Stimatore: differenze tra le versioni
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In primo luogo, un ''buono'' stimatore dovrebbe fornire stime che si ''avvicinano'' al valore del parametro da stimare, ossia l'errore che commettiamo assumendo che il valore del parametro sia eguale alla stima dev'essere ''piccolo''. Non conoscendo il valore del parametro non siamo in grado di quantificare l'errore commesso per una particolare stima, possiamo però quantificare lo scostamento medio tra la variabile casuale ''stimatore'' e il parametro.
La bontà di uno stimatore è infatti valutata sulla base di proprietà quali la [[correttezza (statistica)|correttezza]], la correttezza asintotica, la [[consistenza (statistica)|consistenza]] e l'efficienza che sono legate a tale scostamento medio.
In termini più precisi, se con <math>\mu</math> indichiamo il parametro da stimare e con <math>\hat{\mu}(Y)</math> lo stimatore, funzione del campione Y, possiamo calcolare il [[valore atteso]] dello scostamento tra stimatore e parametro, detta distorsione (anche detta, con termine [[lingua inglese|inglese]], ''[[bias (distorsione)|bias]]''):
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