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ZWMath›Probabilidad y estadística›Inferencia estadística›Estimador›ZW-ESTIMADOR-009
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ÁreaProbabilidad y estadísticaCursoProbabilidad y estadísticaTemaInferencia estadística
Fundamentos de probabilidad6
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  • Medida de probabilidad
  • Probabilidad clásica
  • Regla de la suma
  • Permutaciones y combinaciones
Probabilidad condicional4
  • Probabilidad condicional
  • Independencia de eventos
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  • Teorema de Bayes
Variables aleatorias7
  • Variable aleatoria
  • Función de masa de probabilidad
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  • Esperanza
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Distribuciones6
  • Distribución de Bernoulli
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  • Distribución de Poisson
  • Distribución uniforme
  • Distribución exponencial
  • Distribución normal
Teoremas límite3
  • Desigualdad de Chebyshev
  • Ley de los grandes números
  • Teorema central del límite
Inferencia estadística6
  • Muestra aleatoria
  • Media muestral
  • Estimador
  • Intervalo de confianza
  • Prueba de hipótesis
  • Valor p

Ejercicio · ZW-ESTIMADOR-009 · ★★★ Avanzado

Si \(\mu=3\) y se usa \(\hat\mu=2\bar X\), ¿cuánto vale el sesgo?

Elige una opción.

Ver respuesta
  • B. \(3\)

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Explicación

\(E[2\bar X]=2\mu=6\), así que el sesgo es \(6-3=3\). Su signo es positivo porque sobreestima.

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Repasa el concepto: Estimador

Un estimador \(\hat\theta\) es una regla \(T\), función de la muestra aleatoria \(X_i\), que produce un valor con el que se aproxima un parámetro desconocido \(\theta\) de la población.

\[\hat\theta=T(X_1,\dots,X_n)\]

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Autor: ORCID iD 0009-0009-8641-3511

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