"Punktskattning"@sv . . . . . . "1106406678"^^ . . "\uD1B5\uACC4\uD559\uC5D0\uC11C \uC810 \uCD94\uC815(\u9EDE \u63A8\u5B9A)\uC740 \uBBF8\uC9C0\uC758 \uBD84\uD3EC\uC5D0 \uB300\uD558\uC5EC \uAC00\uC7A5 \uADFC\uC0AC\uD55C \uB2E8\uC77C \uAC12\uC744 \uAD6C\uD558\uB294 \uAC83\uC774\uB2E4. \uBCF4\uB2E4 \uD615\uC2DD\uC801\uC73C\uB85C\uB294, \uC774\uAC83\uC740 \uB370\uC774\uD130\uC5D0 \uC810 \uB97C \uC801\uC6A9\uD558\uB294 \uAC83\uC774\uB2E4. \uC810 \uCD94\uC815\uC740 \uBAA8\uC218\uC758 \uB97C \uACC4\uC0B0\uD558\uB294 \uAC83\uC744 \uC8FC \uBAA9\uC801\uC73C\uB85C \uAC16\uB294 \uC758 \uCD94\uC815\uACFC \uB300\uBE44\uB418\uC5B4\uC57C \uD55C\uB2E4.\uC5EC\uAE30\uC5D0\uC11C\uC758 \uCC28\uC774\uB294 \uB2E8\uC77C \uC810\uC744 \uCD94\uC815\uD558\uB294 \uAC83(\uC810 \uCD94\uC815)\uACFC \uC810\uB4E4\uC758 \uAC00\uC911 \uD569\uC744 \uCD94\uC815\uD558\uB294 \uAC83(\uD655\uB960 \uBC00\uB3C4 \uD568\uC218)\uC758 \uCC28\uC774\uC774\uB2E4."@ko . "Estymacja punktowa \u2013 grupa metod statystycznych, s\u0142u\u017C\u0105ca do punktowego oszacowania warto\u015Bci szukanego parametru rozk\u0142adu. Punktowe oszacowanie oznacza tutaj, \u017Ce uzyskujemy konkretn\u0105 warto\u015B\u0107 liczbow\u0105, nie za\u015B przedzia\u0142 liczbowy, jak dzieje si\u0119 to w przypadku estymacji przedzia\u0142owej. Metody estymacji punktowej sprowadzaj\u0105 si\u0119 do wyznaczenia odpowiedni\u0105 metod\u0105 estymatora szacowanego parametru."@pl . . "\u5728\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\uFF0C\u70B9\u4F30\u8A08\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Apoint estimation\uFF09\u662F\u6307\u4EE5\u6837\u672C\u6570\u636E\u6765\u4F30\u8BA1\u603B\u4F53\u6BCD\u6578\uFF0C \u4F30\u8BA1\u7ED3\u679C\u4F7F\u7528\u4E00\u4E2A\u70B9\u7684\u6570\u503C\u8868\u793A\u201C\u6700\u4F73\u4F30\u8BA1\u503C\u201D\uFF0C\u56E0\u6B64\u79F0\u4E3A\u70B9\u4F30\u8BA1\u3002\u7531\u6837\u672C\u6570\u636E\u4F30\u8BA1\u603B\u4F53\u5206\u5E03\u6240\u542B\u672A\u77E5\u53C2\u6570\u7684\u771F\u5BE6\u503C\uFF0C\u6240\u5F97\u5230\u7684\u503C\uFF0C\u79F0\u4E3A\u4F30\u8BA1\u503C\u3002 \u70B9\u4F30\u8BA1\u53EF\u4EE5\u4E0E\u5F62\u6210\u5BF9\u6BD4\uFF1A\u8FD9\u79CD\u533A\u95F4\u4F30\u8BA1\u901A\u5E38\u662F\u5728\u7684\u60C5\u51B5\u4E0B\u7684\u7F6E\u4FE1\u533A\u95F4 \uFF0C\u6216\u5728\u8D1D\u53F6\u65AF\u63A8\u65AD\u7684\u60C5\u51B5\u4E0B\u7684 \u3002"@zh . . . "Punktskattning \u00E4r en metod att fr\u00E5n ett observerat stickprov ber\u00E4kna ett n\u00E4rmev\u00E4rde till en ok\u00E4nd parameter i en sannolikhetsf\u00F6rdelning. De vanligaste exemplen \u00E4r medelv\u00E4rde, som anv\u00E4nds som punktskattning till v\u00E4ntev\u00E4rde, och , som anv\u00E4nds som punktskattning till varians. Vanliga m\u00E5tt p\u00E5 kvaliteten p\u00E5 en punktskattning \u00E4r bias och eller standardavvikelse. En punktskattning som har bias lika med noll kallas v\u00E4ntev\u00E4rdesriktig. Vanliga metoder att ber\u00E4kna punktskattningar \u00E4r momentmetoden och Maximum-Likelihood-metoden."@sv . . . . . "Punktsch\u00E4tzer"@de . "160379"^^ . "Point estimation"@en . . "\uC810 \uCD94\uC815"@ko . "In statistics, point estimation involves the use of sample data to calculate a single value (known as a point estimate since it identifies a point in some parameter space) which is to serve as a \"best guess\" or \"best estimate\" of an unknown population parameter (for example, the population mean). More formally, it is the application of a point estimator to the data to obtain a point estimate."@en . . "\u70B9\u4F30\u8BA1"@zh . "Als Punktsch\u00E4tzer bezeichnet man in der mathematischen Statistik eine Sch\u00E4tzfunktion, die jeder Stichprobe einen Wert zuordnet, der eine gewisse Eigenschaft des zugrundeliegenden Wahrscheinlichkeitsma\u00DFes sch\u00E4tzen soll. In den meisten Anwendungen ist die interessierende Gr\u00F6\u00DFe ein Parameter der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Beobachtungen (wie z. B. der Mittelwert einer Normalverteilung ) Bei der Betrachtung von Punktsch\u00E4tzern ist auch die Betrachtung der dazugeh\u00F6rigen Konfidenzintervalle wichtig."@de . . . . . . . . . . . . . "\u70B9\u63A8\u5B9A\uFF08\u3066\u3093\u3059\u3044\u3066\u3044\u3001\u82F1: point estimation\uFF09\u3068\u306F\u3001\u63A8\u8A08\u7D71\u8A08\u5B66\u306B\u304A\u3044\u3066\u89B3\u6E2C\u30C7\u30FC\u30BF\u306B\u57FA\u3065\u3044\u3066\u672A\u77E5\u91CF\u306B\u5BFE\u3059\u308B\u826F\u597D\u306A\u63A8\u5B9A\uFF08\u63A8\u5B9A\u91CF\uFF09\u3068\u898B\u306A\u305B\u308B\u5024\uFF08\u7D71\u8A08\u91CF\uFF09\u3092\u8A08\u7B97\u3059\u308B\u624B\u6CD5\u3068\u305D\u306E\u7D50\u679C\u3092\u8A00\u3046\u3002\u5E73\u5747\u5024\u30FB\u4E2D\u592E\u5024\u30FB\u6700\u983B\u5024\u306A\u3069\u304C\u7528\u3044\u3089\u308C\u308B\u3002\u5C24\u5EA6\u95A2\u6570\u306E\u6700\u983B\u5024\u3067\u63A8\u5B9A\u3059\u308B\u5834\u5408\u3001\u4E8B\u524D\u5206\u5E03\u304C\u306A\u3044\u5834\u5408\u3092\u6700\u5C24\u63A8\u5B9A\u3001\u4E8B\u524D\u5206\u5E03\u304C\u3042\u308B\u5834\u5408\u3092\u6700\u5927\u4E8B\u5F8C\u78BA\u7387\u63A8\u5B9A\u3068\u3044\u3046\u3002 \u901A\u5E38\u3001\u63A8\u5B9A\u5024\u306F\u8A18\u53F7\u306E\u4E0A\u306B\u300C\uFF3E\u300D\u3092\u3064\u3051\u308B\u3002"@ja . "Estymacja punktowa"@pl . . . . . "Estymacja punktowa \u2013 grupa metod statystycznych, s\u0142u\u017C\u0105ca do punktowego oszacowania warto\u015Bci szukanego parametru rozk\u0142adu. Punktowe oszacowanie oznacza tutaj, \u017Ce uzyskujemy konkretn\u0105 warto\u015B\u0107 liczbow\u0105, nie za\u015B przedzia\u0142 liczbowy, jak dzieje si\u0119 to w przypadku estymacji przedzia\u0142owej. Metody estymacji punktowej sprowadzaj\u0105 si\u0119 do wyznaczenia odpowiedni\u0105 metod\u0105 estymatora szacowanego parametru."@pl . . "\u0422\u043E\u0301\u0447\u0435\u0447\u043D\u0430\u044F \u043E\u0446\u0435\u0301\u043D\u043A\u0430 \u0432 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435 \u2014 \u044D\u0442\u043E \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u043E\u0435 \u043D\u0430 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0435 \u043D\u0430\u0431\u043B\u044E\u0434\u0435\u043D\u0438\u0439, \u043F\u0440\u0435\u0434\u043F\u043E\u043B\u043E\u0436\u0438\u0442\u0435\u043B\u044C\u043D\u043E \u0431\u043B\u0438\u0437\u043A\u043E\u0435 \u043A \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u043E\u043C\u0443 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0443."@ru . . . . "\u70B9\u63A8\u5B9A\uFF08\u3066\u3093\u3059\u3044\u3066\u3044\u3001\u82F1: point estimation\uFF09\u3068\u306F\u3001\u63A8\u8A08\u7D71\u8A08\u5B66\u306B\u304A\u3044\u3066\u89B3\u6E2C\u30C7\u30FC\u30BF\u306B\u57FA\u3065\u3044\u3066\u672A\u77E5\u91CF\u306B\u5BFE\u3059\u308B\u826F\u597D\u306A\u63A8\u5B9A\uFF08\u63A8\u5B9A\u91CF\uFF09\u3068\u898B\u306A\u305B\u308B\u5024\uFF08\u7D71\u8A08\u91CF\uFF09\u3092\u8A08\u7B97\u3059\u308B\u624B\u6CD5\u3068\u305D\u306E\u7D50\u679C\u3092\u8A00\u3046\u3002\u5E73\u5747\u5024\u30FB\u4E2D\u592E\u5024\u30FB\u6700\u983B\u5024\u306A\u3069\u304C\u7528\u3044\u3089\u308C\u308B\u3002\u5C24\u5EA6\u95A2\u6570\u306E\u6700\u983B\u5024\u3067\u63A8\u5B9A\u3059\u308B\u5834\u5408\u3001\u4E8B\u524D\u5206\u5E03\u304C\u306A\u3044\u5834\u5408\u3092\u6700\u5C24\u63A8\u5B9A\u3001\u4E8B\u524D\u5206\u5E03\u304C\u3042\u308B\u5834\u5408\u3092\u6700\u5927\u4E8B\u5F8C\u78BA\u7387\u63A8\u5B9A\u3068\u3044\u3046\u3002 \u901A\u5E38\u3001\u63A8\u5B9A\u5024\u306F\u8A18\u53F7\u306E\u4E0A\u306B\u300C\uFF3E\u300D\u3092\u3064\u3051\u308B\u3002"@ja . . . . . . . . . . . . . . "\uD1B5\uACC4\uD559\uC5D0\uC11C \uC810 \uCD94\uC815(\u9EDE \u63A8\u5B9A)\uC740 \uBBF8\uC9C0\uC758 \uBD84\uD3EC\uC5D0 \uB300\uD558\uC5EC \uAC00\uC7A5 \uADFC\uC0AC\uD55C \uB2E8\uC77C \uAC12\uC744 \uAD6C\uD558\uB294 \uAC83\uC774\uB2E4. \uBCF4\uB2E4 \uD615\uC2DD\uC801\uC73C\uB85C\uB294, \uC774\uAC83\uC740 \uB370\uC774\uD130\uC5D0 \uC810 \uB97C \uC801\uC6A9\uD558\uB294 \uAC83\uC774\uB2E4. \uC810 \uCD94\uC815\uC740 \uBAA8\uC218\uC758 \uB97C \uACC4\uC0B0\uD558\uB294 \uAC83\uC744 \uC8FC \uBAA9\uC801\uC73C\uB85C \uAC16\uB294 \uC758 \uCD94\uC815\uACFC \uB300\uBE44\uB418\uC5B4\uC57C \uD55C\uB2E4.\uC5EC\uAE30\uC5D0\uC11C\uC758 \uCC28\uC774\uB294 \uB2E8\uC77C \uC810\uC744 \uCD94\uC815\uD558\uB294 \uAC83(\uC810 \uCD94\uC815)\uACFC \uC810\uB4E4\uC758 \uAC00\uC911 \uD569\uC744 \uCD94\uC815\uD558\uB294 \uAC83(\uD655\uB960 \uBC00\uB3C4 \uD568\uC218)\uC758 \uCC28\uC774\uC774\uB2E4."@ko . . . . . . . . . . "Punktskattning \u00E4r en metod att fr\u00E5n ett observerat stickprov ber\u00E4kna ett n\u00E4rmev\u00E4rde till en ok\u00E4nd parameter i en sannolikhetsf\u00F6rdelning. De vanligaste exemplen \u00E4r medelv\u00E4rde, som anv\u00E4nds som punktskattning till v\u00E4ntev\u00E4rde, och , som anv\u00E4nds som punktskattning till varians. Vanliga m\u00E5tt p\u00E5 kvaliteten p\u00E5 en punktskattning \u00E4r bias och eller standardavvikelse. En punktskattning som har bias lika med noll kallas v\u00E4ntev\u00E4rdesriktig. Vanliga metoder att ber\u00E4kna punktskattningar \u00E4r momentmetoden och Maximum-Likelihood-metoden."@sv . . "\u0422\u043E\u0447\u043A\u043E\u0432\u0430 \u043E\u0446\u0456\u043D\u043A\u0430 \u0443 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u043D\u0456\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456 \u2014 \u0446\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u0449\u043E \u043E\u0431\u0447\u0438\u0441\u043B\u044E\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u043D\u0430 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0456 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438, \u0456\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E \u0431\u043B\u0438\u0437\u044C\u043A\u0435 \u043E\u0446\u0456\u043D\u044E\u0432\u0430\u043D\u043E\u043C\u0443 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0443 \u043F\u043E\u043F\u0443\u043B\u044F\u0446\u0456\u0457."@uk . . "\u0422\u043E\u0301\u0447\u0435\u0447\u043D\u0430\u044F \u043E\u0446\u0435\u0301\u043D\u043A\u0430 \u0432 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435 \u2014 \u044D\u0442\u043E \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u043E\u0435 \u043D\u0430 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0435 \u043D\u0430\u0431\u043B\u044E\u0434\u0435\u043D\u0438\u0439, \u043F\u0440\u0435\u0434\u043F\u043E\u043B\u043E\u0436\u0438\u0442\u0435\u043B\u044C\u043D\u043E \u0431\u043B\u0438\u0437\u043A\u043E\u0435 \u043A \u043E\u0446\u0435\u043D\u0438\u0432\u0430\u0435\u043C\u043E\u043C\u0443 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0443."@ru . . . . "Als Punktsch\u00E4tzer bezeichnet man in der mathematischen Statistik eine Sch\u00E4tzfunktion, die jeder Stichprobe einen Wert zuordnet, der eine gewisse Eigenschaft des zugrundeliegenden Wahrscheinlichkeitsma\u00DFes sch\u00E4tzen soll. In den meisten Anwendungen ist die interessierende Gr\u00F6\u00DFe ein Parameter der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Beobachtungen (wie z. B. der Mittelwert einer Normalverteilung ) Punktsch\u00E4tzer sind neben Bereichssch\u00E4tzern zentrales Untersuchungsobjekt der Sch\u00E4tztheorie und im allgemeineren Sinne eine Entscheidungsfunktion, die vorliegenden Beobachtungen einen Sch\u00E4tzwert der interessierenden Gr\u00F6\u00DFe zuordnet.Ein Punktsch\u00E4tzer ist eine Funktion der zuf\u00E4lligen Beobachtungen, eine Punktsch\u00E4tzung der errechnete Wert des Punktsch\u00E4tzers f\u00FCr vorliegende Beobachtungen. Bei der Betrachtung von Punktsch\u00E4tzern ist auch die Betrachtung der dazugeh\u00F6rigen Konfidenzintervalle wichtig."@de . . . . "18480"^^ . . . . "\u0422\u043E\u0447\u043A\u043E\u0432\u0430 \u043E\u0446\u0456\u043D\u043A\u0430 \u0443 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u043D\u0456\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456 \u2014 \u0446\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u0449\u043E \u043E\u0431\u0447\u0438\u0441\u043B\u044E\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u043D\u0430 \u043E\u0441\u043D\u043E\u0432\u0456 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438, \u0456\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E \u0431\u043B\u0438\u0437\u044C\u043A\u0435 \u043E\u0446\u0456\u043D\u044E\u0432\u0430\u043D\u043E\u043C\u0443 \u043F\u0430\u0440\u0430\u043C\u0435\u0442\u0440\u0443 \u043F\u043E\u043F\u0443\u043B\u044F\u0446\u0456\u0457."@uk . . . "\u5728\u7EDF\u8BA1\u5B66\u4E2D\uFF0C\u70B9\u4F30\u8A08\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1Apoint estimation\uFF09\u662F\u6307\u4EE5\u6837\u672C\u6570\u636E\u6765\u4F30\u8BA1\u603B\u4F53\u6BCD\u6578\uFF0C \u4F30\u8BA1\u7ED3\u679C\u4F7F\u7528\u4E00\u4E2A\u70B9\u7684\u6570\u503C\u8868\u793A\u201C\u6700\u4F73\u4F30\u8BA1\u503C\u201D\uFF0C\u56E0\u6B64\u79F0\u4E3A\u70B9\u4F30\u8BA1\u3002\u7531\u6837\u672C\u6570\u636E\u4F30\u8BA1\u603B\u4F53\u5206\u5E03\u6240\u542B\u672A\u77E5\u53C2\u6570\u7684\u771F\u5BE6\u503C\uFF0C\u6240\u5F97\u5230\u7684\u503C\uFF0C\u79F0\u4E3A\u4F30\u8BA1\u503C\u3002 \u70B9\u4F30\u8BA1\u53EF\u4EE5\u4E0E\u5F62\u6210\u5BF9\u6BD4\uFF1A\u8FD9\u79CD\u533A\u95F4\u4F30\u8BA1\u901A\u5E38\u662F\u5728\u7684\u60C5\u51B5\u4E0B\u7684\u7F6E\u4FE1\u533A\u95F4 \uFF0C\u6216\u5728\u8D1D\u53F6\u65AF\u63A8\u65AD\u7684\u60C5\u51B5\u4E0B\u7684 \u3002"@zh . . . . . "\u70B9\u63A8\u5B9A"@ja . "\u0422\u043E\u0447\u043A\u043E\u0432\u0430 \u043E\u0446\u0456\u043D\u043A\u0430"@uk . . . "\u0422\u043E\u0447\u0435\u0447\u043D\u0430\u044F \u043E\u0446\u0435\u043D\u043A\u0430"@ru . . . "In statistics, point estimation involves the use of sample data to calculate a single value (known as a point estimate since it identifies a point in some parameter space) which is to serve as a \"best guess\" or \"best estimate\" of an unknown population parameter (for example, the population mean). More formally, it is the application of a point estimator to the data to obtain a point estimate. Point estimation can be contrasted with interval estimation: such interval estimates are typically either confidence intervals, in the case of frequentist inference, or credible intervals, in the case of Bayesian inference. More generally, a point estimator can be contrasted with a set estimator. Examples are given by confidence sets or credible sets. A point estimator can also be contrasted with a distribution estimator. Examples are given by confidence distributions, randomized estimators, and Bayesian posteriors."@en . . . . . . . .