Estimadores robustos insesgados de máxima verosimilitud

Un estimador robusto e insesgado de máxima verosimilitud es aquel que, además de ser insesgado, es menos sensible a valores atípicos o datos aberrantes en la muestra. Esto significa que el estimador no se ve afectado de manera significativa por la presencia de observaciones extremas que podrían distorsionar los resultados.

Algunos ejemplos de estimadores robustos e insesgados de máxima verosimilitud son:

1. Estimador de la mediana: La mediana es un estimador robusto que minimiza la influencia de valores atípicos en la muestra. Aunque no es un estimador de máxima verosimilitud en el sentido estricto, es ampliamente utilizado en situaciones donde la distribución de los datos no es simétrica o está afectada por valores extremos.

2. Estimador de la media truncada: Este estimador consiste en calcular la media de los datos después de eliminar un cierto porcentaje de observaciones extremas en ambos extremos de la distribución. Al eliminar estos valores atípicos, se obtiene un estimador más robusto que la media tradicional.

3. Estimador de Huber: Este estimador combina la robustez de la mediana con la eficiencia de la media en situaciones donde la distribución de los datos puede estar contaminada con valores atípicos. El estimador de Huber asigna un peso menor a las observaciones extremas, lo que lo hace más resistente a la presencia de datos aberrantes.

Estos son solo algunos ejemplos de estimadores robustos e insesgados de máxima verosimilitud. En la práctica, la elección del estimador adecuado dependerá de la naturaleza de los datos y del problema específico que se esté abordando.