estimator是什么意思，estimator的意思翻译、用法、同义词、例句
estimator英标
英:/''estɪmeɪtə/ 美:/'ˈestəˌmeɪtər/
常用词典
n. [统计] 估计量；评价者
例句
An estimator is a random variable.
估计量是一个随机变量。
This adaptive channel estimator is ****** and practical.
这种自适应信道估计器简单而实用。
Is it possible for an estimator to be unbiased but inconsistent?
是否有可能(一个估计量)是无偏却不一致的？
We are discussing whether OLS estimator satisfy asymptotic normality.
我们讨论是否ols估计量满足渐近正态性。
Meanwhile, the stability property of the estimator is also discussed.
同时也讨论了一个有关估计器稳定性的性质。
常用搭配
unbiased estimator
无偏估计值
maximum likelihood estimator
最大似然估计值；极大似然估计量；最大概似推定量
同义词
n.|valuator;[经][自][统计]估计量；评价者
专业解析
在统计学和工程学中，estimator（估计量） 是指一个用于根据样本数据推断（估计）总体未知参数（parameter）的特定规则或计算公式。它是一个统计量（statistic），其具体数值称为估计值（estimate）。估计量的核心目标是通过可观测的样本信息，对不可直接观测的总体特征进行量化推测。
-
统计学中的核心概念：
- 目标： 总体通常具有未知的、固定的特征值，称为参数（例如总体均值 μ、总体方差 σ²）。由于无法普查整个总体，我们抽取样本，并利用样本数据构造一个公式（估计量）来计算一个数值（估计值），作为对总体参数的最佳猜测。
- 例子：
- 样本均值 (x̄ = (Σxᵢ)/n) 是总体均值 (μ) 的一个常用估计量。当我们计算出一个具体样本的平均数（例如 5.2）时，这个 5.2 就是 μ 的估计值。
- 样本方差 (s² = Σ(xᵢ - x̄)² / (n-1)) 是总体方差 (σ²) 的一个常用估计量（注意分母是 n-1 以保证无偏性）。
- 评价标准： 一个好的估计量应具备以下性质（并非所有估计量都同时满足）：
- 无偏性 (Unbiasedness)： 估计量的期望值等于被估计的总体参数。即 E(estimator) = parameter。这意味着多次抽样得到的估计值的平均值会接近真实参数值。
- 有效性 (Efficiency)： 在所有无偏估计量中，方差最小的那个最有效。有效性高的估计量给出的估计值更稳定、波动更小。
- 一致性 (Consistency)： 当样本量 n 趋于无穷大时，估计量依概率收敛于被估计的总体参数。即样本量越大，估计值离真实值越近的可能性越大。
- 充分性 (Sufficiency)： 估计量包含了样本中关于待估参数的所有信息。
-
工程学（如信号处理、控制理论）中的应用：
- 目标： 根据系统可观测的输出（或部分状态）和已知的输入，推断系统内部不可直接测量的状态变量或参数。
- 例子：
- 卡尔曼滤波器 (Kalman Filter)： 一种著名的递归状态估计器，用于在存在噪声的观测下，最优地（在最小均方误差意义下）估计动态系统的状态。它广泛应用于导航、目标跟踪、信号处理等领域。
- 信道估计器 (Channel Estimator)： 在无线通信中，用于估计信号从发射端到接收端所经历的信道特性（如衰减、时延），以便在接收端进行信号补偿和解调。
- 核心任务： 从含有噪声或干扰的观测数据中，尽可能准确地恢复出所需的信息（状态或参数）。
总结来说，estimator 是一个关键的数学工具或算法框架，它利用可获取的数据（样本或观测值），按照既定的规则进行计算，以产生对未知目标量（总体参数或系统状态）的定量推断结果。评价一个估计量的优劣主要看其是否无偏、有效、一致等统计性质（统计学），或在特定准则（如均方误差最小）下的性能（工程学）。
来源参考：
- 美国统计协会 (ASA) 术语表对统计量的定义：American Statistical Association Glossary
- IEEE 信号处理协会对估计技术的概述：IEEE Signal Processing Society Resources
- 麻省理工学院开放课程 (MIT OpenCourseWare) 关于统计推断的讲义：MIT OCW Statistics for Applications Course Notes (Search for "Estimation")
- 斯坦福大学工程学院关于卡尔曼滤波的介绍：Stanford University - Kalman Filter for Beginners
网络扩展资料
在统计学和机器学习中，“estimator”（估计量/估计器）是一个核心概念，其含义因应用场景略有不同：
1.统计学中的定义
- 估计量：指通过样本数据计算出的、用于推断总体未知参数的统计量。例如：
- 样本均值 $bar{X} = frac{1}{n}sum_{i=1}^n X_i$ 是总体均值 $mu$ 的估计量。
- 样本方差 $S = frac{1}{n-1}sum_{i=1}^n (X_i - bar{X})$ 是总体方差 $sigma$ 的估计量。
- 关键性质：
- 无偏性：估计量的期望等于真实参数值（如样本方差是无偏估计）。
- 一致性：样本量增大时，估计量依概率收敛于真实值。
- 有效性：方差更小的估计量更优。
2.机器学习中的定义
- 估计器：指用于从数据中学习模型参数的算法或对象。例如：
- 线性回归模型（
LinearRegression）是一个估计器，用于拟合权重参数。
- 在Scikit-learn等库中，估计器通常实现
.fit()方法训练模型，.predict()方法进行预测。
3.与相关术语的区分
- Estimate（估计值）：估计量具体计算出的数值结果（如样本均值=5.2）。
- Estimator（估计量）：计算估计值的规则或公式本身（如$bar{X}$的公式）。
4.应用示例
- 用历史股票数据估计未来收益率的期望值。
- 通过抽样调查估计全国人口的平均收入。
若需进一步了解具体估计方法（如极大似然估计、贝叶斯估计）或编程实现（如Python中的估计器类），可提供补充说明。
别人正在浏览的英文单词...
【别人正在浏览】
