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21 relaciones: Consistencia (estadística), Cota de Cramér-Rao, Desviación típica, Eficiencia (estadística), Esperanza (matemática), Estadística, Estadístico muestral, Estimación estadística, Función de densidad de probabilidad, Función de distribución, Función de verosimilitud, Intervalo de confianza, Linealidad, Media aritmética, Muestra estadística, Parámetro estadístico, Población estadística, Probabilidad, Sensibilidad y especificidad, Sesgo estadístico, Varianza.
Consistencia (estadística)
En estadística, la consistencia es una propiedad de ciertos estimadores.
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Cota de Cramér-Rao
En estadística, la cota de Cramér-Rao (abreviada CRB por sus siglas del inglés) o cota inferior de Cramér-Rao (CRLB), llamada así en honor a Harald Cramér y Calyampudi Radhakrishna Rao, expresa una cota inferior para la varianza de un estimador insesgado, basado en la información de Fisher.
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Desviación típica
En estadística, la desviación típica (también conocida como desviación estándar y desvío típico y representada de manera abreviada por la letra griega minúscula sigma σ o la letra latina s, así como por las siglas SD (de standard deviation, en algunos textos traducidos del inglés) es una medida que se utiliza para cuantificar la variación o la dispersión de un conjunto de datos numéricos. Una desviación estándar baja indica que la mayor parte de los datos de una muestra tienden a estar agrupados cerca de su media (también denominada el valor esperado), mientras que una desviación estándar alta indica que los datos se extienden sobre un rango de valores más amplio.
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Eficiencia (estadística)
En estadística se dice que un estimador es más eficiente o más preciso que otro estimador, si la varianza del primero es menor que la del segundo.
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Esperanza (matemática)
En matemática, concretamente en la rama de estadística, la esperanza (denominada asimismo valor esperado, media poblacional o media) de una variable aleatoria X, es el número \mathbb o \text que formaliza la idea de valor medio de un fenómeno aleatorio.
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Estadística
La estadística (la forma femenina del término alemán statistik, derivado a su vez del italiano statista, «hombre de Estado») es la disciplina que estudia la variabilidad, así como el proceso aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad.
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Estadístico muestral
En estadística un estadístico (muestral) es una medida cuantitativa, derivada de un conjunto de datos de una muestra, con el objetivo de estimar o inferir características de una población o modelo estadístico.
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Estimación estadística
En inferencia estadística se llama estimación al conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra.
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Función de densidad de probabilidad
En la teoría de la probabilidad, la función de densidad de probabilidad, función de densidad, o simplemente densidad de una variable aleatoria continua describe la probabilidad relativa según la cual dicha variable aleatoria tomará determinado valor.
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Función de distribución
En la teoría de la probabilidad y en estadística, la función de distribución acumulada (FDA, designada también a veces simplemente como función de distribución o FD) o función de probabilidad acumulada asociada a una variable aleatoria real X sujeta a cierta ley de distribución de probabilidad, es una función matemática de la variable real x que describe la probabilidad de que X tenga un valor menor o igual que x.Intuitivamente, asumiendo la función f como la ley de distribución de probabilidad, la FDA sería la función con la recta real como dominio, con imagen del área hasta aquí de la función f, siendo aquí el valor x para la variable aleatoria real X.La FDA asocia a cada valor x, la probabilidad del ''evento'': «la variable X toma valores menores o iguales a x».
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Función de verosimilitud
En estadística, la función de verosimilitud (o, simplemente, verosimilitud) es una función de los parámetros de un modelo estadístico que permite realizar inferencias acerca de su valor a partir de un conjunto de observaciones.
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Intervalo de confianza
En estadística, se llama intervalo de confianza a un par o varios pares de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido respecto de un parámetro poblacional con un determinado nivel de confianza.
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Linealidad
En matemáticas, la linealidad se refiere a una propiedad abstracta definida tanto entre funciones como en espacios de cierto tipo, por la cual un objeto asociado a la suma de objetos puede ser expresado en términos de la suma de objetos asociados.
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Media aritmética
La media aritmética es un concepto matemático usado en estadística.
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Muestra estadística
En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población.
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Parámetro estadístico
En estadística, un parámetro es el número que resume la gran cantidad de datos que pueden derivarse del estudio de una variable estadística.
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Población estadística
En estadística, una población es un conjunto de elementos o eventos similares que son de interés para alguna pregunta o experimento.
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Probabilidad
La probabilidad es una medida de la certidumbre de que ocurra un evento.
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Sensibilidad y especificidad
Dado un estimador para una variable estadística discreta binaria se definen dos valores asociados importantes: Sensibilidad y especificidad.
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Sesgo estadístico
En estadística se llama sesgo de un estimador a la diferencia entre su esperanza matemática y el valor numérico del parámetro que estima.
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Varianza
En teoría de probabilidad, la varianza o variancia (que suele representarse como \sigma^2) de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media.
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Estimador insesgado, Estimador sesgado.
