Studentización - Studentization

En estadística , la Studentización , que lleva el nombre de William Sealy Gosset , quien escribió bajo el seudónimo de Student , es el ajuste que consiste en la división de una estadística de primer grado derivada de una muestra, por una estimación basada en la muestra de una desviación estándar de la población . El término también se utiliza para la estandarización de una estadística de mayor grado por otra estadística del mismo grado: por ejemplo, una estimación del tercer momento central se estandarizaría dividiendo por el cubo de la desviación estándar de la muestra.

Un ejemplo simple es el proceso de dividir la media de una muestra por la desviación estándar de la muestra cuando los datos surgen de una familia de escala de ubicación . La consecuencia de la "Studentización" es que la complicación de tratar la distribución de probabilidad de la media, que depende tanto de los parámetros de ubicación como de escala, se ha reducido a considerar una distribución que depende únicamente del parámetro de ubicación. Sin embargo, el hecho de que se utilice una desviación estándar de la muestra, en lugar de la desviación estándar de la población desconocida, complica las matemáticas para encontrar la distribución de probabilidad de una estadística estudentizada.

En estadística computacional , la idea de utilizar estadística estudentizada es de cierta importancia en el desarrollo de intervalos de confianza con propiedades mejoradas en el contexto del remuestreo y, en particular, del bootstrapping .

Ejemplos

Ver también

Referencias

  1. ^ Dodge, Y. (2003) El diccionario de Oxford de términos estadísticos , OUP. ISBN  0-19-850994-4
  2. ^ Kendall, MG, Stuart, A. (1973) La teoría avanzada de la estadística. Volumen 2: Inferencia y relación , Griffin. ISBN  0-85264-215-6 (sección 20.31-2)
  3. ^ Davison, AC, Hinkley, DV (1997) Métodos Bootstrap y su aplicación , CUP. ISBN  0-521-57471-4