Parameetrid

Parameetrid on suurused, mis kirjeldavad süsteemi või mudeli käitumist. Tavaliselt on need konstantsed, kuid teadmata väärtused, mida hinnatakse andmete põhjal. Mudelis võivad parameetrid olla nii fikseeritud kui ka mudeli osa, mida tuleb estimatsiooniga täpsustada. Parameetrid võivad mõjutada mudeli väljundeid, kuid nende täpne väärtus ei pruugi olla otseselt nähtav.

Parameetrid jagunevad eri tüüpi: struktuurparameetrid määravad mudeli vormi (nt lineaarse regressiooni koefitsiendid); nimisparameetrid ehk nuisance parameters on need, mida analüüsis arvestatakse, kuid mille mõju soovitakse võimalikult vähendada või eraldi käsitleda; hüperparameetrid kontrollivad mudeli üldistust või prioriteete Bayesi mudelites ning võivad mõjutada hinnanguid.

Hindamine ja identifikatsioon: Parameetreid hinnatakse meetoditega nagu maksimaalse tõenäosuse leidmine (MLE), vähima ruutude summa minimiseerimine või Bayesi lähenemine. Identsifikatsioon tähendab, kui hästi üksik parameeter saab andmete põhjal eristatavaks; identifatsiooniprobleemid tekivad, kui erinevad väärtused annavad sarnaseid väljundeid või mudel ei ole andmetega piisavalt täpselt ühendatud.

Näited: Lineaarses regressioonis on intercept ja koefitsiendid parameetrid. Füüsikalistes mudelites võivad parameetrid olla konstandid, näiteks kiiruste või masside suurused. Parametriseerimine ehk parameetrite kaudu mudeli ehitamine on keskne osa mudelite loomisel ja tõlgendamisel.

Seisund ja terminoloogia: parameetrid erinevad muutujatest ning nende mõistmine ja õigesti hinnamine on mudelite usaldusväärsuse seisukohast oluline.