Penaksir Titik

Apa itu Estimator Poin?

Estimator titik terutama digunakan dalam statistik di mana satu set sampel data dipertimbangkan, dan satu nilai penilaian terbaik dipilih, yang berfungsi sebagai dasar parameter populasi yang tidak terdeskripsikan atau tidak diketahui.

Teknik penaksir titik adalah teknik yang digunakan dalam statistik yang mulai digunakan untuk sampai pada nilai estimasi parameter populasi yang tidak diketahui. Di sini, satu nilai atau perkiraan dipilih dari kumpulan data sampel, yang umumnya dianggap sebagai perkiraan atau perkiraan terbaik dari lot. Statistik tunggal ini mewakili perkiraan terbaik dari parameter populasi yang tidak diketahui.

Estimasi titik umumnya dianggap konsisten, tidak bias, dan paling efisien. Dengan kata lain, estimasi harus paling tidak bervariasi dari satu sampel ke sampel lainnya.

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Penaksir Titik (wallstreetmojo.com)

Karakteristik Estimator Titik

Ciri-cirinya bisa sebagai berikut:

#1 – Bias

Biasness adalah kesenjangan antara nilai yang diharapkan dari estimator dan nilai estimasi yang dipertimbangkan mengenai parameter. Ketika nilai estimasi menunjukkan bias nol, situasinya dianggap tidak bias. Juga, ketika nilai estimasi parameter dan estimasi nilai parameter sama, estimasi tersebut dianggap bias. Semakin dekat dengan nilai yang diharapkan Nilai yang diharapkan Nilai yang diharapkan mengacu pada antisipasi suatu investasi untuk periode yang akan datang dengan mempertimbangkan berbagai kemungkinan. Ini dievaluasi sebagai produk dari distribusi probabilitas dan hasil. Baca lebih lanjut estimasi ke nilai parameter yang diukur, semakin rendah tingkat bisnisnya.

#2 – Konsistensi

Ini menyatakan bahwa estimator tetap dekat dengan nilai parameter ketika ukuran populasi meningkat. Dengan demikian, ukuran sampel yang besar diperlukan untuk mempertahankan tingkat konsistensinya. Ketika nilai yang diharapkan bergerak menuju nilai parameter, kami menyatakan bahwa estimasi tersebut konsisten.

#3 – Paling Efisien atau Tidak Bias

Estimator yang paling efisien dianggap sebagai estimator yang memiliki varian paling tidak bias dan konsisten di antara semua estimator yang dipertimbangkan. Varians mempertimbangkan seberapa tersebar estimator dari estimasi. Varians terkecil harus menyimpang paling sedikit ketika sampel yang berbeda dibawa ke tempatnya. Namun, tentunya hal ini juga bergantung pada persebaran penduduknya.

Properti

Bias adalah salah satu sifat yang paling penting. Ini adalah perbedaan antara nilai estimator titik estimasi dan nilai ekspektasi parameter. Semakin dekat nilai estimator dengan nilai parameter yang diharapkan, semakin kecil biasnya.
Properti berikutnya adalah konsistensi dan kecukupan . Konsistensi mengukur seberapa dekat estimator dengan nilai parameter. Saat ukuran sampel bertambah, nilai estimator harus tetap mendekati nilai parameter. Semakin rendah menyimpang, semakin dianggap konsisten.
Terakhir, kesalahan kuadrat rata-rata dan efisiensi relatif dapat diperlakukan sebagai properti. Kesalahan kuadrat rata-rata diturunkan sebagai jumlah varians dan kuadrat biasnya. Estimator dengan MSE terendah dianggap yang terbaik.

Metode Menemukan Estimator Titik

Secara umum ada dua metode utama yaitu sebagai berikut:

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel untuk Di-Hyperlink
Misalnya: Sumber: Penaksir Titik (wal lstreetmojo.com)

#1 – Metode Momen

Metode ini pertama kali digunakan dan ditemukan oleh ahli matematika terkenal Rusia Pafnuty Chebyshev pada tahun 1887. Metode ini umumnya berlaku untuk mengumpulkan fakta tentang seluruh populasi dan menerapkan fakta yang sama ke kumpulan sampel yang diperoleh dari populasi tersebut. Ini biasanya dimulai dengan menurunkan banyak persamaan yang berhubungan dengan momen umum di antara populasi dan menerapkannya pada parameter yang tidak diketahui.

Langkah selanjutnya adalah mengambil sampel acak dari populasi di mana momen dapat diperkirakan. Kemudian, persamaan langkah kedua dapat dihitung dengan menggunakan rata-rata atau rata-rata momen populasi. Ini umumnya membuat estimator titik terbaik dari kumpulan parameter yang tidak diketahui.

#2 – Penaksir Kemungkinan Maksimum

Di sini, kumpulan parameter yang tidak diketahui diturunkan dalam teknik ini, yang dapat menghubungkan fungsi terkait dan memaksimalkan fungsi tersebut. Di sini model terkenal dipilih, dan nilai-nilai yang ada digunakan lebih jauh untuk dibandingkan dengan kumpulan data, yang pada metode coba-coba, membantu kita untuk menunda kecocokan yang paling relevan untuk kumpulan data, yang disebut estimator titik. .

Estimasi Poin vs Estimasi Interval

Perbedaan utama antara keduanya adalah nilai yang digunakan.
Dalam estimasi titik, satu nilai dipertimbangkan: statistik terbaik atau rata-rata statistik. Dalam estimasi interval, rentang angka dianggap mengarahkan informasi tentang kumpulan sampel.
Estimator titik umumnya diestimasi berdasarkan momen dan kemungkinan maksimum, sedangkan estimator interval diturunkan dengan teknik seperti membalikkan statistik uji, besaran pivot, dan interval Bayesian.
Estimator titik akan memberikan inferensi yang terkait dengan populasi dengan memperkirakan nilai yang terkait dengan parameter yang tidak diketahui menggunakan satu nilai atau titik. Sebaliknya, penaksir interval akan memberikan inferensi yang terkait dengan populasi dengan memperkirakan nilai yang terkait dengan parameter yang tidak diketahui menggunakan interval.

Keuntungan

Ini dianggap sebagai nilai pilihan terbaik atau tebakan terbaik. Ini umumnya membawa banyak konsistensi pada penelitian, bahkan jika sampelnya berubah.
Di sini, kami umumnya fokus pada satu nilai, menghemat banyak waktu belajar.
Estimator titik dianggap kurang bias dan lebih konsisten. Dengan demikian, fleksibilitasnya umumnya lebih dari estimator interval ketika terjadi perubahan pada kumpulan sampel.

Kesimpulan

Penaksir titik semata-mata bergantung pada peneliti yang melakukan studi tentang metode penaksiran apa yang perlu diterapkan, karena penaksir titik dan interval memiliki pro dan kontra. Namun, ini sedikit lebih efisien karena dianggap lebih konsisten dan tidak bias. Itu juga dapat digunakan ketika ada perubahan dalam kumpulan sampel.

Artikel yang Direkomendasikan

Artikel ini adalah panduan untuk Penaksir Titik dan definisinya. Di sini, kita membahas karakteristik, properti, metode, dan keuntungan estimator titik. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang pembiayaan dari artikel berikut: –