incluya el valor real del parámetro de la población que se está estimando.
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