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Estimation research
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Desarrollo de todos los subtemas acerca de la estimación de estadistica inferencial
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julioalejandrovalenzuela
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Instituto Tecnológicode Minatitlán
TEMA 2: ESTIMACION
Valenzuela Hernández Julio Alejandro
Materia: Estadística Inferencial
Docente: Ayala Ibarra Eliseo
Numero de control: 19230508
,
, UNIDAD 2: Estimación.
2.1 Introducción
Antes de entrar de lleno en el significado del término estimación, vamos a proceder a conocer su
origen etimológico. En este caso podemos exponer que se trata de una palabra que deriva del latín,
exactamente de “aestimatio”, que es fruto de la suma de los siguientes componentes léxicos:
-El sustantivo “aes, aeris”, que puede traducirse como “bronce” o “cobre”.
-El vocablo “tem”, que significa “cortar”.
Estimación (o estimar) es el proceso de encontrar una aproximación sobre una medida, lo que se
ha de valorar con algún propósito es utilizable incluso si los datos de entrada pueden estar
incompletos, incierto, o inestables. En el ámbito de la estadística estimación implica” usar el valor
de una estadística derivada de una muestra para estimar el valor de un parámetro correspondiente
a población”; la muestra establece que la información puede ser proyectada a través de diversos
factores, formal o informalmente, son procesos para determinar una gama muy probablemente y
descubrir la información que falta. Cuando una estimación resulta ser incorrecta, se denomina
“overestimate” si la estimación superó el resultado real y una subestimación si la estimación se
quedó corto del resultado real.
¿Qué es un estimador?
Es un estadístico (es decir, es una función de la muestra) usado para estimar un parámetro
desconocido de la población. Por ejemplo, si se desea conocer el precio medio de un artículo (el
parámetro desconocido) se recogerán observaciones del precio de dicho artículo en diversos
establecimientos (la muestra) y la media aritmética de las observaciones puede utilizarse como
estimador del precio medio.
Para cada parámetro pueden existir varios estimadores diferentes. En general, escogeremos el
estimador que posea mejores propiedades que los restantes, como insesgadez, eficiencia,
convergencia y robustez (consistencia).
¿Para qué sirve la estimación?
En matemáticas, la aproximación describe el proceso de encontrar estimaciones en la forma de
límites superiores o inferiores para una cantidad que no puede ser fácilmente evaluada con
precisión, y la teoría de la aproximación trata de encontrar funciones más simples que están cerca
de alguna función complicada y que pueden proporcionar estimaciones útiles. En estadística, un
estimador es el nombre formal de la regla por la cual se calcula una estimación a partir de los datos,
y la teoría de la estimación se ocupa de encontrar estimaciones con buenas propiedades. Este
proceso se utiliza en el procesamiento de señales para aproximar una señal no observada sobre la
base de una señal observada que contenga ruido. Para la estimación de las cantidades aún no
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