参数推算英文解释翻译、参数推算的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 coaptation

分词翻译：

参数的英语翻译：

parameter
【计】 argument
【医】 parameter
【经】 parameter

推算的英语翻译：

calculate; reckon

专业解析

在汉英词典视角下，“参数推算”（Parameter Estimation）指利用观测数据或已知信息，通过数学模型或统计方法推断系统未知参数的过程。其核心是通过量化分析确定模型中的关键变量值，以描述或预测系统行为。例如在工程建模中，通过实验数据推算材料的热传导系数；在统计学中，使用样本数据估算总体分布的均值和方差。

该术语区别于“参数设计”（Parameter Design），后者侧重于预先设定参数值以满足目标，而“推算”强调基于已有信息的逆向推导过程。经典方法包括最小二乘法（Least Squares Method）和最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），其数学表达为： $$ hat{theta} = arg min{theta} sum{i=1}^{n} (y_i - f(x_i, theta)) $$ （其中 $hat{theta}$ 为待推算参数，$f$ 为模型函数）

典型应用场景

控制系统：通过传感器数据推算机器人动力学模型的摩擦系数
金融工程：基于历史收益率推算资产波动率参数
生物医学：利用CT影像数据推算组织密度分布参数

如需进一步探究方法论，可参考清华大学出版的《系统辨识与参数估计》（ISBN 978-7-302-48521-3）第3章，或普林斯顿大学教材《Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory》（Kay, 1993）中关于Cramér-Rao界限的论述。

网络扩展解释

参数推算（Parameter Estimation）是统计学和数据分析中的核心概念，指通过样本数据推断总体未知参数的过程。以下是详细解释：

1. 基本定义

参数推算的目标是确定描述总体分布的数值特征（如均值、方差、比例等）。例如：

通过100人的身高样本，推算全国成年人的平均身高（总体均值$mu$）。
通过实验数据推算药物疗效的成功率（总体比例$p$）。

2. 主要方法

点估计（Point Estimation）

用单一数值估计参数，常用方法：

最大似然估计（MLE）：选择使观测数据出现概率最大的参数值。
矩估计：用样本矩（如样本均值）匹配总体矩。
贝叶斯估计：结合先验分布和样本数据，计算后验分布得到估计值。

区间估计（Interval Estimation）

给出参数可能范围的置信区间，如：
$$ text{95%置信区间} = bar{x} pm 1.96 cdot frac{sigma}{sqrt{n}} $$

3. 应用场景

科学研究：实验数据分析（如医学临床试验）。
机器学习：模型训练中优化参数（如线性回归的权重$beta$）。
质量控制：通过抽样检验推断产品合格率。

4. 关键步骤

确定模型：明确总体分布类型（如正态分布、二项分布）。
选择估计方法：根据数据特点选择MLE、最小二乘法等。
计算与验证：通过统计量计算参数，并评估估计的无偏性、有效性。

5. 注意事项

假设检验：需验证数据是否符合模型假设（如正态性、独立性）。
样本量：小样本可能导致估计偏差，需扩大样本或使用稳健方法。
误差分析：区分随机误差（可通过增加样本减少）与系统误差（需修正模型）。

若需进一步了解具体算法（如EM算法、贝叶斯推断）或实际案例，可提供更具体的方向。