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Insesgadez y Consistencia, image, image, image, image - Coggle Diagram
Insesgadez y Consistencia
Conceptos básicos:
Estimador: Hace referencia a un parámetro poblacional a tráves de una muestra
Parámetro poblacional: Es el valor verdadero que se busca estimar
Insesgadez:E[θ con sombrero]=θ
El estimador otorga resultados que en promedio logran coincidir con los valores reales que quieren calcular
Consistencia: Se le llama a un estimador consistente cuando al momento de aumentar el tamaño de la muestra, los valores que se van estimando se logran acercar al valor verdadero del parámetro
Depende de:
2.Esperanza infinita
3.Muestra grande
1.Distribución independiente e idéntica
4.Supuesto de exogeneidad
Diferencias entre Insegadez y consistencia:
La insesgadez muestra el promedio que las estimaciones queacercan al valor real. La consistencia muestra la convergencia del estimador con respecto al valor real.
En las muestras grandes la insesgadez no depende de "n", sin embargo en la consistencia se puede llegar a aumentar "n" para llegar a tener una mejor precisión
OLS:
Haciendo referencia al método de mínimos cuadrados, los estimadores son insesgados y consistentes si se cumplen sus supuestos principales, como el de exogeneidad. Por lo cual, al aumentar el tamaño de la muestra los estimadores se irán acercando cada vez más a los valores reales
