Instituto Politécnico Nacional
Escuela Superior de Economía
Título: Unidad II Estimación puntual Tema que se aborda: Las propiedades que muestran la validez de un estimador puntual con base en la teoria de la probabilidad. Presenta: Margarita Aguilar Santos
Unidad II Estimación Puntual
Contenido
2.1 Estimación Puntual
2.1.1 Definición
2.1.2 Parámetros y estimadores
2.2 Propiedades de un buen estimado
2.2.1 Esperanza y varianza de un estimador
2.2.2 Sesgo y error cuadrático medio (ecm)
2.2.3 Eficiencia relativa
2.2.4 Consistencia de un estimador
2.2.5 Robustez de un estimador
2.2.6 Método de Momentos
¿Quieres repasar?
¿Quieres jugar?
2.1 Estimación Puntual 2.1.1 Definición
Estimación
La estimación de un parámetro puede expresarse de dos maneras:
Puntual
Intervalo
La fórmula que describe este cálculo se llama estimador puntual y el número resultante se conoce como estimación puntual.
= 35
2.1.2 Parametros y estimadores
Recordemos ¿Qué es población? ¿Qué es Muestra?
Básicamente existen dos formas de establecer inferencias acerca de un parámetro poblacional.
2.2 Propiedades de un buen estimador
Estimador
2.2.1 Esperanza y varianza de un estimador
Esperanza y Varianza
Ejercico 1. En la editorial Trillas se desea estimar el número de palabras en un libro de 270 páginas. Se toma una muestra aleatoria de 30 páginas con los siguientes resultados:
2.2.2 Sesgo y error cuadrático medio
Error cuadrático medio
ECM
2.2.3 Eficiencia relativa
Eficiencia
¿cómo saber, que estimador tiene la menor varianza?
Eficiencia realtiva
2.2.4 Consistencia de un estimador
Error de estimación
CONSISTENCIA
Suficiencia de un estimador
MediaModa
Suficiencia
Por lo tanto, un buen estimador es:
INSESGADO
CONSISTENTE
ESTIMADOR
SUFICIENTE
EFICIENTE
2.2.5 Robustez de un estimador
Situaciones hipotéticas
Robustez
Enfoques
Qúe es la robustez
2.2.6 Método de momentos
Métodos
Método de los momentos
Momento alrededor del cero
Momentos para series simples
Ejemplo. De la siguiente muestra aleatoria: 2, 3, 7, 8, 10. Determina los momentos 2 y 4.
¿Quieres repasar?
SI
NO
¿Quieres jugar?
UNIDAD II ESTIMACION PUNTUAL
MARGARITA AGUILAR
Created on March 25, 2023
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Transcript
Instituto Politécnico Nacional
Escuela Superior de Economía
Título: Unidad II Estimación puntual Tema que se aborda: Las propiedades que muestran la validez de un estimador puntual con base en la teoria de la probabilidad. Presenta: Margarita Aguilar Santos
Unidad II Estimación Puntual
Contenido
2.1 Estimación Puntual
2.1.1 Definición
2.1.2 Parámetros y estimadores
2.2 Propiedades de un buen estimado
2.2.1 Esperanza y varianza de un estimador
2.2.2 Sesgo y error cuadrático medio (ecm)
2.2.3 Eficiencia relativa
2.2.4 Consistencia de un estimador
2.2.5 Robustez de un estimador
2.2.6 Método de Momentos
¿Quieres repasar?
¿Quieres jugar?
2.1 Estimación Puntual 2.1.1 Definición
Estimación
La estimación de un parámetro puede expresarse de dos maneras:
Puntual
Intervalo
La fórmula que describe este cálculo se llama estimador puntual y el número resultante se conoce como estimación puntual.
= 35
2.1.2 Parametros y estimadores
Recordemos ¿Qué es población? ¿Qué es Muestra?
Básicamente existen dos formas de establecer inferencias acerca de un parámetro poblacional.
2.2 Propiedades de un buen estimador
Estimador
2.2.1 Esperanza y varianza de un estimador
Esperanza y Varianza
Ejercico 1. En la editorial Trillas se desea estimar el número de palabras en un libro de 270 páginas. Se toma una muestra aleatoria de 30 páginas con los siguientes resultados:
2.2.2 Sesgo y error cuadrático medio
Error cuadrático medio
ECM
2.2.3 Eficiencia relativa
Eficiencia
¿cómo saber, que estimador tiene la menor varianza?
Eficiencia realtiva
2.2.4 Consistencia de un estimador
Error de estimación
CONSISTENCIA
Suficiencia de un estimador
MediaModa
Suficiencia
Por lo tanto, un buen estimador es:
INSESGADO
CONSISTENTE
ESTIMADOR
SUFICIENTE
EFICIENTE
2.2.5 Robustez de un estimador
Situaciones hipotéticas
Robustez
Enfoques
Qúe es la robustez
2.2.6 Método de momentos
Métodos
Método de los momentos
Momento alrededor del cero
Momentos para series simples
Ejemplo. De la siguiente muestra aleatoria: 2, 3, 7, 8, 10. Determina los momentos 2 y 4.
¿Quieres repasar?
SI
NO
¿Quieres jugar?