אמידה
מושג בסטטיסטיקה / ויקיפדיה האנציקלופדיה encyclopedia
אֲמִידָה (נקראת לפעמים גם שיערוך) היא אחד התחומים המרכזיים בהסקה סטטיסטית. מטרתה לאמוד ולהעריך תכונות של האוכלוסייה באמצעות עיבוד מתמטי של ערכים המכמתים את אותן התכונות, והם נדגמים באופן מקרי מתוך אותה אוכלוסיה.
הצורך באמידה מתעורר כאשר ההתפלגות של משתנים מקריים המעורבים בְּניסוי אינה ידועה באופן מלא. בתרחיש השכיח ביותר, נתון שההתפלגות שייכת למשפחה מוכרת של התפלגויות, אבל לא ידוע איזו מבין החברות במשפחה היא ההתפלגות הנכונה. למשל, יתכן כי ידוע שהנתון מתפלג נורמלית, על פי גרף הפעמון, אך ממוצע ו.או שונות האוכלוסיה, אינם ידועים. במצב הפשוט יותר -- שבו ההתפלגות ידועה -- ניתן לענות על כל שאלה סטטיסטית מתוך התכונות של ההתפלגות עצמה, ואז אין סיבה לאמוד.
לדוגמה, שיקולים כלליים מאפשרים לסטטיסטיקאים להסיק שבמערכת תאורה גדולה, מספר הנורות שיישרפו במשך שעה הוא משתנה מקרי בעל התפלגות פואסונית, אלא שלשאלה 'מה הסיכוי שיישרפו ארבע נורות, אם מספר הנורות מתפלג פואסונית' אין משמעות, בלי שנקבע באיזו מבין התפלגויות פואסון מדובר; זוהי משפחה של התפלגויות, שההתפלגויות החברות בה נבדלות זו מזו בתוחלת שלהן.
במקרה כזה, תורת האמידה מציעה שיטות שונות להערכת הפרמטרים. אחרי שנאסף מדגם של ערכי המשתנה המקרי (למשל, על ידי הפעלת עשר מערכות תאורה, כל אחת למשך שעה, וספירת הנורות שנשרפו בכל מערכת), אפשר לנסות לאמוד על-פי המדגם את ערכו האמיתי של הפרמטר הלא ידוע. שיטה נפוצה לאמידת הפרמטר היא באמצעות נראות מקסימלית, אולם קיימות שיטות רבות נוספות.