estimointimenetelmiä
Estimointimenetelmät ovat tilastollisia menetelmiä, joiden tavoitteena on määrittää tuntemattomat parametrit mallista havaintoaineiston perusteella. Ne voidaan jakaa piste-estimaattoreihin, jotka antavat yhden arvon, sekä väli-estimaattoreihin, jotka kertovat arvon lisäksi epävarmuuden.
Pistemääritykset: Yleisimmät piste-estimaattorit ovat maksimointitodennäköisyyden estimointi (MLE) ja momenttimenetelmät. MLE valitsee parametrit, jotka maksimoivat havaintojakson todennäköisyyden.
Väliarviointi: Epävarmuutta kuvaillaan luottamusväleillä (frequentistinen lähestymistapa) tai Bayesianin välinein, kuten posteriorijakaumasta johdetuilla väliarvioilla. Bootstrap-tekniikoita voidaan käyttää
Bayesilainen estimointi: Bayesilaisessa estimoinnissa parametreille määritellään aiempi jakauma ja päivitetään se datan perusteella posteriorijakaumaksi. Posteriorijakaumasta voidaan
Muita lähestymistapoja: Ei-parametriset ja robustit menetelmät, kuten kernel-density-estimaatio tai robustit regressiomallit, sekä säännöstetyt estimoinnit kuten ridge-