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Métodos de Estimación Geoestadística: Estimadores Lineales y Fundamentos de Kriging

26 marzo, 2025Matemáticasestimación, estimadores lineales, Geoestadística, kriging, Kriging Simplewiki

Estimación Geoestadística: Estimadores Lineales

La estimación busca predecir el valor de una variable regionalizada (como ley, dureza, densidad, etc.) en un sitio sin muestrear, utilizando datos cercanos (por ejemplo, de sondajes). El valor estimado en un sitio sin datos se calcula como una combinación lineal ponderada de los datos disponibles en su vecindad.

Las características de los estimadores lineales dependen de varios factores:

Cercanía de los datos al sitio a estimar.
Continuidad espacial Seguir leyendo “Métodos de Estimación Geoestadística: Estimadores Lineales y Fundamentos de Kriging” »

Estimación MCO: Propiedades, Distribución y Aplicaciones en Econometría

21 febrero, 2025MatemáticasDistribución normal, Econometría, estimación, MCO, Modelos lineales, Modelos no lineales, Propiedades del estimador, Variableswiki

Estimación MCO: Propiedades, Distribución y Aplicaciones

Conceptos Básicos del Estimador MCO

El estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) se define como:

PC = pico (Nota: Se refiere al valor estimado)

SCR = Sumatorio Upc² = U’_pc * U_pc = (Y – XB_pc)'(Y – XB_pc)

Donde:

U_pc = (u_pc1, u_pc2, …, u_pcn) (en vertical)
U’_pc (en horizontal) = Y – Y_pc = Y – XB_pc

Aplicando las condiciones de mínimo, se obtiene:

B_pc = ((X’X)^-1) * X’Y

Características de los Residuos MCO

U_pc = Y – XB_pc

Es una variable aleatoria Seguir leyendo “Estimación MCO: Propiedades, Distribución y Aplicaciones en Econometría” »

Preguntas de Estadística Resueltas: Conceptos Clave y Aplicaciones

15 febrero, 2025MatemáticasContraste de hipotesis, Estadística, estimación, inferencia estadística, intervalos de confianza, máxima verosimilitud, muestreowiki

Preguntas de Estadística Resueltas

Este documento presenta una serie de preguntas de estadística con sus respectivas respuestas, cubriendo diversos temas clave en el campo de la inferencia estadística. Se incluyen conceptos como contraste de hipótesis, intervalos de confianza, muestreo y estimación.

Imaginemos un contraste de hipótesis en el que se rechaza la hipótesis nula a un nivel de significación del 5%. Si para la misma muestra se plantea idéntico contraste pero el nivel de significación Seguir leyendo “Preguntas de Estadística Resueltas: Conceptos Clave y Aplicaciones” »

Modelo Básico de Regresión Lineal: Fundamentos, Estimación y Propiedades

15 febrero, 2025MatemáticasEconometría, estimación, MCO, modelo básico, Regresión Linealwiki

Modelo Básico de Regresión Lineal (MBRL)

2.1 Planteamiento del MBRL

El término «regresión» fue introducido por Galton en su libro “Natural inheritance” (1889) refiriéndose a la “ley de la regresión universal”: “Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero en promedio, en un grado menor. Regresión a la media”.

Supongamos que consideramos el comportamiento de una variable endógena, Y_i, que puede ser adecuadamente explicado mediante una relación lineal Seguir leyendo “Modelo Básico de Regresión Lineal: Fundamentos, Estimación y Propiedades” »

Estimación y Propiedades del Modelo de Regresión con Dos Variables

12 febrero, 2025Matemáticasestimación, MCO, MCRL, mínimos cuadrados ordinarios, modelo clásico de regresión lineal, Regresión Linealwiki

CAPÍTULO 3: MODELO DE REGRESIÓN CON DOS VARIABLES: PROBLEMA DE ESTIMACIÓN

La primera tarea consiste en estimar la función de regresión poblacional (FRP) con base en la función de regresión muestral (FRM) en la forma más precisa posible. El método de MCO es el más común en el análisis de regresión, sobre todo por ser mucho más intuitivo y matemáticamente más sencillo que el método de máxima verosimilitud.

3.1 Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)

Los u_i (los residuos) son Seguir leyendo “Estimación y Propiedades del Modelo de Regresión con Dos Variables” »

Parámetros, Estadísticos y Estimación: Una Guía Completa

10 agosto, 2024MatemáticasContraste de hipotesis, Estadística, Estadístico, estimación, intervalo de confianza, muestreo, parámetrowiki

Parámetros vs. Estadísticos: La Diferencia Fundamental

Un parámetro es una medida que describe una característica de una población. Por ejemplo, la altura promedio de todos los estudiantes de una universidad sería un parámetro. Un estadístico, por otro lado, es una medida que describe una característica de una muestra. La altura promedio de una muestra de 100 estudiantes de esa misma universidad sería un estadístico.

Estimadores Puntuales: Acercándose a la Verdad

Un estimador puntual es Seguir leyendo “Parámetros, Estadísticos y Estimación: Una Guía Completa” »

Parámetros, Estadísticos y Estimación: Una Guía Completa

10 agosto, 2024MatemáticasEstadística, Estadístico, estimación, intervalo de confianza, parámetrowiki

Parámetros vs. Estadísticos: La Diferencia Fundamental

En estadística, es crucial comprender la diferencia entre un parámetro y un estadístico. Un parámetro es una medida que describe una característica de una población completa, mientras que un estadístico es una medida que describe una característica de una muestra, que es un subconjunto de la población.

Estimadores Puntuales: Acercándose a la Verdad

Un estimador puntual es un valor que se utiliza para aproximar un parámetro poblacional Seguir leyendo “Parámetros, Estadísticos y Estimación: Una Guía Completa” »

Parámetros, Estadísticos y Estimación: Una Guía Completa

9 agosto, 2024MatemáticasContraste de hipotesis, Estadística, Estadístico, estimación, intervalo de confianza, muestreo, parámetrowiki

Parámetros vs. Estadísticos: La Diferencia Fundamental

Estimadores Puntuales: Acercándose a la Verdad

Un estimador puntual es un valor que se utiliza para aproximar un parámetro poblacional Seguir leyendo “Parámetros, Estadísticos y Estimación: Una Guía Completa” »

Parámetros Estadísticos, Estimación y Contraste de Hipótesis

9 agosto, 2024MatemáticasContraste de hipotesis, error estándar, Estadística, estadísticos, estimación, intervalo de confianza, muestreo, Parámetroswiki

Diferencia entre Parámetro y Estadístico

Un parámetro es la medición de un valor aplicado a una población, mientras que un estadístico es la medición de un valor aplicado a una muestra.

Estimador Puntual

Un estimador puntual es un valor que nos permite tener una aproximación de un valor poblacional.

Criterios para Considerar el Uso de un Estimador

Insesgamiento: Capacidad del estimador para ofrecernos valores cercanos al verdadero valor del parámetro.
Eficiencia: Grado en que el estimador se Seguir leyendo “Parámetros Estadísticos, Estimación y Contraste de Hipótesis” »