estimeringsbaserade

Estimeringsbaserade metoder är metoder som bygger på att uppskatta eller inferera osäkra storheter från observationer med hjälp av statistiska eller probabilistiska modeller. Istället för att följa fasta regler används modeller som beskriver hur data uppkommer och vilka felkällor som finns. Uppskattningen görs oftast med mål som att maximera sannolikheten eller minimera fel, och resultatet är uppskattningar av tillstånd, parametrar eller källor.

Dessa metoder används inom många fält, bland annat statistik, signalbehandling, ekonomi, maskininlärning och robotik. I signalbehandling kan estimeringsbaserade metoder återvinna en ursprunglig signal från brus, i kontrollsystem används tillståndsestimation via Kalman-filter eller liknande tekniker för att uppskatta position och hastighet, och inom bild- och ljudbehandling kan de rekonstruera eller filtrera data. Inom ekonometrin används estimering för parameter- och riskuppskattning, och inom medicinsk bildbehandling används estimeringsbaserade tekniker för att uppskatta fysiologiska parametrar.

Vanliga metoder inkluderar maximering av sannolikhet (maximum likelihood), bayesianska estimationsmetoder, minste kvadraters metoder, EM-algoritmen och olika former av filtrering som Kalman-filter och particle filtering. Valet av metod beror på antaganden om data och fel, tillgång till priorisering och beräkningsresurser.

Utmaningar med estimeringsbaserade metoder inkluderar beroendet av modellantaganden, risk för bias om modellen är missanpassad, identifikationsproblem och känslighet för brus eller saknade data. Dessa metoder kräver ofta noggrann modellvalidering och robusthetstester för att säkerställa meningsfulla och pålitliga uppskattningar.