La estimación (o estimación ) es el proceso de encontrar una estimación o aproximación , que es un valor que se puede utilizar para algún propósito incluso si los datos de entrada pueden ser incompletos, inciertos o inestables . El valor es, no obstante, utilizable porque se deriva de la mejor información disponible. [1] Por lo general, la estimación implica "utilizar el valor de una estadística derivada de una muestra para estimar el valor de un parámetro de población correspondiente". [2] La muestra proporciona información que se puede proyectar, a través de varios procesos formales o informales, para determinar un rango con mayor probabilidad de describir la información faltante. Una estimación que resulte incorrecta será una sobreestimación si la estimación excede el resultado real [3] y una subestimación si la estimación no alcanza el resultado real. [4]
La confianza en una estimación se cuantifica como un intervalo de confianza , la probabilidad de que la estimación se encuentre en un rango determinado. Los estimadores humanos sufren sistemáticamente de exceso de confianza , creyendo que sus estimaciones son más precisas de lo que son en realidad. [5]
La estimación se realiza a menudo mediante muestreo , que consiste en contar una pequeña cantidad de ejemplos de algo y proyectar ese número sobre una población más grande. [1] Un ejemplo de estimación sería determinar cuántos caramelos de un tamaño determinado hay en un frasco de vidrio. Debido a que la distribución de caramelos dentro del frasco puede variar, el observador puede contar la cantidad de caramelos visibles a través del vidrio, considerar el tamaño del frasco y presumir que se puede encontrar una distribución similar en las partes que no se pueden ver, haciendo así una estimación de la cantidad total de caramelos que podría haber en el frasco si esa presunción fuera cierta. Las estimaciones se pueden generar de manera similar proyectando los resultados de encuestas o sondeos sobre toda la población.
Al hacer una estimación, el objetivo suele ser más útil para generar un rango de resultados posibles que sea lo suficientemente preciso para ser útil, pero no tan preciso que sea probable que sea inexacto. [2] Por ejemplo, al intentar adivinar el número de caramelos en el frasco, si se ven cincuenta y el volumen total del frasco parece ser aproximadamente veinte veces mayor que el volumen que contiene los caramelos visibles, entonces uno podría simplemente proyectar que había mil caramelos en el frasco. Tal proyección, destinada a elegir el valor único que se cree que está más cerca del valor real, se llama estimación puntual . [2] Sin embargo, es probable que una estimación puntual sea incorrecta, porque el tamaño de la muestra (en este caso, el número de caramelos visibles) es un número demasiado pequeño para estar seguro de que no contiene anomalías que difieren de la población en su conjunto. [2] Un concepto correspondiente es una estimación de intervalo , que captura un rango mucho más grande de posibilidades, pero es demasiado amplio para ser útil. [2] Por ejemplo, si se pidiera a alguien que estimara el porcentaje de personas a las que les gustan los dulces, sería claramente correcto que el número se encuentra entre cero y cien por ciento. [2] Sin embargo, tal estimación no proporcionaría ninguna orientación a alguien que estuviera tratando de determinar cuántos dulces comprar para una fiesta a la que asistirán cien personas.
En matemáticas, la aproximación describe el proceso de encontrar estimaciones en forma de límites superiores o inferiores para una cantidad que no se puede evaluar con precisión, y la teoría de aproximación se ocupa de encontrar funciones más simples que estén cerca de alguna función complicada y que puedan proporcionar estimaciones útiles. En estadística, un estimador es el nombre formal de la regla por la cual se calcula una estimación a partir de datos, y la teoría de estimación se ocupa de encontrar estimaciones con buenas propiedades. Este proceso se utiliza en el procesamiento de señales , para aproximar una señal no observada sobre la base de una señal observada que contiene ruido. Para la estimación de cantidades aún por observar, se aplican pronósticos y predicciones . Un problema de Fermi , en física, es uno que concierne a la estimación en problemas que generalmente implican hacer conjeturas justificadas sobre cantidades que parecen imposibles de calcular dada la información disponible limitada.
La estimación es importante en los negocios y la economía porque existen demasiadas variables para determinar cómo se desarrollarán las actividades a gran escala. La estimación en la planificación de proyectos puede ser particularmente significativa, porque se deben hacer planes para la distribución de la mano de obra y las compras de materias primas, a pesar de la incapacidad de conocer todos los posibles problemas que puedan surgir. Una cierta cantidad de recursos estará disponible para llevar a cabo un proyecto en particular, por lo que es importante obtener o generar una estimación de costos como uno de los elementos vitales para iniciar el proyecto. [6] La Oficina de Responsabilidad Gubernamental de los Estados Unidos define una estimación de costos como "la suma de los elementos de costo individuales, utilizando métodos establecidos y datos válidos, para estimar los costos futuros de un programa, basándose en lo que se conoce hoy", e informa que "la estimación realista de costos era imperativa al tomar decisiones inteligentes en la adquisición de nuevos sistemas". [7] Además, los planes de proyecto no deben subestimar las necesidades del proyecto, lo que puede resultar en demoras mientras se satisfacen las necesidades no satisfechas, ni deben sobreestimar en gran medida las necesidades del proyecto, o de lo contrario los recursos innecesarios pueden desperdiciarse.
Una estimación informal cuando se dispone de poca información se denomina estimación aproximada porque la investigación se acerca más a una mera suposición de la respuesta. El signo "estimado" , ℮, se utiliza para indicar que el contenido del paquete se acerca al contenido nominal.
