Estimadores Puntuales Clásicos

El objetivo fundamental de la Inferencia Estadística es el de sacar conclusiones de una Población en base a unas cuantas observaciones representativas de ella, denominadas muestra. Para obtener esta representatividad, habitualmente se elige la muestra mediante un mecanismo de azar.

La población en estudio se modeliza mediante algún modelo probabilístico en el que quedan indeterminados uno o varios parámetros. La Estadística realiza su proceso inferencial determinando una funciones de la muestra denominados estimadores, de manera que se puedan asignar valores a esos parámetros desconocidos. Ese proceso se denomina Estimación Puntual.

Los errores es esas estimaciones son medidos en términos de probabilidades para lo que es necesario conocer la distribución de los estimadores determinados. Si el modelo poblacional que se supuso era la distribución normal, los estimadores determinados seguirán distribuciones chi-cuadrado,  t de Student  o  F de Snedecor. Una cuestión muy importante es la de por qué se supone una distribución normal y no otras como modelos probabilísticos para la variable en estudio de la población. De ahí la necesidad de la utilización de Métodos Robustos.