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Para determinar cuál de los dos estimadores es "mejor" en términos de precisión, podemos comparar sus varianzas. Si el estimador tiene una varianza más baja, significa que es más preciso y tiene menos dispersión alrededor del valor real del parámetro. En este caso, se nos proporciona que V(θ̂₁) = 10 y V(θ̂₂) = 4. Como la varianza de θ̂₂ es más baja que la varianza de θ̂₁, podemos concluir que θ̂₂ es un estimador "mejor" en términos de precisión. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la elección del estimador "mejor" también puede depender de otros factores, como el sesgo o la eficiencia.
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