En el libro Statistical Inference de Casella y Berger (2ª edición) se dice al principio de la sección 2.2 (página 55) al definir las expectativas que
Si $ \mathrm{E} \,|g(X)| = \infty $ decimos que $ \mathrm{E} \,g(X) $ no existe. (Ross 1988 se refiere a esto como la "ley del estadístico inconsciente". A nosotros no nos hace ninguna gracia).
Por qué
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¿se podría llamar a esto la "ley del estadístico inconsciente"? Tal vez sea que no soy un hablante nativo de inglés, pero realmente no tengo ni idea de qué tiene que ver el ser "inconsciente" con la definición de la existencia de expectativas.
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¿puede considerarse (o no) divertido?
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Tal vez sea porque si eres inconsciente, no tienes expectativas (en el sentido habitual y psicológico).
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Bueno, yo habría dicho que la ley del estadístico inconsciente era " $E[g(X)]=\int_{\mathbb R} g(X)f_X(x)dx$ ". Nunca tuve claro por qué se llamaba así... siempre pensé que era porque te permitía hacer el cálculo sin tener que pensar en la distribución de $g(X)$ . Ya no se oye mucho el término. No veo por qué podría ser divertido o no.
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Nota: Tengo al menos algún apoyo para mi uso del término es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_la_inquietud_estadística
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@lulu: La charla de la página de la wikipedia que te ha gustado ofrece alguna información sobre la denominación de este teorema: ver DeGroot y Schervish, p. 214, primer párrafo. "El teorema 4.1.1 se llama la ley del estadístico inconsciente porque mucha gente trata las ecuaciones (4.1.9) y (4.1.10) como la definición de E[r(X)] y olvida que la definición de la media de Y=r(X) se da en las definiciones 4.1.2 y 4.1.4." Aunque no tengo la cita precisa aquí, es seguro suponer que $r=g$ y que las definiciones se refieren a la definición de la media de una variable aleatoria Y en este caso y una V.R. dada por Y=r(X)
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Yo también me lo he preguntado siempre. Gracias por preguntarlo.
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Como amigo de ellos, apoyaría el argumento de que George y Roger no lo hizo Me parece divertido porque está relacionado con el prejuicio general de que los estadísticos son malos probabilistas.