Estimadores jacknife para distintos tipos de poblacion

Abstract

El presente trabajo de investigación desarrolla la estimación para los parámetros poblacionales de distribuciones continuas y discretas mediante el método Jacknife con el objetivo de determinar la bondad de este tipo de estimación en comparación con los métodos de estimación convencionales. Para ello revisamos la metodología de la estimación Jacknife, su sesgo, y varianza. Posteriormente, desarrollamos el modelo de simulación, para el problema planteado, se generan 50 muestras aleatorias de tamaño n cada una a partir de poblaciones discretas y continuas, se estiman los parámetros poblacionales mediante el método Jacknife y el método convencional, así, obtenemos las principales medidas descriptivas para los 50 estimadores. Al analizar los resultados del proceso de simulación pudimos apreciar que el método de estimación Jacknife funciona bastante bien para ciertas poblaciones y con determinados valores para los parámetros poblacionales, sin embargo debemos recalcar que el método Jacknife es un método de remuestreo o intensivo por computador y mientras la muestra aleatoria sea más grande el tiempo de ejecución del algoritmo para la obtención de este tipo de estimador será mayor. Para estimadores insesgados como la media muestral y la varianza, el método Jacknife y el método convencional proporcionan los mismos resultados con tres dígitos de precisión.