Obciążenie () w statystyce – różnica między wartością oczekiwaną estymatora danego parametru a prawdziwą wartością tego parametru. Obciążenie jest miarą błędu systematycznego estymatora.
Definicja Estymator jest obciążony, gdy jego wartość oczekiwana nie jest równa szacowanemu parametrowi:
Natomiast estymator jest nieobciążony (), gdy obciążenie wynosi zero:
gdzie: – estymator parametru (wartość obliczana na podstawie danych z próby), – prawdziwa (nieznana) wartość parametru w populacji.
Przyczyny obciążenia Niepełny operat losowania – to znaczy taki, który nie był reprezentacyjny. Niewłaściwie dobrana jednostka losowania – np. zamiast pojedycznych egzemplarzy gumy do żucia operat powinien składać się z całych opakowań. Brak elementów wylosowanych do próby w końcowej próbie – np. gdy ankietowani nie odpowiedzieli na dane pytanie. Źle dobrane pytanie w ankiecie – pytania nie powinny sugerować odpowiedzi. Nielosowy sposób doboru próby – np. osoba przeprowadzająca ankietę na ulicy, może unikać ludzi agresywnych oraz śpieszących się, tym samym wyklucza je z próby. Może być także spowodowany błędem autoselekcji, gdy pewne osoby są bardziej skłonne wziąć udział w badaniu. Błąd przeżywalności, także może wpływać na obciążenie estymatora.
Przypisy
Bibliografia
Kategoria:Teoria estymacji