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)。
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。
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)。
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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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.