Descripción: El sesgo de estimación se refiere a la diferencia sistemática entre el valor esperado de un estimador y el valor verdadero del parámetro que se está estimando. En otras palabras, un estimador es sesgado si, en promedio, no proporciona una estimación precisa del valor real. Este concepto es fundamental en la estadística aplicada, ya que afecta la validez de los resultados obtenidos a partir de muestras. Un sesgo puede surgir de diversas fuentes, como errores en la recolección de datos, selección inadecuada de muestras o suposiciones incorrectas sobre la distribución de los datos. La identificación y corrección del sesgo son cruciales para garantizar que las inferencias estadísticas sean confiables. Un estimador se considera insesgado si su valor esperado coincide con el valor verdadero del parámetro. Sin embargo, en la práctica, es común que los estimadores presenten algún grado de sesgo, lo que puede influir en la toma de decisiones basadas en análisis estadísticos. Por lo tanto, comprender el sesgo de estimación es esencial para los investigadores y analistas que buscan obtener conclusiones precisas y significativas a partir de datos empíricos.
