估計值英文解釋翻譯、估計值的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 estimated value
【經】 estimated value

分詞翻譯：

估的英語翻譯：

appraise; estimate

計的英語翻譯：

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

值的英語翻譯：

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

專業解析

在漢英詞典視角下，“估計值”（Estimated Value）是一個統計學和數學中的核心概念，指基于樣本數據或有限信息，通過特定方法推算出的、對未知總體參數或真實數值的近似計算結果。它并非精确值，而是帶有不确定性的推斷結果。以下是其詳細解釋：

一、定義與本質

估計值是統計學中點估計（Point Estimation）的産物。當無法直接獲取總體參數（如總體均值、方差）時，研究者通過抽取樣本數據，利用估計量（如樣本均值 $bar{x}$）計算出一個具體數值，作為總體參數（如總體均值 $mu$）的近似值。例如：

通過抽樣調查100名學生的身高，計算出樣本平均身高為168cm，則168cm即為總體學生平均身高的估計值。

二、關鍵特征

近似性
估計值是對真實值的逼近，可能因抽樣誤差或模型偏差而存在誤差。例如，民意調查中候選人支持率的估計值通常标注置信區間（如“45% ± 3%”），以量化不确定性。
依賴估計方法
估計值的準确性受所選估計量影響。常見方法包括：
- 極大似然估計（MLE）：尋找使樣本出現概率最大的參數值。
- 最小二乘法（OLS）：通過最小化誤差平方和拟合模型參數。
與真實值的關系
若估計量的期望等于總體參數（即 $E(hat{theta}) = theta$），則稱其為無偏估計值，否則為有偏估計值。例如，樣本方差 $s = frac{sum (x_i - bar{x})}{n-1}$ 是總體方差的無偏估計。

三、應用場景

統計分析：用樣本均值估計總體均值（$bar{x} approx mu$）。
計量經濟學：回歸模型中斜率系數的估計值反映變量間關系強度。
工程預測：基于曆史數據估計設備故障率。
風險評估：保險業通過曆史索賠數據估計保費定價參數。

權威參考來源

《統計學導論》（Introduction to Statistics, Weiss et al.）
定義估計值為“樣本統計量的一個特定數值，用于推斷總體參數”（第7章）。

劍橋統計學詞典（Cambridge Dictionary of Statistics）
強調估計值需伴隨标準誤或置信區間以評估可靠性。

美國國家标準與技術研究院（NIST）
在《工程統計學手冊》中詳述估計值的計算方法與誤差控制（NIST Handbook Section 1.3）。

“估計值”是連接樣本信息與總體真相的橋梁，其科學性與嚴謹性依賴于統計理論的支持及對不确定性的量化表達。

網絡擴展解釋

“估計值”是一個廣泛應用于統計學、數學、工程學等領域的術語，其核心含義是通過已有數據或信息，對未知量（如參數、結果、趨勢等）進行推斷或預測的近似值。以下是詳細解釋：

1.基本定義

估計值是基于樣本數據、經驗或模型，對總體真實值（通常無法直接觀測）的合理推測。例如：

用100人的平均身高（樣本均值）估計全國人口的平均身高（總體均值）；
通過實驗測量值推算物理常數的可能範圍。

2.估計值的分類

根據推斷方式不同，可分為兩類：

點估計（Point Estimate）：給出一個具體的數值作為估計結果。
公式示例：用樣本均值 $hat{mu} = frac{1}{n}sum_{i=1}^n x_i$ 估計總體均值 $mu$。
區間估計（Interval Estimate）：提供一個數值範圍及置信水平，如“95%置信區間為 [10, 20]”。

3.估計值的評價标準

判斷估計值優劣的常用标準：

無偏性：估計值的期望等于真實值（如樣本方差需用 $n-1$ 而非 $n$ 修正以保持無偏）；
有效性：方差越小，估計越精确；
一緻性：樣本量越大，估計值越接近真實值。

4.常見估計方法

最大似然估計（MLE）：選擇使觀測數據出現概率最大的參數值。
最小二乘法：通過最小化誤差平方和拟合模型（如線性回歸）。
貝葉斯估計：結合先驗分布和觀測數據更新參數的概率分布。

5.應用場景

統計學：參數估計、假設檢驗；
機器學習：模型參數訓練（如神經網絡的權重）；
工程學：信號處理中的濾波與預測；
經濟學：GDP增長率預測、風險模型構建。

注意事項

估計值通常伴隨誤差，需結合置信區間或标準差評估可靠性；
數據質量、樣本量和模型假設會顯著影響估計結果的準确性。

如果需要具體領域的深入解釋（如某類模型的估計方法），可進一步說明需求。