Estimasi (atau estimasi) adalah proses menemukan perkiraan tentang suatu ukuran, apa yang harus dinilai untuk beberapa tujuan dapat digunakan bahkan jika data masukan mungkin tidak lengkap, tidak pasti, atau tidak stabil. Dalam bidang statistik estimasi, ini berarti "menggunakan nilai statistik yang diturunkan dari sampel untuk memperkirakan nilai parameter yang sesuai dengan populasi"; sampel menetapkan bahwa informasi dapat diproyeksikan melalui berbagai faktor, secara formal atau informal, mereka adalah proses untuk menentukan kisaran yang sangat mungkin dan menemukan informasihilang. Ketika suatu perkiraan ternyata tidak benar, itu disebut "terlalu tinggi" jika perkiraan tersebut melebihi hasil sebenarnya dan menjadi terlalu rendah jika perkiraan tersebut kurang dari hasil sebenarnya.
Estimasi dilakukan dengan frekuensi pengambilan sampel, (yang dihitung dengan jumlah contoh yang sedikit), dan memproyeksikan jumlah tersebut ke populasi yang lebih besar.
Perkiraan juga dapat dibuat dengan memproyeksikan hasil survei atau survei ke total populasi; Saat memperkirakan, paling sering tujuan berguna dalam menghasilkan berbagai kemungkinan hasil, dan kualitas itu cukup berguna, tetapi tidak perlu, sehingga kemungkinan besar salah.
Misalnya, ketika mencoba menebak jumlah permen yang ada di dalam toples jika lima puluh persen terlihat dan volume keseluruhan dari toples amplop tampak dua puluh kali lebih besar dari volume wadah yang berisi permen yang terlihat, maka a Proyek sederhana mengukur bahwa ada seribu permen di dalam toples; Proyeksi semacam itu, yang dimaksudkan untuk mengambil nilai tunggal yang diyakini paling dekat dengan nilai sebenarnya, disebut perkiraan titik.
Namun poin estimasi kemungkinan besar salah, karena ukuran sampel (dalam hal ini jumlah permen terlihat), angka yang terlalu kecil untuk memastikan tidak mengandung anomali yang berbeda dari populasi secara keseluruhan; konsep ini sesuai dengan perkiraan interval yang menangkap kemungkinan yang jauh lebih luas, tetapi terlalu luas untuk digunakan.
