La estimación puntual en estadística es clave para inferir valores de parámetros poblacionales desconocidos. Se destacan métodos como la máxima verosimilitud, que busca el valor más probable para la muestra observada, y el método de los momentos, basado en la igualdad entre momentos muestrales y poblacionales. Estos procedimientos son fundamentales para obtener estimaciones confiables y precisas en el análisis estadístico.
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La estimación por máxima verosimilitud consiste en elegir el valor del parámetro desconocido que hace más probable la muestra observada
El método de los momentos se fundamenta en la idea de que los momentos muestrales deben ser representativos de los momentos poblacionales
El método de mínimos cuadrados busca minimizar la suma de los cuadrados de las diferencias entre los valores observados y los estimados, mientras que los métodos de remuestreo son técnicas que no requieren suposiciones específicas sobre la población y se basan en la generación de muestras a partir de una muestra inicial
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Método de máxima verosimilitud
Procedimiento para estimar parámetros maximizando la función de verosimilitud; busca el valor más probable dado los datos observados.
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Método de los momentos
Técnica de estimación que iguala momentos muestrales con momentos poblacionales para obtener estimaciones de parámetros.
02
Método de mínimos cuadrados
Método para estimar parámetros minimizando la suma de cuadrados de las diferencias entre datos observados y estimados.
