Quais são as estimativas pontuais?

Quando você deve estimar o valor de uma variável, tais como quanto a economia vai crescer ao longo dos próximos 12 meses, e chegar a um único número, você está fazendo uma estimativa pontual. Assim, uma estimativa pontual para o crescimento económico de 12 meses pode ser de 3,7 por cento. A estimativa pontual para os pães de uma padaria em particular irá vender amanhã pode ser de 1.250, por exemplo. O termo "estimativa pontual" vem do fato de que você está fornecendo um único ponto ao longo do continuum de todos os valores potenciais.

Na maioria dos casos, uma estimativa feita de uma única figura vai resultar em uma previsão errada. Mesmo o economista mais habilidoso vai achar que é quase impossível prever o crescimento econômico com precisão. Quando a estimativa não corresponde à realidade, a questão torna-se então se os dois números são suficientemente perto para se qualificar a estimativa como um sucesso. Se, por exemplo, o crescimento econômico se concretize em 4,1 por cento, vamos aplaudir ou repreender o economista? Da mesma forma, a quantidade de farinha é a compra padaria se as vendas de pão estimados são 1.250 pães? Deve o padeiro errar do lado da cautela e comprar farinha suficiente para 1.300 pães ou 1350? Onde você desenha a linha?

Um método mais útil de fornecer estimativas envolve dando uma gama de resultados possíveis, em oposição a um único número. O economista pode prever uma taxa de crescimento entre 3,4 e 4,2 por cento, enquanto o padeiro pode estimar as vendas de pão para ser entre 1.100 e 1.400 unidades para o dia. Isto permite um melhor planejamento, como o padeiro pode agora manter estoques de farinha de bastar para 1.400 pães por dia, mas não investir além deste ponto. Gamas também permitem avaliar melhor o desempenho do analista. Se o número real cai fora da faixa, normalmente você pode considerar a estimativa de um fracasso.

Um intervalo de confiança é uma faixa, com uma probabilidade ligado a ele. Quanto maior a probabilidade de precisão desejado, o maior a faixa. A padaria pode por exemplo prever que existe uma possibilidade de 95 por cento de vendas de pão será entre 1.100 e 1.400 pães. Se você quer ser 99 por cento de certeza, a faixa terá de ser expandido para, digamos, entre 1.000 e 1.500. Calculando estas gamas e taxas de sucesso correspondente de previsões estatísticas envolve relativamente avançada. No entanto, ele permite que você encontrar o equilíbrio certo entre a prever com confiança uma variável contra terminando com uma gama excessivamente ampla e consequentemente relativamente inútil.