例句
1.这场演唱会盛况空前，估计有三万人参加。
2.根据以往的经验，老师估计这次考试难度不会太大。
1. 根据情况，对事物的性质、数量、变化等做大概的推断。
引
1. 臣于旧岁十二月巡历上海县，勘得吴淞江淤为平地，约有八十余里。三吴水利，此为第一……前估计题请该工食银七万六千一百二两，止用过银六万八千三百九十七两。
明
《处补练兵银疏》
海瑞
2. 虽所造轮船较寻常购买各色轮船精坚适用，而估计所费多于买价一倍，于大局仍少裨益。
清
《庸闲斋笔记·左爵相奏开船政局》
陈其元
3. 当时我们不理解这个问题，没有把不平衡的问题同农民战争联系起来，对中国革命的长期性估计不足。
《关于党的“六大”的研究·中国革命的性质、任务和前途》
周恩来
4. 文稿尚未收到，估计明天可到，因印刷总要慢一些。
《澹定集·烬余书札》
孙犁
“估计”是指在没有确切细节或数字的情况下，对某事物的数量、价值、成本等进行的近似计算。它是一种基于现有信息、经验和专业知识的预测，通常用于在数据不完整或不稳定的情况下寻找一个可用于特定目的的近似值或估计值。
估计可以涉及多种方法，包括四舍五入和前端估计等。四舍五入是将数字简化为更易于处理的近似值，例如将37四舍五入到最接近的10位为40；前端估计则通过观察数字的最左位数字来进行估计，例如估算385 + 247时，可以先添加300和200得到500为估计值。
在统计学中，估计通常涉及使用样本数据来推断总体参数的程。例如，通过计算样本平均值、比例或方差，并使用这些统计量作为总体参数的估计值。估计结果可能与真实值有偏差，因为个测量都存在不可避免的测量不确定性。
此外，估计在日常生活中也非常重，如购物、预算规划或随手计算等场景中，它帮助我们快速评估答案的合理性并发现计算中的错误。总之，估计是一项实用且重要的技能，使我们能够对数字和数量做出快速、理性的猜测。
在统计学中，估计方法的应用和方法非常广泛，涵盖了从基本的点估计到复杂的贝叶斯估计等多个方面。以下是一些具体的估计方法及其应用：
最小二乘估计法（LSE） ：用于回归分析中，过最小化残差平方和来估计回归系数。
区间估计：
区间估计提供了一个范围，而不是一个具体的点估计值。例如，单个正态总体的均值、方差和标准差的区间估计，以及两个正态总体的均值差和方差比的区间估计。
贝叶斯估计：
卡尔曼滤波器：常用于动态系统的状态估计，特别是在信号处理和控制理论中。
稳健估计：
在面对噪声数据时，稳健估计方法如鲁棒估计能够提供更靠的参数估计。
非参数估计：
Nadaraya-Watson 估计：一种常用的非参数回归估计方法。
低秩协方差矩阵估计和稀疏精度矩阵估计：
这些方法主要于高维数据的分析，例如在金融风险管理和基因表达数据分析中。
混合建模方法：
在处理分组观察数据时，有限混合模型可以描述多个观察结果遵循同一统计模型或一组加权组合的统计模型。
直接估计和间接估计：
准确进行前端估计需要综合考虑多个因素，并采用系统化的方法来提高估计的准确性。以下详细的步骤和评估方法：
在进行估计之前，确保对项目的技术需求有清晰的理解，包括所需的编程语言或框架、API以及外部服务。明确需求将有助于创建更准确的估计。
将每个任务分解成更小的组件并单独进行估算。这可以让你更好地感知完成每个任务所需的时间，从而为整体项目估计提供信息。
考虑研究可能从第三方解决方案（插件或现有代码库）中受益的项目方面。将这些纳入你的估计中，可以在开发和测试阶段节省时间，并通过降低完成所需的工作时长来少成本。
在软件开发过程中，可以采用代理法和基于大小的估计方法来提估计的准确性。例如，在TSP（任务需求分析）项目中，团队通过定义并记录准确的估计，生成合理的计划。
根据历史数据或直觉，为每个功能或信息领域值估计乐观、最可能和悲观的范围值。然后计算三个点期望值，即对估计变量（大小）S的加权平均值。
构建一个粗略且准备好的基本心理模型，从你被问及的问题的理解出发。模型构建可以揭示表面上看不见的模式和过程，有助于更准确地估计。
创建预测模型并将其与实际结果进行比较。例如，在SAP公司，他们创建了一个预测模型用于SAP UI5库，并通过将预测与实际Web应用屏幕测量结果进行比较来验证模型的准确性。
基于实验结果推导出一系列假设和启发式规则，并开发预测模型。通过将预测与真实世界企业Web应用程序的屏幕测量值进行比较，验证预测模型的有效性。例如，研究表明可以在所有研究浏览器中以平均预测误差11%预测这些应用程序屏幕前端性能。
收集多个数据点，使用多种不同的技术来推断估计值。例如，洛伦茨和基德提出了一套度量标准，帮助项目调度，并建议使用传统应用程序中适用的方法（如努力分解、FP分析等）来制定估计值。
随着项目的进展，根据实际数据不断调整和改进估计方法。例如，在H2.0区块发的早期，团队意识到新软件开发的生命周期并未解决软件维护问题，因此他们开发了一种基于代理的估计方法，并随着时间的推移调整代理的大小和时间。
四舍五入不同领域中的应用及其影响可以从多个角度进行分析，包括金融、工程和统计学等。以下是基于我搜索到的资料对这些领域的详细探讨：
在金融领域，四舍五入的应用主要体现在价格离散化和市场风险价的估计上。
四舍五入对基于多幂量测的金融指标有显著影响。例如当价格被四舍五入到最接近的分时，会导致正偏倚和增加的方差。这种现象在跳跃检验、跳跃引起的二次变化测量和跳跃活动指数估计中为明显。修正后的估计值在某些情况下可以提高准确性，尤其是在跳跃相关应用中。
使用不同精度的四舍五入规则会影响市场风险溢价（MRP）的估计结果。如果采用较低的四舍五入精度（如1%），市场风险溢价不合理改变的概率会增加。这表明较低的四舍五入精度会导致估计的市场风险溢价出现频率更高的向上和向下波动，尽管这种波动完全是于估计误差造成的。
在工程领域，四舍五入的应用主要体现在燃料价格问题和计算精度上。
在燃料销售中，向消费者展示的十进制位数与实际支付的价格可能不同，这可能导致消费者被误导。例如，许多加油站最多显示四位有效数字，忽略其余部分，从而产生误导。虽然这种数值差异在某些情况下可能无关紧要，但在其他情境下，这个差异可能非常大。
在工程计算中，四舍五入规则建议仅在计算结束时进行四舍五入，以避免中间计算的精度降低。这意味着任何中值都应考虑最大精度，以确保最终结果的准确性。
在统计学领域，四舍五入对检验统计量的影响较为显著。
四舍五入会导致检验统计量的分布轻微扭曲，并降低检验的拒绝能力。例如，在处理价格数据时，四舍五入对检验统计量的分布有轻微扭作用，可能影响检验的拒绝能力。
此外，在其他领域，如宏观经济预测和软件工程中，四舍五入也有其特定的应用和影响。
在宏观经济预测中，四舍五入对事件预测的准确性影响相对较小。然而，假设预测者会四舍五入其他有效的预测是不可行的，因此需要谨慎处理四舍五入带来的潜在误差。
在软件工程中，数字的四舍五入可以用来近似表达附近的值，通常是为了简化表达或适应特定的实用因素。当出现小概率出现四舍五入的情况时，选择四舍五入的解释会带来更大的益处。
四舍五入在不同领域中的应及其影响各有不同。在金融领域，它对价格离散化和市场风险溢价的估计有显著影响；在工程领域，它影响燃料价格的展示和计算精度；在统计学领域，它影响检验统计量的分布和拒绝能力。此外，在宏观经济预测和软件工程中，四舍五入也有其特的应用和影响。
测量不确性在估计过程中的量化和管理是一个复杂但系统化的过程，通常遵循一系列明确的步骤和方法。以下是基于我搜索到的资料对这一过程的详细解释：
明确测量对象：首先，需要明确被测量的项目或变量，并理解其与输入量（如测量值、常数、校准标准值等）的关系。这一步骤还包括考虑已知系统效应的修正。
识别不确定性来源：接来，列出所有可能影响结果的不确定性来源。这些来源可能包括样本采集、基质效应和干扰、环境条件、质量标准和体积测量设备的不确定性参考值、方法和测量程序中包含的近似值和假设，以及随机变化。此外，还应考虑实验室数据的不确定性和系统误差。
量化不确定性成分：对于每个潜在的不确定性来源，需要量化其大小。这可以通过证研究、质量控制（QC）数据、熟练度测试（PT）数据等获取数据来估计或确定单个不确定性贡献。在某些情况下，可以使用统计方法（A型评估）或基于经验的法（B型评估）来量化这些不确定性。
计算综合不确定性：将所有单独不确定性贡献表示为标准差，并根据适当规则组合成综合标准不确定性。然后，应用适当的覆盖因子得到扩展不确定性。例如，在DVR模型中，可以使用均方根法将每个工厂测量或计算变量的误差项组合起来，以确保所有误差估计都在95%置信区间内计算。
报告不确定性结果：最后，披露最终的不确定性结果，包括标准化不确定性和扩展不确定性。这一步骤确保了测量结果的透明度和可追溯性。
此外，测量不确定性的管理还涉及对不同类型的不确定性的分类和量化。例如，随机不确定性（aleatoric uncertainty）和知识不确定性（epistemic uncertainty）分别代表了测量属性本身的自然变异性以及模型、工具和理解的限性导致的不确定性。理解这些差异有助于更有效地应对不同类型的不确定性。
总之，测量不确定性的量化和管理是一个多步骤的过程，涉及从明确测量对象到报告最终结果的各个环节。
在日常生活中，提高估计准确性的有效技巧可以从多个角度进行探讨。以下是基于我搜索到的资料总结出的一些关键策略：
采用不同的视角和方法：研究表明，通过合多个人的第一和第二估计值，即使这些估计来自经常意见相左的人，也能提高估计的准确性。此外，将多个人的第一次估计与他们从不同角度（例如与自己或他人）进行第二次估计相结合，可以产生更准确的估计结果。
利用预测信：研究发现，学生在预测信息量增加的情况下，估计的准确性提高。给予学生预测机会似乎能提高最终估计的准确性，但这一结论受到任务和年龄的影响。
避免过度自信：在重大项目的预测中，不要过于自信，应该参考类似项目的经来评估自己的估计，并设立专家小组来严格审查项目成果，以挑战和改进初始想法。
使用统计方法和工具：通过控制变量法或对立变量法可以构造方差缩减估计量，从而降低误差方差。利用额外的相关信息（如随机变量Y服从某种模型）可以提高估计精度。
结合多种预测方法：结合多种预测方法可以提高预测的准确性，但这种方法的优势随着增加而迅速减弱，成本却不断上升。使用正式程序来组合预测，在准备预测之前指定组合程序，以提高预测准确性。
避免锚定效应：锚定效应会导致估计范围比实际更窄。避免锚定的方法之一是估计范围时从看似极高的和极低的值开始，询问“数量比X大（小）的可能性是多少？”通过回答多个此类问题，可以推断出范围。
提供有效的反馈：给予个体反馈对学习和提高估计有重要作用。认知反馈特别是校准反馈，即比较个体的正确回答百分比与自信水平，被证明更有效。