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1)  polarization estimation
极化估计
2)  minimax estimate
极小化极大估计
3)  stimation of polarization orientation angle
极化方位角估计
4)  polarization estimation
极化参数估计
1.
Novel DOA and polarization estimation of electromagnetic vector sensor mounted on the airframe;
机载电磁矢量传感器阵列DOA和极化参数估计
5)  asymptotically minimax estimate
渐近极小化极大估计
6)  limit estimation formula
极限估计
1.
a more general the limit estimation formula of midvalue has been obtsined.
借助于辅助函数的方法得到了一个更为一般的中值的极限估计式,推广了积分中值定理中值的有关渐近结果,使得已有的一些结果成为特例。
补充资料:Bayes估计量


Bayes估计量
Bayesian estimator

Bayes估计量【Bayesi助始廿ma.件;D自狱.。眨..界..] 用BayeS方法(Bayesian aPProach)由观察值对一未知参数所作的估计.统计问题使用这样的方法时,一般都假定未知参数所0 gR“是一具有给定先验分布7r=武do)的随机变量,决策空间D与集合0重合.且损失L(0,d)表示变量0与估计d的偏离.因此,函数L勿,d)通常假定为有形式L勿,d)=a(e)又(口一d),其中又是误差向量0一d的某个非负函数,若k二1,则常取又勿一d)={0一d}“(“>0).最有用且在数学上最方便的是平方损失函数L(口,d)=}‘一d1’.对这一损失函数,Bayes估计量(Ba卿决策函教(Bavesian dedsion function))占’二亡厂(x)定义为使最小总损失 !;‘p‘二·“,一,‘薯必,“一”‘·’2’〕口‘么,叮‘““,达到的函数,或与之等价,了是使最小条件损失 ,母‘E{[口一占(x)]2+“)达到的函数,由此推出,在平方损失函数的场合,B竹es估计量与后验均值占‘(x)=E勿{x)相等,而Bayesj双险(Bayes risk)为 。‘二,占‘)二E!D矿夕}x)]‘此处O(0}劝是后验分布的方差: o(口{x)二任{{口一E(0{x)12!,、}. 例设二=(x,,,二,戈),这里x,,,二,x。为具正态分布N勿,。’)的独立同分布变量,护己知,而未知参数0有正态分布N扭,铲).因为当x给定时口的后验分布为正态N(拜。,T:一、其中 n又。2一十“下一2 灿。二一—,,。一二n口‘一奋了一_ n口一汁~下且万=(x,十一+凡)/。,可知在平方损失函数{分一引’之下,Bayes估计量为占’(x)=线,而Bayes风险则为《二犷六伽铲十护).AH川畔即撰[补注]
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参考词条