Resumen

La estimacin de la varianza es uno de los temas ms importantes de la estadstica. Ha sido objeto de numerosas investigaciones debido a sus diversas aplicaciones en las ciencias humanas y naturales. Se construyen diferentes estimadores de varianza basados en momentos tradicionales que estn especialmente influenciados por la existencia de valores extremos. En este trabajo, ante la presencia de valores extremos, proponemos algunos nuevos estimadores de calibracin de la varianza basados en momentos-L bajo muestreo aleatorio doble estratificado. Se realiza un estudio de simulacin con datos COVID-19 para evaluar la eficiencia de los estimadores propuestos. Todos los resultados indican que los estimadores propuestos suelen ser superiores y muy eficientes en comparacin con el estimador tradicional existente.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Estimación de la varianza; Estadística; Estudios de investigación; Valores extremos; L-momentos; Datos COVID-19
• Keywords:Variance estimation; Statistics; Research studies; Extreme values; L-moments; COVID-19 data