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lunes, 28 de octubre de 2013

Un experimento Monte Carlo se realiza de la siguiente forma


  1. Supóngase que los valores verdaderos de los parámetros son los siguientes: β1 = 20 y β2 = 0.6.
  2. Escójase el tamaño de la muestra, por ejemplo n = 25
  3. Fíjense los valores de X para cada observación. En total usted tendrá 25 valores de X.
  4. Supóngase que se consulta una tabla de números aleatorios, escójanse 25 valores y llámense ui (hoy en día la mayoría de los paquetes estadísticos tienen generadores de números aleatorios).
  5.  Ahora que se conocen β1, β2, Xi y ui, utilizando (3.9.1) obténgase 25 valores de Yi.
  6. Utilizando los 25 valores de Yi, generados de esa forma, hágase la regresión de estos valores sobre los 25 valores de X seleccionados en el paso 3, obteniendo así los estimadores de mínimos cuadrados β1 y β2.
  7. Supóngase que se repite este experimento 99 veces, utilizando cada vez los mismos valores de β1 y β2 y X. Ciertamente los valores ui, variarán de un experimento a otro. Por consiguiente, en total se tienen 100 experimentos, generando así 100 valores para cada β1 y β2.
  8. Obtengase los promedios de estos 100 valores estimados y denomínese β1 y β2.
  9. Si estos valores promedios son aproximadamente los mismos que los valores verdaderos de β1 y β2 supuestos en el paso 1, mediante este experimento de Monte Carlos se "establece" que, en efecto, los estimadores de mínimos cuadrados son insesgados. Recuérdese que bajo el MCRL, E(β1) = β1 y E(β2) = β2
Estos pasos caracterizan la naturaleza general de los experimentos de Monte Calo. Tales experimentos son frecuentemente utilizados para estudiar las propiedades estadísticas de diversos métodos de estimación de los parámetros poblacionales. Son partícularmente útiles para estudiar el comportamiento de los estimadores en muestras pequeñas, o finitas. Estos experimentos son también un medio excelente de aplicar personalmente el concepto de muestreo repetido, que es la base de la mayor parte de la inferencia estadística clásica, como se verá en el capítulo 5. 

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