¿Debemos pensar en un estimator diferente para la mediana?
La mediana, una de las medidas de tendencia central más populares y utilizadas en la práctica, es el valor numérico que separa los datos en dos partes iguales. A pesar de su popularidad y aplicaciones, muchos desconocen la existencia de diferentes expresiones para calcular este parámetro. A continua...
| Autor Principal: | Velez, Jorge Ivan; Translational Genomics Group John Curtin School of Medical Research, The Australian National University, Building 131 Garran Road, Room 3.093 Canberra, ACT, 0200, Australia |
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| Otros Autores: | Correa, Juan Carlos; Grupo de Investigación en Estadística, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. Profesor Asociado, Escuela de Estadística, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. |
| Formato: | info:eu-repo/semantics/article |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad Santo Tomás
2014
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://revistas.usta.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1138 |
| Etiquetas: |
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| Sumario: |
La mediana, una de las medidas de tendencia central más populares y utilizadas en la práctica, es el valor numérico que separa los datos en dos partes iguales. A pesar de su popularidad y aplicaciones, muchos desconocen la existencia de diferentes expresiones para calcular este parámetro. A continuación se presentan los resultados de un estudio de simulación en el que se comparan el estimador clásico y el propuesto por Harrell & Davis (1982). Mostramos que, comparado con el estimador de Harrell–Davis, el estimador clásico no tiene un buen desempeño para tamaños de muestra pequeños. Basados en los resultados obtenidos, se sugiere promover la utilización de un mejor estimador para la mediana. |
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