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1)  simple method of estimation
简单估计
1.
In the simple random sampling, there are always three methods of estimation about the sub-population: the partial method of estimation (PE), the simple method of estimation (SE), the radio method of estimation (RE).
对总体的部分子总体的标志值均值及总量进行估计时 ,[1]中讨论了 3种方法 :简单估计法 (SE) ,部分估计法 (PE) ,比率估计法 (RE) ,并分别比较了SE与PE ,PE与RE的优劣关系 。
2)  simple appraisement
简单估值
3)  good linear unbiased estimation
简单线性无偏估计
1.
In this paper,the best linear unbiased estimation,good linear unbiased estimation,best linear invariant estimation to the parameters of Gumbel distribution are discussed,and then the expectation and variance-covariance are put forward respectively.
用最佳线性无偏估计法、简单线性无偏估计法和最好线性同变估计法对Gumbel分布中的参数进行估计,从理论上讨论了三种估计方法的统计性质。
4)  Good Linear Invariant Estimation (GLIE)
简单线性不变估计
5)  Simple and easy estimate
简易估计
6)  simple estimate method
简单估算法
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