Parameterestimering er en metode som består i å tilordne en verdi til parameteren eller til settet med parametere som kjennetegner feltet som studeres. Den matematiske formelen som bestemmer den kalles en estimator.
Å være et estimat er det en viss feil. Selv om estimatoren har alle de optimale egenskapene. Uansett hvor liten, vil det alltid være en feil.
For å oppnå estimater tilpasset den virkeligheten opprettes det således konfidensintervaller. Det vil si områder hvor disse verdiene blir estimert med en viss grad av tillit. Graden av selvtillit (pålitelighet) kan endres. Jo høyere grad av selvtillit, jo større intervall. Selvfølgelig, jo mindre feil det opprinnelige estimatet har, desto smalere vil konfidensintervallet være.
Eksempel på parameterestimering
Vi ønsker informasjon om resultatet av stortingsvalget og prøver å forutsi hvor mange prosent stemmer det enkelte politiske partiet vil ha. Etter bruk av relevante teknikker oppnås følgende resultater:
- Kamp A: 32%
- Parti B: 51%
- Part C: 17%
Vi er imidlertid klar over at det er et estimat. Dermed etablerer vi 95% konfidensintervaller ved hjelp av passende formler.
- Kamp A: (30 - 34)%
- Parti B: (47 - 53)%
- Part C: (15-19)%
Etter de oppnådde resultatene kan det tolkes at det er 95% sannsynlighet for at resultatene til de politiske partiene er i det området. Allikevel er det 5% sjanse for at resultatene vil være utenfor det området.
