"The question is not which estimator is the best estimator always and everywhere. Estimators differ in their identifying assumptions, and the assumptions underlying a given estimator will sometimes hold in the data and sometimes fail to hold".
Smith & Todd (2005), p. 347.
y pues tampoco fue así de que entendí toooodo lo que decía en el artículo, pero me chuté más de 4 horas para leerlo y sacar de perdido la big picture de la historia. Bien bonito. Me gustan esos trabajos en donde la gente no da las cosas por sentado y está convencida de que los extremos son sólo eso: extremos, y que la vida real y las cosas interesantes son precisamente toda la carnita de lo que está en medio. Y pues sí, más interesante y todo, pero por lo mismo, más trabajo.
En fin, uds que tienen vidas más entretenidas, pasenlo bonito ;)
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