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最小均方误差

指数 最小均方误差

在統計學和信号处理中,最小均方误差(,缩写MMSE)估計是一种使均方误差(MSE)最小化的估计函数,其通常被称为最优估计。.

目录

  1. 4 关系: 均方误差估计函数信号处理统计学

  2. 统计偏差和离散度

均方误差

在统计学中,均方误差(、MSE)是对于无法观察的参数\theta的一个估计函数T;其定义为: \operatorname(T).

查看 最小均方误差和均方误差

估计函数

#重定向 估计量.

查看 最小均方误差和估计函数

信号处理

在计算机科学、药物分析、电子学等学科中,信号处理(signal processing)是指对信号表示、变换、运算等进行处理的过程。 信号处理可以用于沟通人类之间,或人与机器之间的联系;用以探测我们周围的环境,并揭示出那些不易观察到的状态和构造细节,以及用来控制和利用能源与信息.例如,我们可能希望分开两个或多个多少有些混在一起的信号,或者想增强信号模型中的某些成分或参数。 几十年来,信号处理在诸如语音与資料通訊、生物医学工程、声学、声呐、雷达、地震、石油勘探、仪器仪表、机器人、日用电子产品以及其它很多的这样一些广泛的领域内起着关键的作用。.

查看 最小均方误差和信号处理

统计学

统计学是在資料分析的基础上,研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料,以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来,它廣泛地應用在各門學科,從自然科学、社會科學到人文學科,甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨,統計的面貌也逐漸改變,與資訊、計算等領域密切結合,是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中,可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形,這個用法稱作為描述統計學。另外,觀察者以數據的形態,建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型,以之來推論研究中的步驟及母體,這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.

查看 最小均方误差和统计学

另见

统计偏差和离散度