El estimador es un estadístico o fórmula que se utiliza para lograr la estimación de un parámetro de una determinada población. Por lo general, se identifica como una función de los valores de muestras y como una variable aleatoria que cuenta con una distribución que permite cuantificar una estimación confiable.
Esta inferencia estadística indica que una eficiente estimación, comprueba algunas condiciones específicas como insesgado, consistente, suficiente y suficiente. Además, al agrupar todas estas propiedades puede constituirse un estimador de la media poblacional eficiente.
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Propiedades del estimador
Para cada uno de los parámetros existen varios estimadores diferentes, pero se debe escoger el que contenga mejores propiedades, que se pueden clasificar de la siguiente forma:
- Sesgo: Es el valor esperado del estimador y el valor real del parámetro que se va a estimar. Por lo general, se espera que un estimador sea centrado o insesgado si el valor esperado es igual que el parámetro que se quiere estimar.
- Consistencia: Si en la primera medida el estimador no es insesgado, es probable que se requiera que su valor fluctúe cerca del valor del parámetro para muestras grandes.
- Suficiencia: Se refiere al estimador que es suficiente cuando toda la información del parámetro se encuentra en la muestra.
- Eficiencia: Se trata de un estimador que tiene más precisión o eficiencia que otro, es más preciso el estimador que tiene menor varianza debido a su capacidad de originar estimaciones.
Tipos de estimador
Los tipos de estimador se clasifican de dos formas:
1. Estimación puntual
La estimación tiene la capacidad de asignar valores a los parámetros de población por medio de la información de datos y estadísticas que se adquieren de las muestras.
2. Estimación por intervalo
Este tipo de estimación puede establecer el intervalo de valores donde posiblemente esté el parámetro y está basado en las consideraciones siguientes:
- Cuando se sabe cuál es la distribución muestral del distribuidor, se consiguen las probabilidades de ocurrencia de las estadísticas muestrales.
- Al conocer el valor del parámetro poblacional, es probables que el estimador se encuentre en los intervalos de la distribución muestral.
- La dificultad es que no se conoce el parámetro poblacional y en consecuencia el intervalo se establece en el entorno del estimador. En caso de que se repita el muestreo muchas veces y se defina un intervalo cerca de cada valor de la estadística de la muestra, entonces el parámetro se debe colocar en cada intervalo con un porcentaje ocasional.
Ejemplos de estimador
- Se centra en la función de variables muestrales utilizadas en el valor de la cuantificación objetiva de estudio, ya que actúa en conjunto para representar a las mismas.
- Es un elemento estadístico que permite saber lo que va a suceder, lo que sucede y lo que sucedió en relación con algo y realiza estimaciones dentro de un intervalo de posibilidades.
- Esta medición se determina como una variable aleatoria, que antes de obtener la evidencia muestral se le asigna una distribución de probabilidades relacionada con el nivel de creencia del comportamiento aleatorio.