Оценка

Оценка (или оценка ) — это процесс поиска оценки или аппроксимации , которая представляет собой значение, которое можно использовать для какой-либо цели, даже если входные данные могут быть неполными, неопределенными или нестабильными . Тем не менее, это значение можно использовать, поскольку оно получено на основе наилучшей доступной информации. ^[1] Обычно оценка включает в себя «использование значения статистики, полученной на основе выборки, для оценки значения соответствующего параметра совокупности». ^[2] Выборка предоставляет информацию, которую можно спрогнозировать с помощью различных формальных или неформальных процессов, чтобы определить диапазон, который с наибольшей вероятностью опишет недостающую информацию. Оценка, которая окажется неверной, будет завышенной, если оценка превышает фактический результат. ^[3] и занижение оценки , если оценка не соответствует фактическому результату. ^[4]

Доверие к оценке количественно выражается как доверительный интервал — вероятность того, что оценка находится в определенном диапазоне. Оценщики-люди систематически страдают от чрезмерной самоуверенности , полагая, что их оценки более точны, чем они есть на самом деле. ^[5]

Как происходит оценка

Оценка часто выполняется путем выборки , при которой подсчитывается небольшое количество примеров чего-либо и проецируется это число на большую совокупность. ^[1] Примером оценки может служить определение количества конфет заданного размера в стеклянной банке. Поскольку распределение конфет внутри банки может варьироваться, наблюдатель может подсчитать количество конфет, видимых через стекло, принять во внимание размер банки и предположить, что аналогичное распределение можно найти в невидимых частях, тем самым сделать оценку общего количества конфет, которые могли бы находиться в банке, если бы это предположение было верным. Оценки также могут быть получены путем проецирования результатов опросов или опросов на все население.

При оценке часто наиболее полезной целью является получение диапазона возможных результатов, достаточно точных, чтобы быть полезными, но не настолько точных, чтобы они могли оказаться неточными. ^[2] Например, пытаясь угадать количество конфет в банке, если видно пятьдесят конфет, а общий объем банки примерно в двадцать раз превышает объем, содержащий видимые конфеты, то можно было бы просто спрогнозировать, что существует в банке была тысяча конфет. Такая проекция, предназначенная для выбора единственного значения, которое считается наиболее близким к фактическому значению, называется точечной оценкой . ^[2] Однако точечная оценка, скорее всего, будет неверной, поскольку размер выборки (в данном случае количество видимых конфет) слишком мал, чтобы быть уверенным, что она не содержит аномалий, отличающихся от генеральной совокупности в целом. . ^[2] Соответствующей концепцией является интервальная оценка , которая охватывает гораздо больший диапазон возможностей, но слишком широка, чтобы быть полезной. ^[2] Например, если бы кого-то попросили оценить процент людей, которые любят конфеты, очевидно, было бы правильно, что это число находится в диапазоне от нуля до ста процентов. ^[2] Однако такая оценка не будет служить руководством для тех, кто пытается определить, сколько конфет нужно купить для вечеринки, на которой будет присутствовать сотня человек.

Использование оценки

В математике аппроксимация описывает процесс поиска оценок в виде верхних или нижних границ величины, которую невозможно точно оценить, а теория аппроксимации занимается поиском более простых функций, которые близки к некоторой сложной функции и могут дать полезные оценки. В статистике оценщик — это формальное название правила, по которому оценка рассчитывается на основе данных, а теория оценки занимается поиском оценок с хорошими свойствами. Этот процесс используется при обработке сигналов для аппроксимации ненаблюдаемого сигнала на основе наблюдаемого сигнала, содержащего шум. Для оценки еще не наблюдаемых величин прогнозирование и предсказание применяются . Проблема Ферми в физике связана с оценкой задач, которые обычно включают в себя обоснованные предположения о величинах, которые кажутся невозможными для вычисления при наличии ограниченной доступной информации.

Оценка важна в бизнесе и экономике, поскольку существует слишком много переменных, чтобы понять, как будет развиваться крупномасштабная деятельность. Оценка при планировании проекта может иметь особенно важное значение, поскольку планы распределения рабочей силы и закупок сырья должны быть составлены, несмотря на неспособность знать все возможные проблемы, которые могут возникнуть. Определенное количество ресурсов будет доступно для реализации конкретного проекта, поэтому важно получить или составить смету затрат как один из жизненно важных элементов вступления в проект. ^[6] определяет Счетная палата правительства США смету расходов как «суммирование отдельных элементов затрат с использованием установленных методов и достоверных данных для оценки будущих затрат программы на основе того, что известно сегодня», и сообщает, что «реалистичная оценка затрат» был необходим при принятии мудрых решений при приобретении новых систем». ^[7] Кроме того, планы проекта не должны недооценивать потребности проекта, что может привести к задержкам в процессе удовлетворения неудовлетворенных потребностей, а также не должны сильно переоценивать потребности проекта, иначе ненужные ресурсы могут быть потрачены впустую.

Неформальная оценка, когда доступно мало информации, называется догадкой, потому что запрос становится ближе к простому угадыванию ответа. Знак «оценка» ℮ используется для обозначения того, что содержимое упаковки близко к номинальному.

См. также

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б К. Лон Энло, Элизабет Гарнетт, Джонатан Майлз, Физические науки: что должен знать технический специалист (2000), стр. 47.
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Раймонд А. Кент, «Оценка», Построение и анализ данных для опросов (2001), стр. 157.
^ Джеймс Тейт, Джон Шунбек, Reviewing Mathematics (2003), стр. 27: «Завышение — это оценка, которая, как вы знаете, превышает точный ответ».
^ Джеймс Тейт, Джон Шунбек, Reviewing Mathematics (2003), стр. 27: «Недооценка — это оценка, которая, как вы знаете, меньше точного ответа».
^ Альперт, Марк; Райффа, Ховард (1982). «Отчет о ходе подготовки оценщиков вероятности». В Канеман, Дэниел; Слович, Пол; Тверски, Амос (ред.). Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предубеждения . Издательство Кембриджского университета. стр. 294–305. ISBN 978-0-521-28414-1 .
^ Руководство по своду знаний по управлению проектами (Руководство PMBOK), третье издание, Американский национальный стандарт, ANSI/PMI 99-001-2004 , Project Management Institute, Inc, 2004, ISBN 1-930699-45-X .
^ Руководство GAO по оценке и оценке затрат, Передовой опыт разработки и управления затратами на капитальные программы, GAO-09-3SP , Счетная палата правительства США, март 2009 г., Предисловие pi

Внешние ссылки

Глава оценки из «Управление проектами прикладного программного обеспечения» (PDF)

[PSWTPNK-1] Jump up to: ^а ^б К. Лон Энло, Элизабет Гарнетт, Джонатан Майлз, Физические науки: что должен знать технический специалист (2000), стр. 47.

[Kent-2] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Раймонд А. Кент, «Оценка», Построение и анализ данных для опросов (2001), стр. 157.

[3] Джеймс Тейт, Джон Шунбек, Reviewing Mathematics (2003), стр. 27: «Завышение — это оценка, которая, как вы знаете, превышает точный ответ».

[4] Джеймс Тейт, Джон Шунбек, Reviewing Mathematics (2003), стр. 27: «Недооценка — это оценка, которая, как вы знаете, меньше точного ответа».

[AlpertRaiffa1982-5] Альперт, Марк; Райффа, Ховард (1982). «Отчет о ходе подготовки оценщиков вероятности». В Канеман, Дэниел; Слович, Пол; Тверски, Амос (ред.). Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предубеждения . Издательство Кембриджского университета. стр. 294–305. ISBN 978-0-521-28414-1 .

[6] Руководство по своду знаний по управлению проектами (Руководство PMBOK), третье издание, Американский национальный стандарт, ANSI/PMI 99-001-2004 , Project Management Institute, Inc, 2004, ISBN 1-930699-45-X .

[7] Руководство GAO по оценке и оценке затрат, Передовой опыт разработки и управления затратами на капитальные программы, GAO-09-3SP , Счетная палата правительства США, март 2009 г., Предисловие pi

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]