Estimador imparcial

1. Lo que se entiende por estimador imparcial?
2. ¿Qué es una fórmula estimadora imparcial??
3. ¿Qué son sesgados frente a estimadores imparciales??
4. ¿Cuáles son los tres estimadores imparciales??

Lo que se entiende por estimador imparcial?

Se dice que un estimador es imparcial si su sesgo es igual a cero para todos los valores del parámetro θ, o de manera equivalente, si el valor esperado del estimador coincide con el del parámetro.

¿Qué es una fórmula estimadora imparcial??

Definición 1. Una estadística d se llama estimador imparcial para una función del parámetro G (θ) siempre que para cada elección de θ, eθd (x) = g (θ). Cualquier estimador que no sea imparcial se denomina parcialidad. El sesgo es la diferencia bd (θ) = eθd (x) - g (θ).

¿Qué son sesgados frente a estimadores imparciales??

Un estimador sesgado es uno que se desvía del verdadero valor de la población. Una muestra sesgada aún puede ser útil si se conoce la naturaleza del sesgo y cuánto de un sesgo existe. Un estimador imparcial es cuando un valor de una muestra es el mismo que el valor real de un parámetro de población.

¿Cuáles son los tres estimadores imparciales??

La media de la muestra es un estimador imparcial de la media de la población, . La varianza de la muestra es un estimador imparcial de la varianza de la población, . La proporción de la muestra, P es un estimador imparcial de la proporción de población, .