Solved an issue that splited chapters 7 and 8

ASPteaching · Nov 17, 2024 · ee9b210 · ee9b210
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@@ -1070,7 +1070,7 @@ Ejemplo 2.4.6 En la familia de la Poisson hemos visto que $\sum_{i=1}^{n} X_{i}$
 2. Si $T$ es un estadístico suficiente para $\theta$ y $\varphi$ es una función paramétrica monótona diferenciable, entonces $\varphi(T)$ también es suficiente para $\varphi(\theta)$.
 3. Si $T_{1}, T_{2}$ son dos estadísticos suficientes para $\theta$, entonces $T_{1}$ es función de $T_{2}$.
 
-# MÉTODOS DE OBTENCIÓN DE ESTIMADORES
+## Obtención de estimadores
 
 En el capítulo anterior hemos analizado el problema de la estimación puntual desde el punto de vista de, dado un estimador, ver ?qué tan bueno es? para estimar un parámetro.
 Otra cuestión que nos podemos plantear, de hecho la primera cuestión que hay que plantearse en la práctica, es cómo obtener un estimador ?razonablemente bueno? de un parámetro. De hecho, desde el punto de vista práctico parece razonable empezar por ver cómo se obtiene un estimador y, una vez obtenido, analizar ?cuán bueno resulta?.

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diff --git a/docs/FundamentosInferenciaEstadistica.pdf b/docs/FundamentosInferenciaEstadistica.pdf
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@@ -124,7 +124,7 @@
 
 \title{Fundamentos de Inferencia Estadistica}
 \author{Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos}
-\date{2024-11-12}
+\date{2024-11-17}
 
 \begin{document}
 \maketitle
@@ -6807,7 +6807,7 @@ \subsubsection{Propiedades de los estadísticos suficientes}\label{propiedades-d
 2. Si \(T\) es un estadístico suficiente para \(\theta\) y \(\varphi\) es una función paramétrica monótona diferenciable, entonces \(\varphi(T)\) también es suficiente para \(\varphi(\theta)\).
 3. Si \(T_{1}, T_{2}\) son dos estadísticos suficientes para \(\theta\), entonces \(T_{1}\) es función de \(T_{2}\).
 
-\section{MÉTODOS DE OBTENCIÓN DE ESTIMADORES}\label{muxe9todos-de-obtenciuxf3n-de-estimadores}
+\subsection{Obtención de estimadores}\label{obtenciuxf3n-de-estimadores}
 
 En el capítulo anterior hemos analizado el problema de la estimación puntual desde el punto de vista de, dado un estimador, ver ?qué tan bueno es? para estimar un parámetro.
 Otra cuestión que nos podemos plantear, de hecho la primera cuestión que hay que plantearse en la práctica, es cómo obtener un estimador ?razonablemente bueno? de un parámetro. De hecho, desde el punto de vista práctico parece razonable empezar por ver cómo se obtiene un estimador y, una vez obtenido, analizar ?cuán bueno resulta?.

diff --git a/docs/FundamentosInferenciaEstadistica_files/figure-html/unnamed-chunk-14-1.png b/docs/FundamentosInferenciaEstadistica_files/figure-html/unnamed-chunk-14-1.png
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diff --git a/docs/grandes-muestras.html b/docs/grandes-muestras.html
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   <title>Capítulo 8 MÉTODOS DE OBTENCIÓN DE ESTIMADORES | Fundamentos de Inferencia Estadistica</title>
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 <meta name="author" content="Alex Sanchez Pla y Santiago Pérez Hoyos" />
 
 
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