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La estimación de parámetros es un método estadístico que permite estimar el valor de un parámetro poblacional a partir de una muestra. Es decir, en estadística la estimación de parámetros sirve para aproximar un parámetro de una población realizando cálculos con los datos de una muestra.
En estadística, un estimador es un estadístico que se usa para estimar el valor de un parámetro poblacional. Es decir, un estimador sirve para hacer una estimación de un parámetro desconocido de una población. Por ejemplo, la media muestral es un estimador de la media poblacional.
31 de oct. de 2022 · Así, para un estimador imparcial, el valor esperado del estimador es el parámetro que se estima, claramente una propiedad deseable. Por otro lado, un estimador con sesgo positivo sobreestima el parámetro, en promedio, mientras que un estimador sesgado negativamente subestima el parámetro en promedio.
Una de las principales aplicaciones de la estadística es estimar parámetros poblacionales a partir de estadísticas de muestra. Por ejemplo, una encuesta puede buscar estimar la proporción de residentes adultos de una ciudad que apoyan una propuesta de construir un nuevo estadio deportivo.
En esta sección se analizan dos características importantes de las estadísticas utilizadas como estimaciones puntuales de parámetros: sesgo y variabilidad de muestreo. El sesgo se refiere a si un estimador tiende a sobreestimar o subestimar el parámetro.
ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS. Estadística. En una población cuya distribución es conocida pero desconocemos algún parámetro, podemos estimar dicho parámetro a partir de una muestra representativa. Un estimador es un valor que puede calcularse a partir de los datos muestrales y que proporciona información sobre el valor del parámetro.
Existen diferentes tipos de estimaciones de parámetros: Las estimaciones de punto son el valor individual más probable de un parámetro. Por ejemplo, la estimación de punto de la media de la población (el parámetro) es la media de la muestra (la estimación del parámetro).
