추정량
추정기? 라는 번역도 보임.
//추정치, 추정값이라고 번역한 곳도 있는데... 이는 잘못된것? 아님 혼용해도 되는 것? 아무튼 아래 링크.
//두 페이지를 합칠까?
compare, mklink:
추정값,estimate =추정값,estimate =,estimate . 추정값 estimate
{
estimate
추정값
} //추정값
Maximum a posteriori (MAP)
최대사후확률,maximum_a_posteriori,MAP =최대사후확률,maximum_a_posteriori,MAP =,maximum_a_posteriori,MAP ===,maximum_a_posteriori ====,MAP .
{
Best linear unbiased estimator (BLUE)
====,best_linear_unbiased_estimator ====,BLUE . best_linear_unbiased_estimator BLUE
{
최소 분산의 불편선형추정치(Best Linear Unbiased Estimator, BLUE) 추정치와 실제치의 차이에 대한 기댓값은 0이어야 하고, 동시에 그 차이에 대한
분산,variance은 최소가 되어야.
// from
https://everything2.com/title/blue (다른 내용은 모두 색깔 등에 대한 것)
"In the world of statistics, blue stands for Best Linear Unbiased Estimator. This is an estimate of a population parameter that is, essentially, better than other estimators of that paramater. For example, of the various measures of central tendency, the mean is blue, the others are not."
...
Markov_chain_Monte_Carlo (MCMC) =======,Markov_chain_Monte_Carlo ====,MCMC .
{
Markov chain Monte Carlo (MCMC)
bmks ko ¶
} // ... 이런 다양한 추정량들 (estimators) 이 있다.
tmp from
4.2(http://bigdata.dongguk.ac.kr/lectures/med_stat/_book/%EC%B6%94%EC%A0%95.html)
{
추정량은
추정자(estimator)를 통해 얻은 모수의 추정값 - 이라는 설명도 있음.
추정량의 바람직한 성질, 좋은 추정량을 구하기 위한 기준
기타 ¶
단어 estimator 영어사전 뜻: 평가자, 견적인
estimator의 MSE등장 (생략)
표본
$\displaystyle x$ 에 대한 모수
$\displaystyle \theta$ 의
추정량,estimator $\displaystyle \hat{\theta}$ 의
오차,error는
$\displaystyle \hat{\theta}(x)-\theta$
모수
$\displaystyle \theta$ 의 추정량
$\displaystyle \hat{\theta}$ 의
편향,bias은 그 오차의
기대값,expected_value
$\displaystyle B(\hat{\theta})=\text{E}(\hat{\theta}(X)-\theta)$
모수
$\displaystyle \theta$ 의
불편추정량,unbiased_estimator $\displaystyle \hat{\theta}$ 는
편향,bias이 0인
추정량,estimator. 즉 다음 성질을 만족시키는 추정량.
$\displaystyle \text{E}(\hat{\theta}(X))=\theta$
추정량
$\displaystyle \hat{\theta}$ 의 누적평균제곱오차(? see
평균제곱오차,mean_squared_error,MSE)는 오차의
제곱,square들의 기대값.
$\displaystyle \text{MSE}(\hat{\theta})=\text{E}[(\hat{\theta}(X)-\theta)^2]$
표본
$\displaystyle x$ 에 대한 모수
$\displaystyle \theta$ 의 추정량
$\displaystyle \hat{\theta}$ 의
표본편차,sampling_deviation는
$\displaystyle d(x)=\hat{\theta}(x)-\text{E}(\hat{\theta}(X))=\hat{\theta}(x)-\text{E}(\hat{\theta})$
모수
$\displaystyle \theta$ 의 추정량
$\displaystyle \hat{\theta}$ 의
분산,variance은 표본편차의 제곱의 기대값.
$\displaystyle \text{V}(\hat{\theta})=\text{E}(\hat{\theta}(X)^2)-E(\hat{\theta}(X))^2$
}
//from wpen Estimator
{
(첫문단) estimate을 계산하는 rule. ... thus the
rule (the estimator), ####추정량
the quantity of interest (the
estimand) ####이건 번역어가 없음????
and its result (the estimate) are distinguished. ####추정값
예를 들어
표본평균,sample_mean은
모평균,population_mean을 추정하기 위해 자주 쓰이는 estimator이다.
(For example, the sample mean is a commonly used estimator of the population mean.)
(두번째문단)
point_estimator (yield single-valued results)
interval_estimator (the result would be a range of plausible values)
가 있다.
}
REL
정보,information 추정은 미지의(unknown보다는 undetermined) 정보에 대한 것이고 정보의 정의 자체가 이미 알려져있는가와 밀접한데... 둘의 관계를 어떻게 서술하면 가장 좋을지..
}
추정량+estimator