Stima puntuale e Teoria della stima

Scorciatoie: Differenze, Analogie, Jaccard somiglianza Coefficiente, Riferimenti.

Differenza tra Stima puntuale e Teoria della stima

Stima puntuale vs. Teoria della stima

Si definisce stima puntuale quella branca della teoria della stima in cui lo stimatore fornisce un numero singolo o un vettore discreto come risultato, a differenza della stima intervallare il cui riscultato è un intervallo continuo di valori detto intervallo di confidenza. La teoria della stima è un ramo della statistica e dell'elaborazione numerica dei segnali che ha come obiettivo la stima di parametri, scalari o vettoriali, a partire da dati misurati/empirici, la cui distribuzione è influenzata dai valori effettivi assunti da tali parametri.

Consistenza (statistica)

In statistica, la consistenza è una proprietà di desiderabilità degli stimatori. In sostanza uno stimatore è consistente se, all'aumentare dell'informazione, ossia della numerosità del campione, la sua distribuzione di probabilità si concentra in corrispondenza del valore del parametro da stimare.

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Efficienza (statistica)

In statistica, l'efficienza è una misura di desiderabilità di uno stimatore. L'efficienza di una statistica corretta T per un parametro vartheta è definita come: dove mathcal(vartheta) è l'informazione di Fisher del campione; e(T) è uguale al rapporto tra la minima varianza possibile per uno stimatore di vartheta e la sua varianza effettiva.

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Metodo dei momenti (statistica)

Il metodo dei momenti in statistica è un metodo di ricerca degli stimatori, introdotto nel 1894 da Karl Pearson. In base al metodo dei momenti, uno stimatore deve soddisfare una condizione che caratterizza uno o più suoi momenti campionari; in generale si impone l'uguaglianza tra il momento campionario e la sua controparte, non osservabile, che caratterizza la popolazione (ad esempio tra media campionaria e valore atteso per la popolazione), determinando lo stimatore come soluzione dell'equazione che ne risulta.

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Metodo della massima verosimiglianza

Il metodo della massima verosimiglianza, in statistica, è un procedimento matematico per determinare uno stimatore. Caso particolare della più ampia classe di metodi di stima basata sugli stimatori d'estremo, il metodo consiste nel massimizzare la funzione di verosimiglianza, definita in base alla probabilità di osservare una data realizzazione campionaria, condizionatamente ai valori assunti dai parametri statistici oggetto di stima.

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Stimatore

In statistica uno stimatore (puntuale) è una funzione che associa ad ogni possibile campione un valore del parametro da stimare. È una funzione di un campione di dati estratti casualmente da una popolazione.

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