估计

通过 马可·塔波加（Marco Taboga）博士

术语“估计”或“统计估计”用于 统计估计。假设 统计员是由未知的概率分布生成的。的 统计人员使用数据来推断此数据的一些可量化特征 概率分布（可量化的意思是可以描述它们） 按数字）。一个 估计 其中之一的价值 特征是统计学家对此的最佳猜测。

统计估计理论与设计方法有关。 产生估计（称为估计方法），并定义相关的 比较这些方法并判断其适用性的标准（称为 决策标准）。

参数估计

统计估算的通用概念框架包括 以下要素：

• 观测数据的向量 ;

• 一套 可能产生数据的概率分布；

• 将分布与 到向量 , 称为参数，属于参数空间 ;

• 一种方法，称为估计方法，它使用观察到的数据来产生 估计 真实参数的 （与实际生成数据的分布相关的参数 ）。

这样的框架称为参数框架，因为它可以减少问题 确定数据生成概率分布的问题 识别参数（数字的向量）。

估算与估算器

估算方法可以视为将估算与每个估算值相关联的规则 可以观察到的数据向量。因为数据是随机的，所以 这意味着从事前角度来看，估计值是一个随机向量。 在这种情况下，这种随机向量称为 估计量，以便将其与其 实现， 那就是 与实际观察到的数据相关的估计。

点与间隔估计

在所谓的点估计中，感兴趣参数的估计是 单值。但是，统计学家可能会对制作一个 他认为之后可能（或可能）的参数值的整个范围 观察了数据。这样的值范围称为间隔 估算（或设定估算）。

更多细节

有关估计的更多详细信息，请参见以下标题的讲座： 统计 推理, 点 估算 和 组 估算.

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如何引用

请引用为：

Taboga, Marco (2017). "估计", 列克特ures on probability theory 和 mathematical statistics, Third edition. Kindle Direct Publishing. Online appendix. //www.junruiqiche.com/glossary/estimate.