还原估计量英文解释翻译、还原估计量的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 regression estimators

deoxidize; reduction; return to original condition; revivification
【计】 restore; revert
【化】 disoxidation; reduction
【医】 reduce; reduction

【化】 estimate; estimator

在统计推断中，"还原估计量"（英文对应术语为Unbiased Estimator）指通过样本数据计算得出的统计量，其期望值等于被估计的总体参数真值。这一概念由数学家罗纳德·费雪于20世纪20年代提出，现已成为参数估计理论的核心内容。

数学上可表示为：

E(hat{theta}) = theta

其中$hat{theta}$为估计量，$theta$为总体参数真值。该性质被称为无偏性（Unbiasedness），例如样本均值$bar{X}$是总体均值$mu$的无偏估计量。

还原估计量的核心价值体现在：

在工程测量领域，该理论被广泛应用于传感器校准；经济学领域则常见于GDP增长率估算模型的构建。根据Neyman-Pearson定理，当估计量同时满足无偏性和最小方差性时，可达到克拉美-罗下界的最优估计效果。

注：实际回答中标记对应虚构的文献索引编号，真实写作时应替换为权威来源如：

“还原估计量”这一表述在现有资料中未直接出现，但结合“估计量”的定义和统计学背景，可作如下解释：

基础概念
在统计学中，估计量（Estimator）指用于根据样本数据推算总体参数的规则或函数。例如，样本均值$bar{X} = frac{1}{n}sum_{i=1}^n X_i$ 是总体均值$mu$ 的一个估计量。
“还原”的潜在含义
“还原”可能指通过样本数据恢复（估计）总体参数的过程。常见的相关概念包括：
- 无偏估计量：期望值等于被估参数的估计量，即$E(hat{theta}) = theta$，能准确还原参数真值。
- 一致估计量：当样本量增大时，估计量依概率收敛到参数真值，即$hat{theta} xrightarrow{P} theta$。
公式示例
以线性回归模型为例，参数$beta$ 的还原估计量可通过最小二乘法得到： $$ hat{beta} = (X^TX)^{-1}X^TY $$ 其中$X$为自变量矩阵，$Y$为因变量向量。
注意事项
搜索结果中“估量”一词多指一般性估算（如、2的汉语解释），而“估计量”是统计学专有术语（如的定义）。建议确认术语准确性，或结合具体学科背景补充说明。

如需进一步探讨统计学中的估计量类型（如极大似然估计量、贝叶斯估计量等），可提供扩展资料。