Becslés

Becslés a statisztikában és adatközlésben annak a folyamatnak a leírása, amely során a megfigyelt adatok alapján egy populáció vagy jellemző értékét próbáljuk meghatározni. A becslés célja, hogy egy adott paraméterre adható értéket adjunk, miközben figyelembe vesszük az adatok véletlenszerűségéből fakadó bizonytalanságot.

A becslés két fő formája van: a pontbecslés és az intervallumbecslés. Pontbecsléskor a paraméter egyetlen értékben kerül megadásra, például a populációs átlag becslése a mintaátlag x̄. Intervallumbecslés egy olyan tartományt ad, amelyben a paraméter valószínűleg elhelyezkedik; legismertebb példája a konfidencia intervallum. Bayesi megközelítésben ebből a tartományból a prior és a posterior alapján egy kredibilis intervallum keletkezik.

Módszerek a becslésre. A leggyakoribb eljárások közé tartozik a legnagyobb valószínűség eljárás (maximum likelihood, MLE) és a módszertani momentum (moments method) a paraméterek meghatározására. Szívesen alkalmazzák továbbá a Bayesi becslést priors információkkal és a konjugált priorokkal. A becslő kiválasztásakor fontos szempontok: megbízhatóság, torzítás, variancia, konzisztencia és sufficiencia.

Fontos korlátok. A becslés soha nem ad biztos választ; a végeredményt a minta és a modell feltételezései befolyásolják. A kontextus sajátosságai, a minta mérete és a kiválasztott eljárás egyaránt hatással vannak a becslés minőségére és a kapcsolódó intervallumokra. Például a minta méretének növelésével általában csökken a becslés varianciája, növelve a konfidencia ill. crédibilis intervallumok pontosságát.