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
相關詞條
- 最小方差估計
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。...
- 最小方差估計量
最小方差估計量 最小方差估計量（minimum-variance estimator）是2020年全國科學技術名詞審定委員會公布的經濟學名詞，出自《經濟學名詞》第一版。定義 根據一定方法得到的估計量如果具有最小的方差，就稱它們是最小方差估計量。出處 《經濟學名詞》第一版
- 有效估計
有效估計亦稱最小方差界估計。方差達到克拉默-拉奧方差下界的估計。有效估計量的效率等於1。有效估計量必是最優的，但最優估計量未必是有效的。克拉默-拉奧（C-R不等式）：Var(T)≥[g'(Θ)]/(nI(Θ))其中，[g'(Θ)]/(nI(Θ))成為g(θ)的無偏估計的方差C-R下界，簡稱g(θ)的方差C-R下界。達到C-...
- 方差元素估計
最小方差無偏估計（MVUE）都比其他不偏估計有更小或至多相等的方差，則稱此估計為一致最小方差無偏估計（uniformlyminimum-varianceunbiasedestimator，簡寫為UMVUE）若為參數函式g(θ)的一個無偏估計，且對於參數函式g(θ)的任一無偏估計恆有下列關係 則稱為參數函式g(θ)的一致最小方差無偏估計（UMVUE）。
- 最小方差無偏估計
的一致最小方差無偏估計（UMVUE）。若參數函式 存在無偏估計，則可證明出一致最小方差無偏估計存在且只有一個。一般地，設 是參數函式 的無偏估計且統計量 是分布族的完備充分統計量，則 是參數函式 的一致最小方差無偏估計（UMVUE）。評估器選擇 不需要存在有效的估計量，但如果確實如此，並且如果它是無偏的，那么...
- 最小方差無偏估計量
最小方差無偏估計量 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，和樣本無編方差S'=1義（x一x心分別為u和o2的最小方差無偏估計量）。
- 估計量效率
方差達到這個下界的估計量肯定是最優的，稱做有效估計。不過，一般最小方差無偏估計的方差，未必達此下界。概念 亦稱克拉默效率。一切無偏估計量的克拉默-拉奧下界與給定估計量的方差之比，稱做該估計量的效率。它是估計量優良性的重要度量。估計量的效率和漸近效率都介於1和0之間。效率等於1的估計量稱做有效估計量...
- 線性估計
LS既是最小方差，以此作為目標函式求解參數估計值的方法稱為最小方差估計，SVD分解是解決這一問題的最有效手段。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差，再根據偏差決定樣本的新權重，...
- 參量估計
一般也是一個隨機變數。估計量的好壞可用它的統計特性來表示。當θ為實際參量時，稱 與其真值θ之差為估計誤差，用 表示，即 =θ- 。如果 的期望值為零。即 或 表示估計量的期望值等於真值，稱為無偏估計。如果對同一參量用不同估計方法得出不同的無偏估計 如其中之一 的方差是所有估計量方差中最...
- 一致最小方差無偏估計量
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量。定義 設總體X~F(.,θ)，θ∈Θ。若T₀(X₁，X₂，…，Xₙ)為g(θ)的無偏估計量，且對g(θ)的任意無偏估計量T(X₁，X₂...
- 有效估計量
有效估計量 有效估計量（efficient estimator ）是2016年公布的管理科學技術名詞。定義 所有參數的估計量中方差最小的估計量。出處 《管理科學技術名詞》第一版。
- 隨機系統概論——分析、估計與控制(下冊)
3.3.2主成分（PC）估計 3.3.3最小均方誤差（LMS）估計 3.4最大似然參數估計 3.4.1最大似然（ML）參數估計方法 3.4.2期望極大化（EM）估計方法 3.5貝葉斯估計 3.5.1貝葉斯點估計理論 3.5.2線性無偏最小方差估計 3.5.3線性無偏最小方差估計的幾何解釋 3.5.4最大後驗機率（MAP）估計 3.6小結 ...
- 隨機系統概論——分析、估計與控制(上冊)
3.3.2主成分（PC）估計 3.3.3最小均方誤差（LMS）估計 3.4最大似然參數估計 3.4.1最大似然（ML）參數估計方法 3.4.2期望極大化（EM）估計方法 3.5貝葉斯估計 3.5.1貝葉斯點估計理論 3.5.2線性無偏最小方差估計 3.5.3線性無偏最小方差估計的幾何解釋 3.5.4最大後驗機率（MAP）估計 3.6小結 ...
- 有效估計值
由於有效估計的基礎上的一種估計方法，所以在介紹有效估計之前，最小方差無偏估計的概念知識需要向大家提前介紹。無偏估計是用樣本統計量來估計總體參數時的一種無偏推斷。估計量的數學期望等於被估計參數的真實值，則稱此此估計量為被估計參數的無偏估計，即具有無偏性，是一種用於評價估計量優良性的準則。無偏估計的...
- 最佳無偏估計量(值)
最佳無偏估計量（值）最佳無偏估計量（值）（best unbiased estimator）是多個不同的無偏估計量中方差最小的無偏估計量。
- 一致最小方差無偏估計
一致最小方差無偏估計 一致最小方差無偏估計（uniformly minimum variance unbiased estimate）是1993年公布的數學名詞。公布時間 1993年，經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處 《數學名詞》第一版。
- 疊代稀疏漸近最小方差算法
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。 它是在惡劣環境下恢復多個高相關源的幅度和頻率特性的有力工具，例如有限數量的快照，低信噪比。 它可以用於合成孔徑雷達。簡介 疊代稀疏漸近最小方差算法是用於...
- 最小方差二次無偏估計
最小方差二次無偏估計 最小方差二次無偏估計（minimum variance quadratic unbiased estimator）是2010年發布的遺傳學名詞。公布時間 2010年經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處 《海峽兩岸遺傳學名詞》第一版。
- 方差估計值
方差估計值，樣本中各數據與樣本平均數的差的平方和的平均數叫做樣本方差；樣本方差的算術平方根叫做樣本標準差。n-1 樣本方差和樣本標準差都是衡量一個樣本波動大小的量，樣本方差或樣本標準差越大，樣本數據的波動就越大。方差和標準差。方差和標準差是測算離散趨勢最重要、最常用的指標。方差是各變數值與其均值...
- 諧波狀態估計
目前，諧波狀態估計研究主要集中在諧波狀態估計建模、諧波狀態估計的求解算法、諧波狀態估計的可觀性和誤差、PMU 量測最佳化配置等方面。諧波狀態估計技術 國外對於諧波狀態估計問題研究較早，1989年著名學者Heydt就提出了諧波狀態估計問題，認為諧波狀態估計是諧波潮流的逆問題，並提出了一種利用最小方差估計器的諧波源識別...
- 參數估計(估計總體中的未知參數)
18世紀末德國數學家C.F.高斯首先提出參數估計的方法，他用最小二乘法計算天體運行的軌道。20世紀60年代，隨著電子計算機的普及，參數估計有了飛速的發展。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...
- 最優狀態估計與系統辨識
第一篇 最優狀態估計 第1章 最優估計的基本概念 1 估計、最優估計和最優估計方法 2 最小方差估計 3 極大似然估計 4 極大驗後估計 5 線性最小方差估計 6 最小二乘估計 7 各種估計方法的比較及其關係 習題1 第2章 線性系統的卡爾曼濾波 1 引言 2 卡爾曼濾波問題的提法 3 線性離散系統的卡爾曼最優預測...
- 高斯—馬爾可夫定理
一般而言，任何回歸係數的線性組合之BLUE（Best Linear Unbiased Estimators）就是它的最小方差估計。在這個線性回歸模型中，其誤差不需要假定為常態分配或獨立同分布（而僅需要滿足相關和方差這兩個稍弱的條件）。高斯--馬爾可夫定理的意義在於，當經典假定成立時，我們不需要再去尋找其它無偏估計量，沒有一個會優於...
- 卡爾曼濾波
最常用的是最小二乘估計，線性最小方差估計、最小方差估計、遞推最小二乘估計等。其他如風險準則的貝葉斯估計、最大似然估計、隨機逼近等方法也都有套用。狀態量 受噪聲干擾的狀態量是個隨機量，不可能測得精確值，但可對它進行一系列觀測，並依據一組觀測值，按某種統計觀點對它進行估計。使估計值儘可能準確地...
- 卡爾曼濾波法
在分析階段，引入觀測數據，利用最小方差估計方法對模式狀態進行重新分析。隨著模式狀態預報的持續進行和新的觀測數據的陸續輸入，這個過程不斷向前推進。即模式隨著時間向前積分進行狀態預報，當出現觀測數據時,根據模式預報誤差的協方差矩陣(已知)和觀測誤差的協方差矩陣(已知)之間相對大小導出狀態的最小方差估計。
- 粒子濾波
所謂粒子濾波就是指：通過尋找一組在狀態空間中傳播的隨機樣本來近似的表示機率密度函式，用樣本均值代替積分運算，進而獲得系統狀態的最小方差估計的過程，這些樣本被形象的稱為“粒子”，故而叫粒子濾波。粒子濾波介紹 與卡爾曼濾波（Kalman Filter）相比較 粒子濾波(PF: Particle Filter)的思想基於蒙特卡洛方法(Monte ...
- 高斯馬爾科夫定理
高斯馬爾科夫定理是指在給定經典線性回歸模型的假定下，最小二乘估計量，在無偏線性估計一類中，有最小方差，就是說，它們是BLUE(best linear unbiased estimator)。簡介 在統計學中，高斯-馬爾可夫定理(Gauss-Markov Theorem)陳述的是：線上性回歸模型中，如果誤差滿足零均值、同方差且互不相關，則回歸係數的最佳線性...
- 時間序列分析――高階統計量方法
3.3.3 AR參數估計的總體最小二乘法 3.4 因果ARMA模型的MA辨識 3.4.1 MA階數確定的奇異值分解法 3.4.2 MA參數估計 3.5 基於高階統計量的漸近最優參數估計 3.5.1 最小方差估計 3.5.2 加權最小二乘估計 3.6 高階最大熵方法 第4章 非因果系統的辨識 4.1 問題的描述 4.2 窮舉搜尋法與累積量...
- 統計量
樣本均值和樣本方差都是它的特例。從霍夫丁開始，這種統計量的大樣本性質得到了深入的研究，主要套用於構造非參數性的量的一致最小方差無偏估計（見點估計），並在這種估計的基礎上檢驗非參數性總體中的有關假設。秩統計量 把樣本X1，X2，…，Xn 按大小排列為，若 則稱Ri為xi的秩，全部n個秩R1，R2，…，Rn...
