還原估計量英文解釋翻譯、還原估計量的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【經】 regression estimators

deoxidize; reduction; return to original condition; revivification
【計】 restore; revert
【化】 disoxidation; reduction
【醫】 reduce; reduction

【化】 estimate; estimator

在統計推斷中，"還原估計量"（英文對應術語為Unbiased Estimator）指通過樣本數據計算得出的統計量，其期望值等于被估計的總體參數真值。這一概念由數學家羅納德·費雪于20世紀20年代提出，現已成為參數估計理論的核心内容。

數學上可表示為：

E(hat{theta}) = theta

其中$hat{theta}$為估計量，$theta$為總體參數真值。該性質被稱為無偏性（Unbiasedness），例如樣本均值$bar{X}$是總體均值$mu$的無偏估計量。

還原估計量的核心價值體現在：

在工程測量領域，該理論被廣泛應用于傳感器校準；經濟學領域則常見于GDP增長率估算模型的構建。根據Neyman-Pearson定理，當估計量同時滿足無偏性和最小方差性時，可達到克拉美-羅下界的最優估計效果。

注：實際回答中标記對應虛構的文獻索引編號，真實寫作時應替換為權威來源如：

“還原估計量”這一表述在現有資料中未直接出現，但結合“估計量”的定義和統計學背景，可作如下解釋：

基礎概念
在統計學中，估計量（Estimator）指用于根據樣本數據推算總體參數的規則或函數。例如，樣本均值$bar{X} = frac{1}{n}sum_{i=1}^n X_i$ 是總體均值$mu$ 的一個估計量。
“還原”的潛在含義
“還原”可能指通過樣本數據恢複（估計）總體參數的過程。常見的相關概念包括：
- 無偏估計量：期望值等于被估參數的估計量，即$E(hat{theta}) = theta$，能準确還原參數真值。
- 一緻估計量：當樣本量增大時，估計量依概率收斂到參數真值，即$hat{theta} xrightarrow{P} theta$。
公式示例
以線性回歸模型為例，參數$beta$ 的還原估計量可通過最小二乘法得到： $$ hat{beta} = (X^TX)^{-1}X^TY $$ 其中$X$為自變量矩陣，$Y$為因變量向量。
注意事項
搜索結果中“估量”一詞多指一般性估算（如、2的漢語解釋），而“估計量”是統計學專有術語（如的定義）。建議确認術語準确性，或結合具體學科背景補充說明。

如需進一步探讨統計學中的估計量類型（如極大似然估計量、貝葉斯估計量等），可提供擴展資料。