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hola este es el siguiente video en una lista de reproducción que estoy llamando estimación de parámetros y vamos a ver estadísticas completas así que la definición es esta dejemos que t sea una estadística bien es una función de nuestros datos con t siguiendo esta distribución uh ya sea continua o discreta donde el parámetro theta vive en omega el espacio de parámetros omega dejemos que f así que esta densidad esté en esta familia de distribuciones que está indexada por theta t es completa para la familia script f si el valor esperado de cada función de nuestra estadística es igual a cero y esto para todo theta implica que nuestra función g de t es igual a cero para todo theta y esto es casi en todas partes así que si esto es cierto pero esto es cierto excepto por como un punto entonces sigue siendo cierto porque ese punto tiene probabilidad cero así que la probabilidad de que g de t sea igual a cero es uno bien porque la probabilidad de un punto es cero así que no juega un papel ejemplo uno mostrar que x n la n-ésima estadística de orden es suficiente y completa cuando x i es de una
