最小方差估計MinimumVariance Estimation在系統模型辨識過程中，尋求使實際測量與計算位間的方差達到最小的參數作為參數的估計值的方法。
最小方差估計MinimumVariance Estimation在系統模型辨識過程中,尋求使實際測量與計算位間的方差達到最小的參數作為參數的估計值的方法。 ...
統計學上, 最小方差無偏估計(minimum-variance unbiased estimator,簡寫為MVUE)是一個對於所有無偏估計中,擁有最小方差的無偏估計。若無論真實參數值θ是多少,最...
若g(θ)的無偏估計量T0(X1,X2,...,Xn)對g(θ)的任意無偏估計量T(X1,X2,...,Xn)都有Var[T0]≤Var[T],則稱T0為g(θ)的一致最小方差無偏估計...
最小方差無偏估計量(minimum varianceunbiased estimator) 未知參數0的一切無偏估計中方差最小的估計量。例如,對於正態總體N(μ,o2),其簡單隨機樣本的均值x-藝x...
最小二乘估計法,又稱最小平方法,是一種數學最佳化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函式匹配。利用最小二乘估計法可以簡便地求得未知的數據,並使得...
WLS既是帶權重的最小方差,其思想是將每個輸入的樣本賦予權值,初始時每個樣本的權值相等,然後使用所有帶權重的樣本估計模型的參數,得到參數後,計算每個樣本與模型的偏...
參數估計有多種方法,有矩估計、極大似然法、一致最小方差無偏估計、最小風險估計、同變估計、最小二乘法、貝葉斯估計、極大驗後法、最小風險法和極小化極大...
點估計時,要求樣本統計量是無偏統計量,即要求在無數次重複抽樣時,這種樣本統計量產生的分布的平均數等於被估計的參數。還要求這個樣本分布的方差比其他無偏估計量...
疊代稀疏漸近最小方差算法是用於信號處理中的譜估計和到達方向(DOA)估計的無參數超解析度算法。 這個名稱是為了強調漸近最小方差(AMV)標準的創造基礎。 它是在惡劣...
對單參數最優估計給出了強相容性和漸近正態性,並且得到如此定義的最優準則與估計的漸近方差極小是一致的,即最優估計具有最小漸近方差。就我們這裡定義的多參數最...
最大似然估計函式在採樣樣本總數趨於無窮的時候達到最小方差(其證明可見於Cramer-Rao lower bound)。當最大似然估計非偏時,等價的,在極限的情況下我們可以稱其有...
是 的兩個無偏估計量,若則稱在估計 時 比 更有效。此外,在所有對同一參數的無偏估計量中。各估計量的方差有一個下限 ,稱其為最小方差,所以,若有一無偏...
矩法估計原理簡單、使用方便,使用時可以不知總體的分布,而且具有一定的優良性質(如矩估計為Eξ的一致最小方差無偏估計),因此在實際問題,特別是在教育統計問題中被...
高斯—馬爾可夫定理(Gauss–Markov theory)是指在給定經典線性回歸的假定下,最小二乘估計量是具有最小方差的線性無偏估計量的這一定理。高斯--馬爾可夫定理的意義...
的估計值,使上式的離差平方和Q達極小。式中每個平方項的權數相同,是普通最小二乘回歸參數估計方法。在誤差項等方差、不相關的條件下,普通最小二乘估計是回歸...