Curso microeconometría

Curso Microeconometría

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Estimar una medida es hallar un valor aproximado de la misma sin utilizar directamente ningún instrumento de medida (en el caso del tiempo, el reloj).

El proceso para llevar a cabo estimaciones tiene evidentemente una componente más subjetiva que los procesos de cálculo, puesto que conllevan la elección de una unidad de referencia y el establecimiento de una relación cabal entre la cantidad sujeta a estimación y la unidad. La primera destreza es la interiorización de las unidades de medida (referencia perceptiva que cada persona tiene respecto de la unidad principal de medida). Con respecto al tiempo es necesario interiorizar el segundo, el minuto y la hora. La segunda destreza es el conocimiento de referentes, de conocer la medida de cantidades que resulten muy próximas. Por ejemplo, el día, la duración de un periodo lectivo, etc.

Clasificación de las estimaciones:

Podemos clasificar los tipos de estimaciones en 3. Estos son:

•  Estimación puntual

Una estimación es puntual cuando se usa un solo valor extraído de la muestra para estimar el parámetro desconocido de la población. Al valor usado se le llama estimador.

Una estimación puntual consiste en establecer un valor concreto (es decir, un punto) para el parámetro. El valor que escogemos para decir “el parámetro que nos preocupa vale X” es el que suministra un estadístico concreto. Como ese estadístico sirve para hacer esa estimación, en lugar de estadístico suele llamársele estimador. Así, por ejemplo, utilizamos el estadístico “media aritmética de la muestra” como estimador del parámetro “media aritmética de la población”. Esto significa: si quieres conocer cuál es el valor de la media en la población, estimaremos que es exactamente el mismo que en la muestra que hemos manejado.

•   Estimación por intervalo

Una estimación por intervalo de un parámetro θ es algún par de funciones de la muestra que satisfacen L(x) ≤ U(x) para todo x ∈ X. El intervalo aleatorio [L(X), U(X)] es llamado un estimador por intervalo.

Para estimar los intervalos de confianza partiremos de las estimaciones puntuales de nuestra muestra, habitualmente, una frecuencia relativa (proporción) para una variable nominal dicotómica, o con una media (media muestral) para una variable continua, que son nuestras mejores aproximaciones al parámetro poblacional que hay que estimar: una proporción (π) o una media (μ). Pero como han sido estimadas en muestras, por prudencia, solo podemos decir que los parámetros a estimar tendrán valores cercanos a los que hemos obtenido en nuestra muestra.

•  Estimación bayesiana

El enfoque bayesiano se basa en la interpretación subjetiva de la probabilidad, el cual considera a esta como un grado de creencia con respecto a la incertidumbre.

Un parámetro es visto como una variable aleatoria a la que, antes de la evidencia muestral, se le asigna una distribución a priori de probabilidad, con base en un cierto grado de creencia con respecto al comportamiento aleatorio. Cuando se obtiene la evidencia muestral, la  distribución a priori es modificada y entonces surge una distribución a posteriori de probabilidad.  

Descubre términos relacionados con la estimación por intervalo:

Como hemos visto antes acerca de nuestra formación relacionada con estimación de una medida, lograrás convertirte en un gran experto de las matemáticas, estimación, cálculo y medida e incrementa tu aprendizaje relacionado con la estadística. Estos son algunos de los conceptos que debes dominar de manera profesional relacionada con la estimación por intervalo:

• Nivel de Confianza, que lo podemos definir como la probabilidad asociada con una estimación de intervalo de un parámetro de población. Esta indica qué tan seguro se está de que la estimación de intervalo incluirá al parámetro de la población. Los niveles de confianza que más se utilizan son 90%, 95% y 99%.
• Intervalo de Confianza, que es el alcance, rango o recorrido de la estimación que se hace y que tiene designada una probabilidad de que incluya el valor real del parámetro de la población que se está estimando.
• Límites de Confianza, es decir, son el límite inferior y superior de un intervalo de confianza.
• Coeficiente de Confianza, que es el nivel de confianza (en valores relativos) que tenemos en que el intervalo contiene el valor desconocido del parámetro. Por ejemplo, para un nivel de confianza del 90%, el coeficiente de confianza es 0,9.
• Relación entre nivel de confianza e intervalo de confianza, en la que aunque podría pensarse que deberíamos utilizar un alto nivel de confianza (como 99%) en todos los problemas de estimaciones, en la práctica, altos niveles de confianza producen intervalos de confianza grandes y estos no son precisos.

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