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통계 정의 > 예상 포인트
표본 분산은 포인트 추정치의 예입니다. 이미지 : Boston University
포인트 견적이란?
간단히 말하면 모든 통계는 포인트 견적이 될 수 있습니다. 통계는 모집단의 일부 매개 변수를 추정하는 것입니다. 예 :
- 샘플 표준 편차 (s)는 모집단 표준 편차 (σ)의 점 추정치입니다.
- 표본 평균 (̄x)은 모집단 평균의 점 추정치, μ
- 표본 분산 (s2는 모집단 분산 (σ2)의 점 추정치입니다.
더 공식적인 용어로 추정은 샘플 데이터 세트에 적용된 포인트 추정의 결과로 발생합니다. 포인트는 값의 범위 인 간격 추정과 비교하여 단일 값입니다. 예를 들어 , 신뢰 구간은 구간 추정치의 한 예입니다.
추정치 찾기
추정치를 찾는 가장 일반적인 네 가지 방법 :
- The Method of Moments : 많은 수의 법칙을 기반으로하며 상대적으로 간단한 방정식을 사용하여 포인트 추정치를 찾습니다. 종종 너무 정확하지 않고 편향되는 경향이 있습니다. 추가 정보
- 최대 가능성 : 사용 모델 (예 : 정규 분포)이고 모델의 값을 사용하여 우도 함수를 최대화합니다. 그러면 선택한 입력에 대해 가장 가능성이 높은 매개 변수가 생성됩니다.
- Bayes Estimators : minimal 평균 위험 (무작위 변수의 기대). 추가 정보
- 최상의 편향되지 않은 추정값 : 여러 가지 공정한 추정값을 사용하여 매개 변수를 근사 할 수 있습니다. 어떤 것이 “최고”인지는 찾으려는 매개 변수에 따라 달라집니다. 예를 들어 분산을 사용하면 분산이 가장 작은 추정기가 “최고”입니다. 더 많은 정보.
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