推定（または推定）は、メジャーに関する近似値を見つけるプロセスです。入力データが不完全、不確実、または不安定な場合でも、何らかの目的で評価されるものを使用できます。統計の分野では、推定は「サンプルから得られた統計の値を使用して、母集団に対応するパラメータの値を推定する」ことを意味します。サンプルは、情報が公式または非公式にさまざまな要因を通じて投影できることを確立します。これらは、可能性が非常に高い範囲を決定し、情報を発見するプロセスです。行方不明。見積もりが正しくないことが判明した場合、見積もりが実際の結果を上回った場合は「過大評価」と呼ばれ、見積もりが実際の結果を下回った場合は過小評価と呼ばれます。
推定は、頻度をサンプリングし（これは、いくらか少数の例で数えています）、その数をより大きな母集団に投影することによって行われます。
見積もりは、調査または調査結果を総人口に投影することによって同様に生成できます。見積もるとき、ほとんどの場合、目的は考えられる結果の範囲を生成するのに役立ちます。その品質は役立つのに十分ですが、必須ではないため、正しくない可能性があります。
たとえば、50％が表示されていて、エンベロープjarの全体のボリュームが表示されているキャンディーを含むボリュームコンテナの20倍である場合に、ジャーに含まれるキャンディーの数を推測しようとすると、単純なプロジェクトでは、瓶の中に千個のキャンディーがあったことを測定します。真の値に最も近いと思われる唯一の値を取得することを目的としたこのような予測は、ポイント推定と呼ばれます。
ただし、サンプルサイズ（この場合はキャンディーの数が表示されます）が小さすぎて、と異なる異常が含まれていないことを確認できないため、推定ポイントが正しくない可能性があります。全体としての人口;この概念は、はるかに広い範囲の可能性を捉える間隔推定に対応しますが、広すぎて役に立ちません。
