sandsynlighedsestimering

Sandsynlighedsestimering er en statistisk disciplin, der beskæftiger sig med at tildele og aflede sandsynligheder for hændelser eller parametrer i en model ud fra data og forudsætninger. Formålet er at beskrive usikkerhed og give forudsigelser om fremtidige observationer.

Der findes flere tilgange. Den frekvensbaserede eller empiriske sandsynlighedsestimering estimerer sandsynligheder som den relative forekomst af hændelser i data; fx estimeres sandsynligheden for en begivenhed ved mængden af observationer, der indtræffer. Den bayesianske tilgang kombinerer en forudgående tro og data til at danne en posterior sandsynlighed for parametrene. Maksimum sandsynlighedsgenerering (MLE) og relaterede metoder bruges til at finde de parameterværdier, der maksimerer sandsynligheden for de observerede data.

Efter estimering vurderes usikkerheden ofte gennem konfidensintervaller eller troværdighedsintervaller. Predictive intervals kan bruges til at forudsige nye observationer med usikkerhed.

Anvendelser findes bredt, fra medicin og kvalitetskontrol til finans og maskinlæring. Typiske modeller inkluderer binomial, normal eller mere komplekse statistiske modeller.

Vigtige overvejelser er datakvalitet, repræsentativitet, modelvalidering og forståelse af begrænsninger ved antagelser. Fejl, bias og overfitting kan påvirke estimaternes pålidelighed, og tolkningen af sandsynligheder bør ses i sammenhæng med kontekst og beslutningssituation.