估计值英文解释翻译、估计值的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 estimated value
【经】 estimated value

分词翻译：

估的英语翻译：

appraise; estimate

计的英语翻译：

idea; plan; calculate; count; meter; stratagem
【医】 meter

值的英语翻译：

cost; value; happen to; on duty
【医】 number; titer; titre; value

专业解析

在汉英词典视角下，“估计值”（Estimated Value）是一个统计学和数学中的核心概念，指基于样本数据或有限信息，通过特定方法推算出的、对未知总体参数或真实数值的近似计算结果。它并非精确值，而是带有不确定性的推断结果。以下是其详细解释：

一、定义与本质

估计值是统计学中点估计（Point Estimation）的产物。当无法直接获取总体参数（如总体均值、方差）时，研究者通过抽取样本数据，利用估计量（如样本均值 $bar{x}$）计算出一个具体数值，作为总体参数（如总体均值 $mu$）的近似值。例如：

通过抽样调查100名学生的身高，计算出样本平均身高为168cm，则168cm即为总体学生平均身高的估计值。

二、关键特征

近似性
估计值是对真实值的逼近，可能因抽样误差或模型偏差而存在误差。例如，民意调查中候选人支持率的估计值通常标注置信区间（如“45% ± 3%”），以量化不确定性。
依赖估计方法
估计值的准确性受所选估计量影响。常见方法包括：
- 极大似然估计（MLE）：寻找使样本出现概率最大的参数值。
- 最小二乘法（OLS）：通过最小化误差平方和拟合模型参数。
与真实值的关系
若估计量的期望等于总体参数（即 $E(hat{theta}) = theta$），则称其为无偏估计值，否则为有偏估计值。例如，样本方差 $s = frac{sum (x_i - bar{x})}{n-1}$ 是总体方差的无偏估计。

三、应用场景

统计分析：用样本均值估计总体均值（$bar{x} approx mu$）。
计量经济学：回归模型中斜率系数的估计值反映变量间关系强度。
工程预测：基于历史数据估计设备故障率。
风险评估：保险业通过历史索赔数据估计保费定价参数。

权威参考来源

《统计学导论》（Introduction to Statistics, Weiss et al.）
定义估计值为“样本统计量的一个特定数值，用于推断总体参数”（第7章）。

剑桥统计学词典（Cambridge Dictionary of Statistics）
强调估计值需伴随标准误或置信区间以评估可靠性。

美国国家标准与技术研究院（NIST）
在《工程统计学手册》中详述估计值的计算方法与误差控制（NIST Handbook Section 1.3）。

“估计值”是连接样本信息与总体真相的桥梁，其科学性与严谨性依赖于统计理论的支持及对不确定性的量化表达。

网络扩展解释

“估计值”是一个广泛应用于统计学、数学、工程学等领域的术语，其核心含义是通过已有数据或信息，对未知量（如参数、结果、趋势等）进行推断或预测的近似值。以下是详细解释：

1.基本定义

估计值是基于样本数据、经验或模型，对总体真实值（通常无法直接观测）的合理推测。例如：

用100人的平均身高（样本均值）估计全国人口的平均身高（总体均值）；
通过实验测量值推算物理常数的可能范围。

2.估计值的分类

根据推断方式不同，可分为两类：

点估计（Point Estimate）：给出一个具体的数值作为估计结果。
公式示例：用样本均值 $hat{mu} = frac{1}{n}sum_{i=1}^n x_i$ 估计总体均值 $mu$。
区间估计（Interval Estimate）：提供一个数值范围及置信水平，如“95%置信区间为 [10, 20]”。

3.估计值的评价标准

判断估计值优劣的常用标准：

无偏性：估计值的期望等于真实值（如样本方差需用 $n-1$ 而非 $n$ 修正以保持无偏）；
有效性：方差越小，估计越精确；
一致性：样本量越大，估计值越接近真实值。

4.常见估计方法

最大似然估计（MLE）：选择使观测数据出现概率最大的参数值。
最小二乘法：通过最小化误差平方和拟合模型（如线性回归）。
贝叶斯估计：结合先验分布和观测数据更新参数的概率分布。

5.应用场景

统计学：参数估计、假设检验；
机器学习：模型参数训练（如神经网络的权重）；
工程学：信号处理中的滤波与预测；
经济学：GDP增长率预测、风险模型构建。

注意事项

估计值通常伴随误差，需结合置信区间或标准差评估可靠性；
数据质量、样本量和模型假设会显著影响估计结果的准确性。

如果需要具体领域的深入解释（如某类模型的估计方法），可进一步说明需求。