Becslés

A Wikipédiából, a szabad lexikonból.

Ez a lap még csak csonk (azaz erősen hiányos). Segíts te is, hogy igazi szócikk lehessen belőle!

A becslés olyan eljárás, amely hiányos, többnyire tapasztalati adatok alapján, egy adott esetre, adott változóhoz egy becsült értéket rendel.

A staisztikában a becslésekkel a becslési elmélet foglalkozik.

A matemetikában az approximáció vagy becslés jelenti tipikusan azt az eljárást, amikor egy mennyiség alsó-felső határait, vagy magát a mennyiséget nem lehet pontosan meghatározni, csak közelítő érték meghatározására van lehetőség. Ekkor vagy a kiindulási adat bizonytalan vagy egyéb adatokból közvetlenül nem származtatható, illetve az eljárás kimenete nem határozható meg egzakt módszerekkel.

A projektmenedzsment vagy a mérnöki gyakorlat használja a becslést, főként tervezésnél, illetve a projekttervezés esetén. Több eljárásban is szerepel a becslés, általában a folyamat a következők szerint épül fel:
- feladat felbontása/lebontása (pl. feladatok szétbontása WBS),
- parametrikus becslés,
- struktúrált tervezés,
- alapfeltételezések meghatározása,
- Delphi módszer
- függőségek azonosítása,
- tevékenységek becslése (idő, erőforrásigény),
- az eredmények dokumentálása.

[szerkesztés] Matematikai alapok

A becslés matematikai oldalról történhet extrapolációval, átlagszámítással, bizonyos valószínűségszámítás alapjan, (pl. Monte Carlo-szimuláció).

A Buffon-féle tű eljárással például a pí értéke becsülhető igen jól.

[szerkesztés] Tapasztalati alapok

A tapasztalatok alapján végzett becslések alapvetően két csoportra oszthatók:

fentről lefelé (top-down) becslések
lentről felfelé (bottom-up) becslések.

[szerkesztés] Delphi-módszer

A Delphi-módszer (konszenzuson alapuló) becslés. A résztvevőknek bizonyos tapasztalatuknak kell lennie az adott területen, ahol a becslést el kell végezni. A folyamat fő lépései a következők:

Annak a meghatározása, pontosan mit kell megbecsülni;
A kiinduló feltételezések meghatározása;
a fentiek alapján a résztvevők tapaszatalataik alapján elvégzik a becslést;
Az egyes becsült értékek egymással való megosztása, megbeszélése után a csopot egyetértéssel közösen elfogadott értéket határoz meg, ami a becslés eredménye.

[szerkesztés] WAVE-módszer

A „WAVE” elnevezés az angol Weighted AVErage - súlyozott átlag - szavakból származik. A Delphi módszer továbbfejlesztett változata. A fentiekben leírt módon konszenzuson alapuló becslést végeznek a résztvevők, azzal a különbséggel, hogy nem egy értékre, hanem három értékre kell becslést adni:

a legjobb esetre BC (Best case)
a legrosszabb esetre WC (Worst case)
a legvalószínűbb esetre ML (Most likely)

A három értékből a

$\frac{( {BC} + {WC} + 4{ML})}{6}$

képlettel számítható a becslés eredménye.

[szerkesztés] Objektumalapú becslés

Akkor használható, ha a becsülni kívánt érték, de inkább értékek valamilyen egység alapján, lineárisan határozhatók meg. Ebben az esetben két becslési paramétert kell meghatározni:

az egység értékét
a korrekciós tényezőt.

A becslés eredménye a ${(E \times F)\times G}$ képlettel számítható, ahol:

E az adott objektum száma (adott)
F a adott objektum egy egységére adott becslés
G a korrekciós tényező, amely tapasztalaton alapul, a esetnek az átlagostól való eltérésének jellemzőinek (mennyiség, minőség, tudás, használt eszköz, stb.) figyelembe vételére szolgál.

Általában – főként ellenőrzési céllal – egy-egy becslést több módszerrel is célszerű végrehajtani, és az eredményeket összevetni. Ha nincsen túl nagy eltérés, akkor feltehetőleg jó a becslés (különösen akkor, ha független csoportok vagy személyek végezték a becslést). Ellenkező esetben célszerű újabb becsléseket készíteni. Gyakran a becsléssel összefüggő információk számának növekedése jobb (pontosabb) becslést tesz lehetővé. fentiekre tekintettel a például a projektmenedzsment gyakorlatban a tervezésnél, ahol a becslések a leggyakrabban használatosak, a következő kategóriákat használják a becslések „jóságára”:

durva becslés a +80% és -25% közötti eltérés
elfogadható becslés a +25% és -10% közötti eltérés
realista becslés a +10% és -5% közötti eltérés.

A pozitív és negatív irányú eltérések aszimmetriáját az a (kísérletileg igazolt) emberi tulajdonság magyarázza, hogy hajlamosak vagyunk optimistán becsülni: pozitív irányban inkább túlbecsülünk, mint alul.