estimeringen

Estimeringen verwijzen naar de handeling en het resultaat van het schatten van een waarde die niet direct meetbaar is, of die afhankelijk is van onzekerheid. In de statistiek en datawetenschap is estimering het proces van het afleiden van populatieparameters uit steekproefgegevens met behulp van een model. Een puntenschatting levert een enkele waarde; een intervalschatting geeft een bereik waarbinnen de parameter met een bepaalde betrouwbaarheid ligt (bijv. 95%). Belangrijke eigenschappen van estimators zijn bias (vertekening) en variantie; ideale estimators zijn ongebiast en consistent en zo mogelijk efficiënt.

Veelgebruikte estimatietechnieken zijn onder meer maximum likelihood estimation (MLE), Bayesiaanse schatters, en de methode van momenten. Bij lineaire relaties wordt vaak de kleinste-kwadratenmethode gebruikt. Robuuste methoden bestrijden uitbijters. Bij onzekerheidscommunicatie is het essentieel om betrouwbaarheidsintervallen en gevoeligheidsanalyses te rapporteren.

Estimatie vindt toepassingen in tal van vakgebieden: van wetenschappelijk onderzoek tot economie, biologie, engineering en projectplanning. In bedrijfscontext wordt vaak gesproken van ramingen of begrotingen, zoals kostenramingen en tijdramingen, die onzekerheden bevatten en iteratief kunnen worden bijgewerkt naarmate er meer data beschikbaar komen.

Uitdagingen bij estimering omvatten modelmisspecificatie, vertekening als belangrijke fout, beperkte steekproefgrootte, ontbrekende variabelen en selectiebias. Correcte interpretatie van resultaten vereist begrip van de aannames, de kwaliteit van de data en de methode die is toegepast.