El documento describe los conceptos de estimación puntual y por intervalos para parámetros estadísticos. Explica que la estimación puntual proporciona un valor único como estimación del parámetro, mientras que la estimación por intervalos proporciona un rango de valores dentro del cual se espera que se encuentre el parámetro real. También cubre las propiedades deseables de los estimadores, como la ausencia de sesgo, la consistencia y la eficiencia.

1. CONTENIDO
Universidad Vasconcelos de Tabasco
CONTENIDO TEMÁTICO:
UNIDAD TEMA SUBTEMAS
IV Estimación de parámetros 4.1 Intervalos de confianza para la
media
4.2 Intervalos de confianza para la
varianza
4.3 Intervalos de confianza de
proporciones
4.4 Intervalos de confianza para
las diferencias
UNIDAD TEMA SUBTEMAS
V Pruebas de hipótesis 5.1 Prueba de hipótesis para la
media
5.2 Prueba de hipótesis para la
varianza
5.3 Prueba de hipótesis de
proporciones
5.4 Prueba de hipótesis para las
diferencias

2. Universidad Vasconcelos de Tabasco
Estimación de parámetros:
Estimación puntual y por intervalos.
Características deseables de un
estimador. Cálculo de los intervalos de
confianza para los principales
parámetros.

3. Universidad Vasconcelos de Tabasco
Estimación: puntual y por intervalos
Como ya hemos visto, a partir de los estadísticos que hemos
obtenido en la/s muestra/s queremos obtener una idea de
los valores de los parámetros en la población.
Se trata de emplear los estadísticos para estimar los
parámetros.
Veremos DOS tipos de estimadores:
1) Estimación puntual. Aquí obtendremos un punto, un valor,
como estimación del parámetro.
2) Estimación por intervalos. Aquí obtendremos un intervalo
dentro del cual estimamos (bajo cierta probabilidad) estará
el parámetro.

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Estimación puntual de parámetros
Un estimador puntual es simplemente un estadístico (media aritmética,
varianza, etc.) que se emplea para estimar parámetros (media
poblacional, varianza poblacional, etc.).
Es decir, cuando obtenemos una media aritmética a partir de una
muestra, tal valor puede ser empleado como un estimador para el valor
de la media poblacional.
(Algunos autores comparan los estimadores con los lanzamientos en una
diana; el círculo central sería el valor real del parámetro.)

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Propiedades deseables en los
estimadores
Veremos CUATRO propiedades:
1. Ausencia de sesgo
2. Consistencia
3. Eficiencia
4. Suficiencia

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Propiedades deseables en los
estimadores (1)
La media muestral es un estimador insesgado de la
media poblacional.
Pero la varianza muestral NO es un estimador
insesgado de la varianza poblacional, pero sí lo es en
cambio la cuasivarianza.
1. Ser insesgado. Diremos que es un estimador insesgado de si la
esperanza de es . Es decir,  ( )E  