參數推算英文解釋翻譯、參數推算的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 coaptation

分詞翻譯：

參數的英語翻譯：

parameter
【計】 argument
【醫】 parameter
【經】 parameter

推算的英語翻譯：

calculate; reckon

專業解析

在漢英詞典視角下，“參數推算”（Parameter Estimation）指利用觀測數據或已知信息，通過數學模型或統計方法推斷系統未知參數的過程。其核心是通過量化分析确定模型中的關鍵變量值，以描述或預測系統行為。例如在工程建模中，通過實驗數據推算材料的熱傳導系數；在統計學中，使用樣本數據估算總體分布的均值和方差。

該術語區别于“參數設計”（Parameter Design），後者側重于預先設定參數值以滿足目标，而“推算”強調基于已有信息的逆向推導過程。經典方法包括最小二乘法（Least Squares Method）和最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation），其數學表達為： $$ hat{theta} = arg min{theta} sum{i=1}^{n} (y_i - f(x_i, theta)) $$ （其中 $hat{theta}$ 為待推算參數，$f$ 為模型函數）

典型應用場景

控制系統：通過傳感器數據推算機器人動力學模型的摩擦系數
金融工程：基于曆史收益率推算資産波動率參數
生物醫學：利用CT影像數據推算組織密度分布參數

如需進一步探究方法論，可參考清華大學出版的《系統辨識與參數估計》（ISBN 978-7-302-48521-3）第3章，或普林斯頓大學教材《Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory》（Kay, 1993）中關于Cramér-Rao界限的論述。

網絡擴展解釋

參數推算（Parameter Estimation）是統計學和數據分析中的核心概念，指通過樣本數據推斷總體未知參數的過程。以下是詳細解釋：

1. 基本定義

參數推算的目标是确定描述總體分布的數值特征（如均值、方差、比例等）。例如：

通過100人的身高樣本，推算全國成年人的平均身高（總體均值$mu$）。
通過實驗數據推算藥物療效的成功率（總體比例$p$）。

2. 主要方法

點估計（Point Estimation）

用單一數值估計參數，常用方法：

最大似然估計（MLE）：選擇使觀測數據出現概率最大的參數值。
矩估計：用樣本矩（如樣本均值）匹配總體矩。
貝葉斯估計：結合先驗分布和樣本數據，計算後驗分布得到估計值。

區間估計（Interval Estimation）

給出參數可能範圍的置信區間，如：
$$ text{95%置信區間} = bar{x} pm 1.96 cdot frac{sigma}{sqrt{n}} $$

3. 應用場景

科學研究：實驗數據分析（如醫學臨床試驗）。
機器學習：模型訓練中優化參數（如線性回歸的權重$beta$）。
質量控制：通過抽樣檢驗推斷産品合格率。

4. 關鍵步驟

确定模型：明确總體分布類型（如正态分布、二項分布）。
選擇估計方法：根據數據特點選擇MLE、最小二乘法等。
計算與驗證：通過統計量計算參數，并評估估計的無偏性、有效性。

5. 注意事項

假設檢驗：需驗證數據是否符合模型假設（如正态性、獨立性）。
樣本量：小樣本可能導緻估計偏差，需擴大樣本或使用穩健方法。
誤差分析：區分隨機誤差（可通過增加樣本減少）與系統誤差（需修正模型）。

若需進一步了解具體算法（如EM算法、貝葉斯推斷）或實際案例，可提供更具體的方向。