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Diferenças entre edições de "Estimador"

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Em [[estatística]], um '''estimador''' é uma regra para calcular uma estimativa de uma determinada quantidade baseada em dados observados: assim a regra e seu resultado (a estimativa) são distinguidos.
 
Existem os [[estimadores de ponto]] e [[estimadores de intervalo]]. Os [[ estimadores de ponto]] produzem resultados de valor único, embora isso inclua a possibilidade de resultados de um vetor de valor único e resultados que podem ser expressos como uma única função. Isto está em contraste com um estimador de intervalo, onde o resultado seria uma gama de valores plausíveis (ou vetores ou funções).
 
A [[teoria estatística]] está preocupada com as propriedades dos estimadores; isto é, com a definição de propriedades que podem ser utilizadas para comparar diferentes estimadores (regras diferentes para criar estimativas) para a mesma quantidade, baseada nos mesmos dados. Tais propriedades podem ser utilizadas para determinar as melhores regras de utilização em determinadas circunstâncias. No entanto, na [[estatística robusta]], a teoria estatística passa a considerar o equilíbrio entre ter boas propriedades, se os pressupostos rigidamente definidos assegurarem, e ter menos boas propriedades que assegurem em condições mais amplas.
Um "estimador " ou "[[ponto estimado]]" é uma [[estatística ]] (isto é, uma função dos dados) que é utilizado para inferir o valor de um [[parâmetro]] desconhecido em um [[modelo estatístico]]. O parâmetro a ser estimado por vezes é chamado ''estimando''.{{Carece de fontes|data=setembro de 2010}} Ele pode ser de dimensão finita (no [[modelo paramétrico|paramétrico]] e [[modelo semi-paramétrico]]), ou de dimensão infinita ([[modelo não semi-parametrico |não semi-paramétrico]] e [[model não parametrico|modelo não paramétrico]]).{{Carece de fontes|data=setembro de 2010}} Se o parâmetro é denotado ''θ'' então o estimador é normalmente escrito pela adição de um [[circunflexo ]] sobre o símbolo: <math style="vertical-align:0">\scriptstyle\hat\theta</math>. Sendo uma função dos dados, o estimador é em si uma variável aleatória, uma realização particular desta variável aleatória é chamada "estimativa". Às vezes, as palavras "estimador" e "estimativa" são usados ​​alternadamente.
 
A definição coloca, praticamente sem restrições, sobre quais funções dos dados podem ser chamadas de " estimadores ". A atratividade de diferentes estimadores pode ser julgada ao olhar para as suas propriedades, tais como [[viés]], [[erro quadrático médio]], [[consistência]], [[distribuição assintótica]], etc.. A construção e comparação de estimadores são os temas da [[teoria da estimação]]. No contexto da [[teoria da decisão]], um estimador é um tipo de [[regra de decisão]], e seu desempenho pode ser avaliado através do uso de [[funções de perda]].
 
Quando a palavra "estimador" é usada sem um qualificador, geralmente refere-se a apontar a estimação. A estimativa, neste caso, é um único ponto no espaço de parâmetros. Também existem outros tipos de estimadores: [[estimadores de intervalo]], onde as estimativas são subconjuntos do espaço de parâmetros.
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