10.1: Introducción
- Page ID
- 87469
\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)
\( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)
\( \newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\)
\( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\)
\( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\)
\( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\)
\( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
\( \newcommand{\id}{\mathrm{id}}\)
\( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)
\( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\)
\( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\)
\( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\)
\( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\)
\( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\)
\( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\)
\( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\)
\( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)
\( \newcommand{\vectorA}[1]{\vec{#1}} % arrow\)
\( \newcommand{\vectorAt}[1]{\vec{\text{#1}}} % arrow\)
\( \newcommand{\vectorB}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)
\( \newcommand{\vectorC}[1]{\textbf{#1}} \)
\( \newcommand{\vectorD}[1]{\overrightarrow{#1}} \)
\( \newcommand{\vectorDt}[1]{\overrightarrow{\text{#1}}} \)
\( \newcommand{\vectE}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash{\mathbf {#1}}}} \)
\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)
\( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)
Recordemos que la estimación estadística es un proceso a través del cual deducimos parámetros de la densidad que caracterizan el comportamiento de un experimento aleatorio basado en una muestra, un número típicamente grande pero en cualquier caso finito de resultados observables del experimento aleatorio. Específicamente, una muestra es un conjunto de variables aleatorias\(n\) independientes e idénticamente distribuidas (i.i.d.); recordamos que un conjunto de variables aleatorias\[X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n}\] es i.i.d. si\[f_{X_{1}, \ldots, X_{n}}\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)=f_{X}\left(x_{1}\right) \cdots f_{X}\left(x_{n}\right),\] donde\(f_{X}\) está la densidad de probabilidad común para\(X_{1}, \ldots, X_{n}\). También definimos una estadística en función de una muestra que devuelve un número aleatorio que representa algún atributo de la muestra; una estadística también puede referirse a la variable real así calculada. A menudo, una estadística sirve para estimar un parámetro. En este capítulo, nos centramos en la estimación estadística de parámetros asociados a posiblemente la distribución más simple: las variables aleatorias de Bernoulli.