erimeetodeid

Erimeetodid on statistikas ja andmeteaduses kasutatavate tundmatute suuruste hindamiseks rakendatavate tehnikate kogum. Need meetodid võivad jaguneda parametri- ja mitteparametrilisteks ning neid võib käsitleda nii frequentistlikus kui Bayesi raamistikus. Üldine eesmärk on leida andmete põhjal usaldusväärsed hinnangud parameetritele või mudeli kirjeldavatele omadustele ning hinnata hinnangute ebakindlust.

Levinud erimeetodid hõlmavad: maksimaalse tõenäosuse hindamist (MLE), mis hindab parameetreid maksimeerides mudeli alusel andmete tõenäosust; momendi meetodit, mis kasutab võrdsete teoreetiliste ja näidust momentide väärtuste leidmist; väikseimate ruutude meetodit, mida kasutatakse regressioonis residuumide ruutude summa vähendamiseks; generaliseeritud meetod momente (GMM), mis laiendab momendi põhimõtet keerukamate mudelite hindamiseks; Bayesi meetodeid, mis ühendavad priorid ja andmed posteriore jaotuste arvutamiseks; mitteparametrilisi meetodeid, mis ei eelda kindlat parameetrite vormi; ning bootstrapi ja teisi resampling-meetodeid hinnangute ja usaldusvahemike empirilisel määramisel.

Meetodi valik sõltub andmete olemusest, mudeli eeldustest, soovitud paindlikkusest ning arvutuslikest ressurssidest. Õigesti valitud erimeetod parandab hinnangu täpsust ja usaldusväärsust ning aitab hinnata ebakindlust erinevates valdkondades, nagu econometrics, biostatistika ja masinõpe.