momentbaserad

Momentbaserad är ett begrepp som används inom statistik och dataanalys för metoder och modeller som vilar på de statistiska momenten hos data eller en teoretisk fördelning. Momentbaserade metoder utnyttjar teoretiska moment som medelvärde, varians, skevhet och kurtos för att uppskatta modellparametrar eller för att beskriva data.

Den klassiska metoden för ögonblick, ofta kallad momentmetoden, estimerar parametrar genom att likställa stickprovsmoment med de motsvarande fördelningsmoment och sedan lösa det resulterande ekvationssystemet. En vidareutveckling är Generaliserad metod för ögonblick (GMM), som använder flera momentvillkor och vikter för att få mer information om modellen och ofta ge mer effektiva estimat.

Processen vid momentbaserad inferens är i grova drag att beräkna urvalsmoment från data (till exempel stickprovsmedelvärde och stickprovsvarians), formulera motsvarande teoretiska moment som funktioner av modellens parametervärden, och sedan lösa eller optimera för att få parametrarna att matcha momenten så bra som möjligt. I praktiken används ofta vikter och sekundära moment för att förbättra estimatens egenskaper.

Fördelar med momentbaserade metoder är att de inte kräver fullständig specifikation av sannolikhetsfördelningen och ofta är relativt enkla att implementera. Begränsningar inkluderar att de kan vara mindre effektiva än sannolikhetsbaserade metoder (såsom maximum likelihood) när modellen är korrekt specificerad, och att de kan vara känsliga för små samples och outliers om högre ordningens moment används.

Användningsområden finns inom ekonomi och ekonometrik, biostatistik, signalbehandling och riskhantering, där man ofta vill ha estimatorer som inte kräver full distributionsspecificering.