¿Debemos pensar en un estimator diferente para la mediana?

Autores/as

  • Jorge Ivan Velez Translational Genomics Group John Curtin School of Medical Research, The Australian National University, Building 131 Garran Road, Room 3.093 Canberra, ACT, 0200, Australia
  • Juan Carlos Correa Grupo de Investigación en Estadística, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. Profesor Asociado, Escuela de Estadística, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín.

DOI:

https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2014.0001.01

Palabras clave:

Median, Quantiles, Harrell-Davis Estimator, Statistical Simulation

Resumen

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.

Biografía del autor/a

Jorge Ivan Velez, Translational Genomics Group John Curtin School of Medical Research, The Australian National University, Building 131 Garran Road, Room 3.093 Canberra, ACT, 0200, Australia

Jorge I. Velez, MS | PhD CandidateTranslational Genomics Group,Genome Biology Department,John Curtin School of Medical Research,The Australian National University,Building 131 Garran Road,  Room 3.093Canberra, ACT, 0200, Australia

Citas

Bassett, J. G. W. (1991), ‘Equivariant, monotonic, 50 % breakdown estimators’, The American Statistician 45(2), 135–137.

Harrell, F. E. & Davis, C. E. (1982), ‘A new distribution-free quantile estimator’, Biometrika 69(3), 635–640.

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Yoshizawa, C. N. (1984), Some Symmetry Tests, Institute of Statistics, Mimeo Series No. 1460. University of North Carolina, Chapel Hill, USA.

Zielinski, R. (1995), ‘Estimating median and other quantiles in nonparametric models’, Applicationes Mathematicae 23(3), 363–370.

Descargas

Publicado

2014-06-20

Cómo citar

Velez, J. I., & Correa, J. C. (2014). ¿Debemos pensar en un estimator diferente para la mediana?. Comunicaciones En Estadística, 7(1), 11–17. https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2014.0001.01

Número

Sección

Artículos

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