becsléseknél

Becsléseknél a mérésből vagy megfigyelésekből származó ismeretlen mennyiségek értékelése a cél, amely a valóság modellre történő visszavezetését és a döntések megalapozását szolgálja. Ebben a kontextusban a pontosság mellett a megbízhatóság is fontos: egy becslés nem csupán egy érték, hanem az érték körüli bizonytalanság is megjelenik.

A becslések értékelése során több tényezőt figyelembe vesznek. Fontos a torzítás (bias), amely azt mutatja, hogy az átlagosan kapott becslés eltolódik-e a valós értéktől. Emellett kiemelt szerepet kap a variancia vagy szórás, ami a becslés pontosságát adja meg. A hibát együttesen gyakran a becslés négyzetes átlagos hibájával (mean squared error, MSE) mérik. A konzisztencia és a hatékonyság pedig a növekvő minta mellett hogyan viselkedik a becslés, és mennyire hatékonyan használja fel az adatokat.

Különböző megközelítések léteznek becslések készítésére: például a legnagyobb valószínűségű becslő (MLE), a moment- alapú becslők vagy Bayes-tudatú módszerek. A konfidencia-intervallumok vagy Bayes-halak segítségével pedig a bizonytalanság kommunikálható és értelmezhető a gyakorlati döntéseknél.

Gyakorlati alkalmazások széles köre létezik, legyen szó gazdasági előrejelzésekről, epidemiológiai vagy mérnöki feladatokról. A becsléseknél tehát nem csak egy érték számít, hanem a mögötte álló bizonytalanság és a választott módszer tulajdonságai is.