Métodos de estimación de intervalos
La estimación por intervalos es un método de inferencia estadística que proporciona un rango de intervalos de estimaciones de parámetros poblacionales basados en la distribución muestral de estadísticas muestrales. En la estimación de intervalos, se puede dar una medida de probabilidad de la cercanía de la estadística muestral al parámetro poblacional en función de la distribución muestral de la estadística muestral.
Algunos métodos comunes de estimación de intervalos: Método del momento central: este método utiliza el momento central de la muestra para estimar el momento central de la población, utiliza la varianza muestral para estimar la varianza poblacional y luego utiliza estas estimaciones para construir una estimación de intervalo.
Método de máxima verosimilitud/método de máxima verosimilitud: es un método para estimar parámetros desconocidos maximizando la función de verosimilitud de la muestra. Método de mínimos cuadrados: este es un método para estimar parámetros desconocidos minimizando la suma de cuadrados de los errores.
Método Jackknife: este es un método utilizado para lidiar con la heterocedasticidad. Trata cada observación como una muestra de observación independiente y realiza una estimación de intervalo basada en la media y la varianza de estas muestras. Estimación robusta: este método tiene como objetivo reducir el impacto de los valores atípicos en la estimación, mejorando así la precisión de la estimación del intervalo.
La diferencia entre estimación de intervalo y modelo lineal
La estimación de intervalo es una forma de estimación de parámetros, que proporciona un rango de intervalo de la estimación de parámetros general en función de la distribución muestral de las estadísticas de muestra. No sólo indica cuán precisa es la estimación, sino también cuán confiable es.
El modelo lineal, ya sea un modelo estadístico o un algoritmo de aprendizaje automático, es un modelo matemático que conecta varios enlaces a través de un determinado proceso. Cubre una amplia gama de modelos estadísticos, incluidos modelos de regresión lineal, modelos de análisis de varianza, etc., y se utiliza en muchos campos como la biología, la medicina, la economía y la gestión.