Parametriarviointi

Parametriarviointi on menetelmä, jolla mallin tai järjestelmän parametreja arvioidaan havainnoista ja datasta. Sen tavoitteena on määrittää parametriarvot sekä arvioida niiden epävarmuus ja luotettavuus, jotta mallin tuloksia sekä päätökset perustuvat todellisiin ilmiöihin mahdollisimman hyvin. Arviointi liittyy läheisesti sekä parametri- estimiin että epävarmuuden mittaamiseen.

Parametriarvioinnissa käytetään erilaisia estimointi- ja epävarmuusmenetelmiä. Yleisimmät point-estimaatiot ovat esimerkiksi maksimien tallennusmenetelmät (MLE) ja pienimmän neliön menetelmät, kun taas epävarmuutta kuvataan standardivirheillä, luottamusvälillä tai Bayesin lähestymistapojen posteriorijakaumilla. Lisäksi arviointi sisältää mittareita kuten harha, varianssi ja juurivirhe (RMSE). Mallin soveltuvuutta ja identifioituvuutta arvioidaan myös diagnostiikan, residuaalien analyysin, resamplingin (bootstrap, ristiinvalidaatio) ja herkkyysanalyysin avulla.

Prosessi sisältää määrittelyn, mitkä parametrit ovat kiinnostuksen kohteita, datan keräämisen ja mallin valinnan, estimoinnin suorittamisen sekä tulosten arvioinnin. Tärkeää on tarkistaa mallin oletukset, sovitun mallin soveltuvuus, epälineaariset tai identifioitumisongelmat sekä tulosten tulkinta kontekstissa. Lopuksi raportoidaan arviot sekä epävarmuudet selkeästi ja keskustellaan rajoituksista sekä menetelmien luotettavuudesta.

Sovelluksia on laaja-alaisia: tutkimuksessa, taloustieteessä, epidemiologiassa, ympäristö- ja teknillisissä malleissa sekä säädösten ja riskienhallinnan kannalta. Parametriarviointi tukee päätöksentekoa sekä mallin kalibrointia ja validointia, mutta sen luotettavuus riippuu datan laadusta ja mallin oletuksista.