No te dejes llevar por los extremos. Parámetros de escala robustos.

La presencia de valores extremos puede sesgar la estimación de los parámetros de localización y de escala de una distribución. En estos casos pueden utilizarse estimadores robustos de la desviación tí­pica, más acorde a la desviación real de los datos de la distribución. Los más idóneos y sencillo son la desviación mediana absoluta y la desviación winsorizada muestral.

Ovejas negras. Valores extremos.

Un valor extremo o anómalo puede alterar la estimación de los parámetros poblacionales o la realización de los contrastes de hipótesis. La mejor manera de evitar estos efectos es el uso de técnicas de estimación robustas, menos sensibles a la presencia de valores anómalos.

¿Por qué sobra uno? Estimando parámetros de la población

A menudo tratamos de estimar los parámetros de una población a partir de los estadí­sticos obtenidos en una muestra. Así­, la media muestral es un buen estimador de la media poblacional. Sin embargo, no ocurre así­ con la desviación estándar muestral, cuyo modo de calcular debe modificarse ligeramente para que constituya un buen estimador de la desviación en la población.
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