Estimaatiomenetelminä

Estimaatiomenetelmät viittaavat erilaisiin tilastollisiin ja matemaattisiin tekniikoihin, joita käytetään arvioimaan tuntemattomia arvoja tai parametreja perustuen saatavilla olevaan dataan. Nämä menetelmät ovat keskeisiä monilla tieteenaloilla, kuten tilastotieteessä, taloustieteessä, insinööritieteissä ja koneoppimisessa, auttaen tekemään päätöksiä epävarmuuden vallitessa.

Yksi perustavanlaatuisimmista estimaatiomenetelmistä on pienimmän neliösumman menetelmä, jota käytetään usein regressioanalyysissä mallin parametrien sovittamiseen dataan siten, että mallin ennustamien arvojen ja todellisten havaintojen välisten neliöityjen erotusten summa on mahdollisimman pieni. Toinen yleinen lähestymistapa on suurimman uskottavuuden estimaatio, jossa etsitään ne parametrien arvot, jotka maksimoivat havaitun datan todennäköisyyden.

Pistey estimaatio tuottaa yksittäisen arvon tuntemattomalle parametrille, kun taas väliestimaatio antaa arvovälin, jonka uskotaan sisältävän todellisen parametrin tietyllä luottamustasolla. Bayesilainen estimointi puolestaan yhdistää aiemman tiedon (prioritodennäköisyys) uuteen dataan (uskottavuus) tuottaakseen päivitetyn näkemyksen parametrina pidettävästä jakaumasta (posterioritodennäköisyys). Estimaatiomenetelmien valinta riippuu tehtävän luonteesta, datan ominaisuuksista ja halutuista ominaisuuksista estimaatille, kuten harhattomuus ja tehokkuus.