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 . No obstante, el valor es utilizable porque se deriva de la mejor información disponible. [1] Normalmente, la estimación implica "utilizar el valor de una estadística derivada de una muestra para estimar el valor de un parámetro poblacional correspondiente". [2] La muestra proporciona información que puede proyectarse, a través de varios procesos formales o informales, para determinar un rango que probablemente describa 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 realmente son. [5]
La estimación a menudo se realiza mediante muestreo , que consiste en contar un pequeño número de ejemplos y proyectar ese número en una población más grande. [1] Un ejemplo de estimación sería determinar cuántos dulces de un tamaño determinado hay en un frasco de vidrio. Debido a que la distribución de dulces dentro del frasco puede variar, el observador puede contar el número de dulces visibles a través del vidrio, considerar el tamaño del frasco y suponer que se puede encontrar una distribución similar en las partes que no se pueden ver, por lo que hacer una estimación del número total de dulces que podrían estar en el frasco si esa suposición fuera cierta. De manera similar, se pueden generar estimaciones proyectando los resultados de encuestas o sondeos a toda la población.
Al hacer una estimación, el objetivo suele ser más útil para generar una gama de resultados posibles que sea lo suficientemente precisa como para ser útil, pero no tan precisa como para que sea probable que sea inexacta. [2] Por ejemplo, al tratar de adivinar el número de dulces en el frasco, si cincuenta fueran visibles y el volumen total del frasco pareciera ser aproximadamente veinte veces mayor que el volumen que contiene los dulces visibles, entonces uno podría simplemente proyecto que había mil dulces en el frasco. Esta proyección, destinada a seleccionar el valor único que se cree que es más cercano al valor real, se denomina estimación puntual . [2] Sin embargo, es probable que una estimación puntual sea incorrecta, porque el tamaño de la muestra (en este caso, la cantidad de dulces que son visibles) es un número demasiado pequeño para estar seguro de que no contiene anomalías que difieran de la población. como un todo. [2] Un concepto correspondiente es una estimación de intervalo , que captura una gama mucho mayor de posibilidades, pero es demasiado amplia para ser útil. [2] Por ejemplo, si a uno se le pidiera que estimara el porcentaje de personas a las que les gustan los dulces, sería claramente correcto que el número esté entre cero y cien por ciento. [2] Sin embargo, tal estimación no proporcionaría ninguna orientación a alguien que esté 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 la aproximación se ocupa de encontrar funciones más simples que se acerquen a alguna función complicada y que puedan proporcionar estimaciones útiles. En estadística, un estimador es el nombre formal de la regla mediante la cual se calcula una estimación a partir de datos, y la teoría de la estimación se ocupa de encontrar estimaciones con buenas propiedades. Este proceso se utiliza en el procesamiento de señales para aproximar una señal no observada a partir de una señal observada que contiene ruido. Para la estimación de cantidades aún por observar, se aplican la previsión y la predicción . Un problema de Fermi , en física, es uno relacionado con la estimación en problemas que normalmente 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 importante, 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 EE. UU. define una estimación de costos como "la suma de elementos de costos individuales, utilizando métodos establecidos y datos válidos, para estimar los costos futuros de un programa, basándose en lo que se sabe hoy", e informa que " era imperativo realizar una estimación realista de los costes a la hora de tomar decisiones acertadas en la adquisición de nuevos sistemas". [7] Además, los planes del proyecto no deben subestimar las necesidades del proyecto, lo que puede resultar en retrasos mientras se satisfacen las necesidades insatisfechas, ni deben sobreestimar en gran medida las necesidades del proyecto, o de lo contrario los recursos innecesarios podrían desperdiciarse.
Una estimación informal cuando hay poca información disponible se llama estimación aproximada porque la investigación se acerca más a una pura conjetura de la respuesta. El signo "estimado" , ℮, se utiliza para indicar que el contenido del paquete se aproxima al contenido nominal.
