Ang isang sukatan ng kahusayan ay ang ratio ng theoretically minimal na pagkakaiba sa aktwal na pagkakaiba ng estimator. Ang panukalang ito ay nasa pagitan ng 0 at 1. Ang isang estimator na may kahusayan na 1.0 ay sinasabing isang "efficient estimator". Ang kahusayan ng isang ibinigay na estimator ay depende sa populasyon.
Paano mo malalaman kung mahusay ang isang estimator?
Ang mahusay na estimator ay nailalarawan sa pamamagitan ng maliit na pagkakaiba o mean square error, na nagsasaad na mayroong maliit na paglihis sa pagitan ng tinantyang halaga at ng "totoong" value.
Paano mo matutukoy kung medyo mahusay ang estimator ng data?
Maaari nating ihambing ang kalidad ng dalawang estimator sa pamamagitan ng pagtingin sa ratio ng kanilang MSE. Kung ang dalawang estimator ay walang kinikilingan, ito ay katumbas ng ratio ng mga pagkakaiba-iba na tinutukoy bilang ang relatibong kahusayan.
Ano ang nagpapahusay sa isang point estimator?
Pinakamahusay o walang pinapanigan
Ang pinakamahusay na point estimator ay ang may pinakamaliit na pagkakaiba-iba ng lahat ng walang pinapanigan at pare-parehong mga pagtatantya Sinusukat ng pagkakaiba-iba ang antas ng dispersion mula sa pagtatantya, at ang pinakamaliit na pagkakaiba ay dapat na hindi bababa sa iba-iba mula sa isang sample patungo sa isa pa.
Ano ang ibig sabihin ng pagiging hindi mahusay ng isang estimator?
hindi mahusay na estimator. Isang statistical estimator na ang pagkakaiba ay mas malaki kaysa sa isang mahusay na estimator. Sa madaling salita, para sa isang hindi mahusay na estimator na pagkakapantay-pantay sa Rao–Cramér inequality ay hindi natatamo para sa kahit isang value ng parameter na tatantyahin.
