Inteligência Artificial |
Consistência
Um estimador é consistente quando suas estimativas se aproximam cada vez mais do verdadeiro valor do parâmetro à medida que o tamanho da amostra aumenta.
Essa propriedade garante que, com dados suficientes, o erro de estimação tende a desaparecer.
Suficiência
Um estimador suficiente é aquele que utiliza toda a informação relevante contida na amostra para estimar o parâmetro, sem descartar dados úteis.
Estimadores suficientes são preferíveis, pois não desperdiçam informação disponível nos dados coletados.
Erro Quadrático Médio
O Erro Quadrático Médio (EQM) combina viés e variância em uma única medida, avaliando o quão distantes, em média, as estimativas de um estimador estão do verdadeiro valor do parâmetro.
Um bom estimador busca minimizar o EQM, o que muitas vezes envolve um equilíbrio entre reduzir o viés e controlar a variância das estimativas.