¿Debemos pensar en un estimator diferente para la mediana?
The median, one of the most popular measures of central tendency widely-used in the statistical practice, is often described as the numerical value separating the higher half of the sample from the lower half. Despite its popularity and applications, many people are not aware of the existence of sev...
- Autores:
-
Velez, Jorge Ivan
Correa, Juan Carlos
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/39589
- Acceso en línea:
- https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1138
http://hdl.handle.net/11634/39589
- Palabra clave:
- Median
Quantiles
Harrell-Davis Estimator
Statistical Simulation
- Rights
- License
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Velez, Jorge IvanCorrea, Juan Carlos2022-01-18T16:06:49Z2022-01-18T16:06:49Z2014-06-20https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/113810.15332/s2027-3355.2014.0001.01http://hdl.handle.net/11634/39589The median, one of the most popular measures of central tendency widely-used in the statistical practice, is often described as the numerical value separating the higher half of the sample from the lower half. Despite its popularity and applications, many people are not aware of the existence of several formulas to estimate this parameter. We present the results of a simulation study comparing the classic and the Harrell-Davis (Harrell & Davis 1982) estimators of the median for eight continuous statistical distributions. It is shown that, relatively to the latter, the classic estimator performs poorly when the sample size is small. Based on these results, we strongly believe that the use of a better estimator of the median must be promoted.La mediana, una de las medidas de tendencia central más populares y utilizadas en la práctica, es el valor numérico que separa los datos en dos partes iguales. A pesar de su popularidad y aplicaciones, muchos desconocen la existencia de diferentes expresiones para calcular este parámetro. A continuación se presentan los resultados de un estudio de simulación en el que se comparan el estimador clásico y el propuesto por Harrell & Davis (1982). Mostramos que, comparado con el estimador de Harrell–Davis, el estimador clásico no tiene un buen desempeño para tamaños de muestra pequeños. Basados en los resultados obtenidos, se sugiere promover la utilización de un mejor estimador para la mediana.application/pdftext/plainspaUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1138/1372https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1138/3621Comunicaciones en Estadística; Vol. 7 Núm. 1 (2014); 11-17Comunicaciones en Estadística; Vol. 7 No. 1 (2014); 11-172339-30762027-3355¿Debemos pensar en un estimator diferente para la mediana?Should we think of a different median estimator?info:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1MedianQuantilesHarrell-Davis EstimatorStatistical Simulationhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf211634/39589oai:repository.usta.edu.co:11634/395892023-07-14 16:09:27.801metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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The median, one of the most popular measures of central tendency widely-used in the statistical practice, is often described as the numerical value separating the higher half of the sample from the lower half. Despite its popularity and applications, many people are not aware of the existence of several formulas to estimate this parameter. We present the results of a simulation study comparing the classic and the Harrell-Davis (Harrell & Davis 1982) estimators of the median for eight continuous statistical distributions. It is shown that, relatively to the latter, the classic estimator performs poorly when the sample size is small. Based on these results, we strongly believe that the use of a better estimator of the median must be promoted. |
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