Estymacja

Estymacja jest procesem polegającym na wskazaniu wartości oceny niewiadomego parametru zbiorowości, którego podstawą są wyniki obserwowane w próbie. Parametr można określać na dwa sposoby. Przez podanie wartości liczbowej estymatora, traktowanej jako niewiadomą wartość parametru (estymacja punktowa), albo wyznaczając przedział liczbowy, będący realizacją przedziału ufności pokrywającego niewiadomą liczbę parametru ze wskazanym prawdopodobieństwem (estymacja przedziałowa). Innymi słowy, wynikiem estymacji punktowej jest liczba, a wynikiem estymacji przedziałowej jest przedział na osi liczbowej.

Estymacja punktowa

Warto w tym miejscy przytoczyć definicję estymacji punktowej: "estymacja punktowa sprowadza się do tego, że należy znaleźć taką liczbę, którą w świetle przyjętych kryteriów dokładności oraz biorąc pod uwagę wyniki próby, można będzie uznać za najlepsze przybliżenie (ocenę) nieznanego, a interesującego nas parametru rozkładu rozpatrywanej zmiennej losowej" (Pawłowski Z., 1976, s. 60). Koniecznym jest dodanie, że przedmiotem estymacji może być zarówno jeden, jak i kilka parametrów. W przypadku drugim celem estymacji punktowej jest ukazanie wektora ocen parametrów.

Kiedy definiujemy estymację, używamy do tego pojęcia statystyki z próby. Przez to, że próba jest losowa, to każdy opis z próby jest zmienną losową, która jest funkcją obserwowanych w próbie zmiennych losowych, wskazaną na przestrzeni prób:

W_n = f (X₁, X₂, X₃, …, X_n),

Estymatorem Z_n parametru Q nazywamy taką statystykę z próby, której rozkład prawdopodobieństwa zależy od mierzonego parametru Q:

Z_n = f (X₁, X₂, X₃,..., X_n; Q).

Obserwujemy tutaj, że zmienną losową jest również estymator, którego rozkład określa rozkład zmiennej X w populacji i równocześnie jest zależny od Q. Wartość liczbową estymatora Z_n:

z_n = f (x₁, x₂,..., x_n)

nazywamy oceną parametru Q (w którym x₁, x₂,..., x_n - są realizacjami próby losowej n-elementowej.

Gdzie:

Q - parametr

Z_n - estymator

z_n - ocena parametru

n - liczebność próby

Koniecznym jest, aby zwrócić uwagę na właściwe zrozumienie trzech wyżej wymienionych pojęć. Z założenia parametr jest stały, nielosowy. Estymator jest losowy, gdyż jest funkcją wyników próby losowej. Ocena parametru to realizacja estymatora. W estymacji punktowej dochodzi do tego, że Q = z_n. Aby otrzymać niewielki błąd estymacji, czyli |z_n - Q|, trzeba zapewnić właściwe losowanie próby i wybranie jak najlepszego estymatora Z_n.

Estymacja przedziałowa

W przeciwieństwie do estymacji punktowej, w estymacji przedziałowej mówimy o jakimś przedziale ufności, który z wyznaczonym prawdopodobieństwem (bliskim jedności) pokrywa niewiadomą wartość szacowanego parametru. Najczęściej omawianą w praktyce istotą estymacji przedziałowej jest teoria przedziałów ufności.

Załóżmy, że cecha X posiada w populacji rozkład z niewiadomym parametrem Q. Zadaniem estymacji przedziałowej parametru Q jest wskazanie na podstawie próby losowej (X₁,..., X_n) wywodzącej się z tej populacji, takich dwóch funkcji f₁(X₁,..., X_n) i f₂(X₁,..., X_n), że dla każdego (X₁,..., X_n) mamy f₁ < f₂ i dla prawdopodobieństwa 1 - α zachodzi:

f₁(X₁,..., X_n) < Q < f₂(X₁,..., X_n).

Widać tutaj, że przedziałem ufności dla Q na poziomie ufności 1 - α (0 < α < 1) nazwiemy przedział (Z_n⁽¹⁾, Z_n⁽²⁾), który spełni dwa warunki:

• koniec Z_n⁽¹⁾ = f₁(X₁,..., X_n), Z_n⁽²⁾) = f₂(X₁,..., X_n) danego przedziału będzie funkcją próby losowej
• prawdopodobieństwo, że przedział niewiadomego parametru Q zostanie bez pokrycia jest równe 1 - α.

Reasumując parametr Q jest stałą nielosową, natomiast końce przedziału ufności są losowe, a właściwie pewnymi funkcjami rezultatów próby. Prawdopodobieństwo 1 - α nazywane jest współczynnikiem ufności. Aby zmierzyć precyzję estymacji przedziałowej należy wziąć pod uwagę długość przedziału ufności, czyli różnicę między górnym i dolnym końcem przedziału wyrażoną wzorem Z_n⁽²⁾ - Z_n⁽¹⁾.

Metody estymacji

Poza tym, że estymację dzielimy na punktową i przedziałową, to te dwie estymacje także mają swoje odpowiedniki, na które można je podzielić.

Estymacja punktowa dzieli się na:

• Estymacja wartości oczekiwanej
• Estymacja wariancji
• Estymacja wskaźnika struktury
• Estymacja współczynnika korelacji
• Estymacja parapetów liniowej funkcji regresji

Estymacja przedziałowa dzieli się na:

• Przedział ufności dla średniej
• Przedział ufności dla wariancji i odchylenia standardowego
• Przedział ufności dla wskaźnika struktury
• Przedział ufności dla współczynnika korelacji liniowej

Zastosowania estymacji

Estymacja w badaniach społecznych

Badania społeczne często polegają na analizie próby, która jest reprezentacją większej populacji. Estymacja pozwala na oszacowanie parametrów populacji na podstawie danych zebranej próby. Przykładowe zastosowania estymacji w badaniach społecznych obejmują szacowanie średnich dochodów, poziomu bezrobocia, preferencji politycznych lub opinii społecznych. Dzięki estymacji można uzyskać ważne informacje na temat populacji na podstawie ograniczonej próby.

Estymacja w ekonomii

Estymacja jest również niezwykle istotna w ekonomii. Pozwala na szacowanie parametrów ekonomicznych, takich jak inflacja, produkcja, bezrobocie, czy relacje popytu i podaży. Estymacja może pomóc w przewidywaniu przyszłych trendów gospodarczych, podejmowaniu decyzji inwestycyjnych i ocenie skuteczności działań politycznych. Przykładowe zastosowania estymacji w ekonomii obejmują tworzenie modeli ekonometrycznych, prognozowanie wzrostu gospodarczego czy badanie wpływu polityki fiskalnej i monetarnej.

Estymacja w medycynie

W medycynie estymacja jest często stosowana do oceny skuteczności leków i terapii, badania rozpowszechnienia chorób czy identyfikacji czynników ryzyka. Szacowanie parametrów medycznych, takich jak skuteczność leczenia, śmiertelność czy występowanie chorób, może pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących opieki zdrowotnej oraz planowaniu i ocenie skuteczności działań profilaktycznych. Estymacja w medycynie jest również wykorzystywana w badaniach klinicznych, które stanowią podstawę dla opracowywania nowych leków i procedur medycznych.

Estymacja w inżynierii

W inżynierii estymacja odgrywa kluczową rolę w procesie projektowania i analizy. Pozwala na szacowanie parametrów technicznych, takich jak wytrzymałość materiałów, zużycie energii, czas trwania procesów czy koszty produkcji. Estymacja jest szczególnie istotna w przypadku projektów, które wymagają oceny ryzyka, np. mostów, budynków czy systemów transportowych. Dzięki estymacji inżynierowie mogą dokonać odpowiednich wyborów projektowych i zapewnić bezpieczeństwo oraz efektywność swoich rozwiązań.

Estymacja w marketingu

Estymacja jest również niezwykle użyteczna w marketingu. Pozwala na szacowanie wielkości rynku, preferencji konsumentów, efektywności kampanii reklamowych czy prognozowanie sprzedaży. Dzięki estymacji można zdobyć informacje o oczekiwaniach klientów, analizować trendy rynkowe i podejmować decyzje dotyczące strategii marketingowej. Przykładowe zastosowania estymacji w marketingu obejmują analizę segmentacji rynku, badanie wpływu cen na popyt czy ocenę efektywności działań promocyjnych.

Estymacja w kontekście decyzji

Estymacja a podejmowanie decyzji

Jednym z kluczowych aspektów procesu podejmowania decyzji jest estymacja, czyli oszacowanie wartości lub parametrów nieznanych. Estymacja pełni istotną rolę w podejmowaniu decyzji, ponieważ umożliwia nam prognozowanie przyszłych zdarzeń na podstawie dostępnych danych i informacji.

Estymacja pozwala nam redukować niepewność, która często towarzyszy procesowi podejmowania decyzji. Dzięki właściwej estymacji możemy dokładniej ocenić ryzyko związane z różnymi scenariuszami i wybrać najlepszą opcję.

Estymacja a alokacja zasobów

Estymacja odgrywa również istotną rolę w alokacji zasobów. Wielu menedżerów musi dokonywać decyzji dotyczących rozdzielenia dostępnych zasobów, takich jak budżet, czas czy personel. W tym kontekście, estymacja pozwala na oszacowanie potrzebnych zasobów dla różnych działań i projektów.

Na przykład, estymacja może być wykorzystana do określenia czasu potrzebnego na zakończenie projektu oraz ilości środków finansowych niezbędnych do jego realizacji. Dzięki temu menedżerowie są w stanie dokonać racjonalnej alokacji zasobów, minimalizując ryzyko braku środków lub niedopasowania czasowego.

Estymacja a modelowanie statystyczne

Estymacja odgrywa również kluczową rolę w modelowaniu statystycznym. Modelowanie statystyczne jest techniką analizy danych, która pozwala na badanie relacji między zmiennymi oraz przewidywanie przyszłych wartości na podstawie dostępnych obserwacji.

Estymacja jest niezbędnym narzędziem w procesie tworzenia modeli statystycznych, ponieważ umożliwia oszacowanie parametrów modelu na podstawie dostępnych danych. Odpowiednie estymowanie parametrów modelu pozwala na dokładniejsze prognozowanie i lepsze dopasowanie modelu do rzeczywistych obserwacji.

Estymacja a przewidywanie trendów

Estymacja jest również nieodłączną częścią procesu przewidywania trendów. Wielu menedżerów i analityków musi przewidywać przyszłe trendy, takie jak wzrost sprzedaży, popytu na rynku czy zmiany preferencji klientów.

Estymacja pozwala na prognozowanie przyszłych trendów na podstawie analizy historycznych danych. Na przykład, na podstawie danych sprzedażowych z poprzednich lat, możemy estymować przyszły wzrost sprzedaży i dostosować strategię biznesową do oczekiwanych trendów.

Przykłady prognozowania trendów na podstawie estymacji obejmują również prognozowanie zmian na rynku finansowym, przewidywanie wzrostu gospodarczego czy ocenę wpływu działań marketingowych na sprzedaż.

Estymacja — artykuły polecane

Przedział ufności — Estymator nieobciążony — Test zgodności chi-kwadrat — Estymator — Zmienna losowa — Regresja liniowa — Dominanta — Percentyl — Estymator obciążony

Bibliografia

• Dańska-Borsiak B. (2011), Dynamiczne modele panelowe w badaniach ekonomicznych, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź
• Hill J., Thomas L., Allen D. (2000), Experts' estimates of task durations in software development projects, International Journal of Project Management, Nr 18
• Morgenshtern O., Raz T., Dvir D. (2007), Factors affecting duration and effort estimation errors in software development projects, Information and Software Technology, Vol. 49, Nr 8
• Pawłowski Z. (1976), Statystyka matematyczna, PWN, Warszawa
• Raz T., Barnes R., Dvir D. (2003), A critical look at critical chain project management, Project Management Journal, Vol. 34, Nr 6
• Welfe A. (2014), Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, PWE, Warszawa
• Woźniak M. (2002), Statystyka ogólna, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków

Autor: Dominik Juszczyk