Criterios De Seleccion

Criterios de selección del estimador

Algunas estadísticas son mejores estimadores que otras. Afortunadamente, podemos evaluar la calidad de una estadística como estimadormediante el uso de cuatro criterios:

Ausencia de sesgo. Se refiere al hecho de que una media de muestra es un estimador no sesgado de una media de población porque lamedia de la distribución de muestreo de las medias de muestras tomadas de la misma población es igual a la media de la población misma. Podemos decir que una estadística es unestimador sin sesgo o imparcial si, en promedio, tiende a tomar valores que están por encima del parámetro de la población que se está estimado con la misma frecuencia y lamisma extensión con la que tiende a asumir valores por debajo del parámetro de población que se está estimando.

Eficiencia. La eficiencia se refiere al tamaño del errorestándar de la estadística. Si comparamos dos estadísticas de una muestra del mismo tamaño y tratamos de decidir cuál de ellas es un estimador más eficiente, escogeríamos laestadística que tuviera el menor error estándar o la menor desviación estándar de la distribución de muestreo.


Consistencia. Una estadística es un estimador coherente de unparámetro de la población si al aumentar el tamaño de la muestra, se tiene casi la certeza de que el valor de la estadística se aproxima bastante al valor del parámetro de lapoblación.
Si un estimador es coherente, se vuelve más confiable si tenemos tamaños de muestra más grandes.

Suficiencia. Un estimador es suficiente si utiliza una cantidad de lainformación contenida en la muestra que ningún otro estimador podría extraer información adicional de la muestra sobre el parámetro de la población que se está estimando.