Descripción: Un estimador sesgado es un concepto en estadística que se refiere a un estimador cuyo valor esperado no coincide con el valor verdadero del parámetro que se está estimando. Esto significa que, en promedio, el estimador tiende a sobrestimar o subestimar el parámetro real. La existencia de sesgo puede ser resultado de diversas razones, como la selección de una muestra no representativa, errores en la medición o la aplicación de un modelo inapropiado. En el contexto del aprendizaje automático, el sesgo puede surgir durante el proceso de entrenamiento, donde el modelo puede aprender patrones que no reflejan adecuadamente la realidad debido a datos de entrenamiento limitados o ruidosos. Es importante destacar que un estimador sesgado no es necesariamente inútil; en algunos casos, puede ser preferible a un estimador sin sesgo si tiene una varianza significativamente menor. Sin embargo, el sesgo debe ser cuidadosamente considerado, ya que puede afectar la precisión y la validez de las inferencias realizadas a partir de los resultados del modelo. En resumen, el estimador sesgado es un concepto clave en la estadística y el aprendizaje automático, que resalta la importancia de la calidad de los datos y la adecuación de los modelos utilizados para realizar estimaciones precisas.
