Genial Cris!!
Yo siempre me lio mucho con esto, sobre todo con carencia de sesgo y consistencia (que por cierto, si alguien tiene algún truquito para aprenderlo me vendría muy bien
)
La
carencia de sesgo implica que el valor esperado del estimador coincida con el parámetro que estima.
La
consistencia se refiere a que el valor de un estadístico tiene que coincidir con el valor del parámetro que le corresponde a medida que vaya aumentando el tamaño de la muestra.
La
eficiencia se refiere a que un estimador es más eficiente cuanta menor sea su varianza.
Y un estimador será
suficiente cuando utilice toda la información de la muestra para estimar el parámetro.