b'\n_START_ARTICLE_\nEstimador\n_START_SECTION_\nPr\xc3\xa1tica\n_START_PARAGRAPH_\nUm "estimador " ou "ponto estimado" \xc3\xa9 uma estat\xc3\xadstica  (isto \xc3\xa9, uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o dos dados) que \xc3\xa9 utilizado para inferir o valor de um par\xc3\xa2metro desconhecido em um modelo estat\xc3\xadstico. O par\xc3\xa2metro a ser estimado por vezes \xc3\xa9 chamado estimando. Ele pode ser de dimens\xc3\xa3o finita (no param\xc3\xa9trico e modelo semi-param\xc3\xa9trico), ou de dimens\xc3\xa3o infinita (n\xc3\xa3o semi-param\xc3\xa9trico e modelo n\xc3\xa3o param\xc3\xa9trico). Se o par\xc3\xa2metro \xc3\xa9 denotado \xce\xb8 ent\xc3\xa3o o estimador \xc3\xa9 normalmente escrito pela adi\xc3\xa7\xc3\xa3o de um circunflexo  sobre o s\xc3\xadmbolo: . Sendo uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o dos dados, o estimador \xc3\xa9 uma vari\xc3\xa1vel aleat\xc3\xb3ria, uma realiza\xc3\xa7\xc3\xa3o particular desta vari\xc3\xa1vel aleat\xc3\xb3ria \xc3\xa9 chamada "estimativa". \xc3\x80s vezes, as palavras "estimador" e "estimativa" s\xc3\xa3o usados \xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8balternadamente._NEWLINE_A defini\xc3\xa7\xc3\xa3o coloca, praticamente sem restri\xc3\xa7\xc3\xb5es, sobre quais fun\xc3\xa7\xc3\xb5es dos dados podem ser chamadas de " estimadores ". A atratividade de diferentes estimadores pode ser julgada ao olhar para as suas propriedades, tais como vi\xc3\xa9s, erro quadr\xc3\xa1tico m\xc3\xa9dio, consist\xc3\xaancia, distribui\xc3\xa7\xc3\xa3o assint\xc3\xb3tica, etc.. A constru\xc3\xa7\xc3\xa3o e compara\xc3\xa7\xc3\xa3o de estimadores s\xc3\xa3o os temas da teoria da estima\xc3\xa7\xc3\xa3o. No contexto da teoria da decis\xc3\xa3o, um estimador \xc3\xa9 um tipo de regra de decis\xc3\xa3o, e seu desempenho pode ser avaliado atrav\xc3\xa9s do uso de fun\xc3\xa7\xc3\xb5es de perda._NEWLINE_Quando a palavra "estimador" \xc3\xa9 usada sem um qualificador, geralmente refere-se a apontar a estima\xc3\xa7\xc3\xa3o. A estimativa, neste caso, \xc3\xa9 um \xc3\xbanico ponto no espa\xc3\xa7o de par\xc3\xa2metros. Tamb\xc3\xa9m existem outros tipos de estimadores: estimadores de intervalo, onde as estimativas s\xc3\xa3o subconjuntos do espa\xc3\xa7o de par\xc3\xa2metros._NEWLINE_O problema da estima\xc3\xa7\xc3\xa3o da densidade resulta em duas aplica\xc3\xa7\xc3\xb5es. Em primeiro lugar, ao estimar as fun\xc3\xa7\xc3\xb5es de densidade de probabilidade de vari\xc3\xa1veis \xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8baleat\xc3\xb3rias e em segundo lugar para estimar a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de densidade espectral de uma s\xc3\xa9rie temporal. Nestes problemas as estimativas s\xc3\xa3o fun\xc3\xa7\xc3\xb5es que podem ser consideradas como estimativas de ponto em um espa\xc3\xa7o de dimens\xc3\xa3o infinita, e h\xc3\xa1 problemas correspondentes  \xc3\xa0 estima\xc3\xa7\xc3\xa3o de intervalo.\n_START_SECTION_\nDefini\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nSuponhamos que exista um par\xc3\xa2metro  fixo que tem de ser estimado. Em seguida, um "estimador" \xc3\xa9 uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o que mapeia o espa\xc3\xa7o amostral de um conjunto de estimativas de amostra. Um estimador de  geralmente \xc3\xa9 representado pelo s\xc3\xadmbolo . Muitas vezes, \xc3\xa9 conveniente expressar a teoria utilizando \xc3\xa1lgebra de vari\xc3\xa1veis \xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8baleat\xc3\xb3rias: assim, se X \xc3\xa9 utilizado para denotar uma vari\xc3\xa1vel aleat\xc3\xb3ria correspondente aos dados observados, o estimador (se tratado como uma vari\xc3\xa1vel aleat\xc3\xb3ria) \xc3\xa9 simbolizado como uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o da vari\xc3\xa1vel aleat\xc3\xb3ria, . A estima para um conjunto de dados observados em particular (isto \xc3\xa9, para X = x) \xc3\xa9 ent\xc3\xa3o , que \xc3\xa9 um valor fixado. Muitas vezes, uma nota\xc3\xa7\xc3\xa3o abreviada \xc3\xa9 usada no qual  \xc3\xa9 interpretado diretamente como uma vari\xc3\xa1vel aleat\xc3\xb3ria, mas isso pode causar confus\xc3\xa3o.'