estimasjonsfeil

Estimasjonsfeil er forskjellen mellom en estimerte verdi og den sanne verdien av en parameter eller en prognose. Fordi den sanne verdien ofte er ukjent, beskrives estimeringsfeilen gjennom egenskaper ved estimatoren og dataene som brukes.

I statistikk deles estimeringsfeil ofte inn i to hovedtyper: systematisk feil, eller skjevhet (bias), og tilfeldig feil, eller varians. Bias oppstår når forventningsverdien til estimatet ikke er lik den sanne verdien, mens tilfeldig feil gir variasjon mellom ulike utvalg. Den samlede usikkerheten måles ofte via middelkvadratsfeil (MSE), som kan deles som MSE = varians(estimatoren) + (bias)^2.

Kilder til estimeringsfeil inkluderer målefeil i data, utvalgsskjevhet, manglende modellspesifikasjon, korrelasjonsstrukturer og databehandlingsfeil.

Hva dette betyr i praksis: estimeringsfeil gir usikkerhet i estimater og prediksjoner. For å redusere feilene bruker man større og mer representative utvalg, bedre datainnsamling, riktig modellspesifikasjon, kryssvalidering og robuste eller regulariserte metoder.

Eksempel: estimering av befolkningsgjennomsnittet fra et utvalg har ofte liten bias hvis utvalget er tilfeldig, men vil ha en feilmargen som avhenger av utvalgsstørrelse og datavariabilitet.