1. ESTIMACIÓN Y ESTIMADOR

Se analizan , a continuación ,las formas adecuadas para el establecimiento del conocimiento numérico o abstracto de un parámetro de una población , y que evidentemente nos es desconocido , partiendo ,claro está, de la información suministrada por la muestra.

LA ESTIMACION , como proceso, consiste en que dada una población que siga una distribución de cierto tipo con función de probabilidad (de cuantía o de densidad)    f( X, ) dependiente de un parámetro o varios desconocido(s) " ", aventurar en base a los datos muestrales el valor que toma o puede tomar el parámetro o parámetros .

UN ESTIMADOR (x) es una función de una muestra genérica

x=[x ₁,x₂ , ,...,x _n ], es decir , un estadístico que utilizaremos para estimar el valor del parámetro . Por tanto es una variable aleatoria y será necesario para la estimación conocer la distribución muestral del estimador.

UNA ESTIMACION será el valor concreto que tomará el estimador al aplicar la muestra concreta obtenida y será ,por tanto ,la solución concreta de nuestro problema. (Cuando no haya lugar para la confusión designaremos al estimador, a veces, como en vez de (x)  )

LA TEORIA DE LA ESTIMACION se ocupará, dentro del marco de la perspectiva clásica, de estudiar las características deseables de los estimadores permitiéndonos escoger aquel estimador que reúna más propiedades ventajosas para que realicemos buenas estimaciones .  ir a estimación