Надежный оценщик

экономический словарь

Надежная оценка или оценка, обладающая свойством устойчивости, - это оценка, достоверность которой не изменяется в результате нарушения любого из исходных предположений.

Идея надежной оценки состоит в том, чтобы подготовиться к возможным ошибкам в исходных предположениях. В статистике и экономике обычно используются исходные гипотезы. То есть предположения, при которых a формулирует, что теория может быть выполнена. Например: «Если Месси не травмирован, он сыграет свою сотую игру с« Барселоной »».

У нас есть исходная гипотеза и результат. Гипотеза заключается в том, что он не травмируется. Если он получит травму, прогноз, что он проведет свой 100-й матч в чемпионате, не сбудется. В этом случае мы не работаем с надежной оценкой. Почему? Потому что, если бы он был надежным оценщиком, факт, что он получил травму, не поставил бы под угрозу прогноз.

Точечная оценка

Робастная оценка и исходные предположения

Приведенный выше пример - откровенно простой пример. В статистике, если у нас нет базовых знаний, это не такие уж простые примеры. Однако мы попытаемся объяснить исходное предположение, которое обычно не выполняется, когда мы делаем оценку.

Исходные допущения или исходные допущения распространены в экономике. В экономической модели очень часто указываются исходные допущения. Например, предположение, что рынок является абсолютно конкурентным, часто встречается во многих экономических моделях.

В случае предположения, что мы сталкиваемся с совершенно конкурентным рынком, мы предполагаем - сильно упрощая - что все мы одинаковы. У всех одни и те же деньги, товары одинаковые, и никто не может повлиять на цену товара или услуги.

С этой точки зрения в статистике исходным предположением, которое выделяется среди всех остальных, является предположение о распределении вероятностей. Для выполнения определенных свойств нашей оценки необходимо, чтобы изучаемое явление было распределено в соответствии с вероятностной структурой.

Нормальное распределение

Нормальное распределение вероятностей является наиболее распространенным. Отсюда и его название. Он так называется, потому что он «нормальный» или обычный. Очень часто можно увидеть, как во многих статистических исследованиях говорится: «Мы предполагаем, что случайная величина X нормально распределена».

При нормальном распределении есть несколько хорошо работающих оценок. Конечно, мы должны спросить себя: а что, если распределение случайной величины X не является нормальным распределением? Это может быть, например, гипергеометрическое распределение.

Пример робастного оценщика

Теперь, когда у нас есть небольшое представление, давайте рассмотрим пример. Представим, что мы хотим рассчитать среднее количество голов Лео Месси за сезон. В нашем исследовании мы предполагаем, что распределение вероятностей голов Месси является нормальным распределением. Итак, мы используем оценку среднего. У этого оценщика есть формула. Применяем и получаем результат. Например, 48,5 голов за сезон.

Принимая во внимание вышесказанное, предположим, что мы ошиблись в типе распределения вероятностей. Если бы распределение вероятностей было на самом деле t-распределением Стьюдента, дало бы ли нам применение соответствующей формулы среднего значения тот же результат? Например, результатом может быть 48 голов. Результат не тот, однако мы подошли очень близко. В заключение можно сказать, что оценка является надежной, поскольку ошибка в исходном предположении существенно не меняет результаты.

теги:  бухгалтерский учет экономический анализ биография 

Интересные статьи

add
close

Популярные посты

экономический словарь

Заказ на покупку

экономический словарь

Индекс содействия рынку