Descripción: Un estimador no sesgado es una herramienta estadística que se utiliza para estimar un parámetro poblacional sin que exista una tendencia sistemática a sobrestimar o subestimar dicho parámetro. En otras palabras, la media de las estimaciones realizadas por este tipo de estimador es igual al valor verdadero del parámetro que se está tratando de estimar. Esta propiedad es fundamental en la inferencia estadística, ya que garantiza que, en promedio, las estimaciones realizadas a partir de muestras aleatorias reflejan con precisión la realidad de la población. Los estimadores no sesgados son esenciales en diversas áreas, como la estadística y la investigación, donde se busca obtener conclusiones válidas a partir de datos muestreados. La no existencia de sesgo en un estimador implica que, aunque las estimaciones individuales pueden variar, la tendencia general de las estimaciones será correcta. Esta característica se convierte en un criterio clave al seleccionar métodos de estimación, especialmente en contextos donde la precisión y la validez de los resultados son cruciales, como en la optimización de modelos y en la formación de modelos estadísticos.
