Becslési módszerek:
= olyan eljárások, amelyek segítségével sokasági jellemzőknek, sokasági eloszlások, illetve statisztikai modellek paramétereinek becslésére szolgáló becslőfüggvények készíthetők.Két leggyakrabban alkalmazott módszer:
- legkisebb négyzetek nódszere
- maximum likelihood módszer:
Alapgondolata: az eloszlás ismeretlen paraméterét kell megállapítanunk. ( általában szélsőérték – számítási feladat megoldásával)
Likelihood függvény: L = (x;Ө) (keressük azt a Ө paramétert, amely mellett az L függvény a maximumát veszi fel)
A sokasági várható érték becslése:
Pontbecslés -> standard hiba négyzet számítás -> konfidencia intervallum készítéseHa a sokaság normális eloszlású => a változó Student féle t eloszlású
A sokasági arány becslése:
Becslésünk tárgya valamilyen adott tulajdonsággal bíró egyedek aránya a sokaságban.Pontbecslés -> standard hiba négyzet számítás -> konfidencia intervallum készítése
A sokasági szórásnégyzet becslése:
Pontbecslés -> standard hiba négyzet számítás -> konfidencia intervallum készítéseHa a sokaság normális eloszlású => Khi-négyzet eloszlású valószínűségi változót használunk a konfidencia intervallum számításához.