Estimador - definição
Estimador - definição
Um Estimador é uma função ou regra matemática utilizada para determinar o valor aproximado de um parâmetro populacional desconhecido a partir de dados de amostra disponíveis. Em estatística matemática, o estimador actua como uma ferramenta inferencial para passar de dados empíricos a inferências de natureza geral. O seu valor obtido para uma determinada amostra é designado por estimativa, e o próprio estimador tem o carácter de uma variável aleatória, uma vez que depende da aleatoriedade da amostra.
O desempenho de um estimador é avaliado pelas suas propriedades estatísticas, tais como a ausência de restrições, a consistência, a eficiência e a variância mínima. Um estimador sem restrições dá, em média, resultados corretos, um estimador consistente converge para o valor verdadeiro à medida que o número de observações aumenta e um estimador eficiente utiliza ao máximo a informação disponível nos dados. Muitas aplicações procuram construir estimadores que minimizem o erro quadrático médio ou satisfaçam critérios de otimização de acordo com a teoria da estimação.
Na engenharia, os estimadores encontram aplicações em sistemas de medição, controlo adaptativo, teoria dos filtros e processamento de sinais. Um exemplo é o filtro de Kalman, que é um estimador de estado dinâmico utilizado para seguir os parâmetros do sistema com base em séries temporais com ruído e ruído de medição. Na robótica, na automação e nos sistemas de navegação, os estimadores são utilizados para determinar a posição, a velocidade ou a orientação de objectos sob incerteza de dados.
Na informática e na aprendizagem automática , os estimadores aparecem como elementos de algoritmos de regressão e classificação para generalizar padrões a partir de conjuntos de treino. A sua construção pode basear-se em métodos paramétricos, bayesianos, frequentistas ou não paramétricos, dependendo dos pressupostos do modelo adotado. A interpretação e a utilização corretas dos estimadores requerem a compreensão das suas limitações, da dependência das distribuições dos dados e do impacto dos erros de medição e do ruído na qualidade das estimativas.
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