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1)  estimated process average
估计的平均加工误差
2)  true process average
加工的实际平均误差
3)  estimation of the MSE
均方误差的估计
4)  estimation of approximate mean square error
均方误差近似值的估计
5)  The Defect of Countable Additivity
可加性的误差估计
6)  the estimat value of the MSE
均方误差估计量
补充资料:水文估计量的抽样误差
      水文随机变量的分布函数中的参数(或参数的函数)的估计量的均方根误差。水文随机变量x的分布函数F(x,θ) 中所含的参数θ,一般皆为未知数, 需根据样本资料(x1,x2,...,xn)予以估计。换言之,为进行参数估计,必须构造一个样本的函数,称为估计量,记为(x1,x2,...,xn),从而当有一具体样本(x1,x2,...,xn)之后,就可算出(x1,x2,...,xn),做为θ的估计值。由于样本为随机变量,可以证明,作为样本函数的估计量(x1,x2,...,xn),也是随机变量,故有其概率密度函数,记为g(,θ),称为抽样分布(见上页图)。它表示估计量取各种不同数值的可能性大小。虽然任一估计量取得真值θ的概率都为零, 但不同的估计量其平均误差的大小还是不同的。这个平均误差,通常以估计量对参数真值θ的均方根误差来代表,可表示为:
  
  式中E为取期望值的符号,根据定义它等于式中右侧的积分。粗略地说,g(,θ)的图形对θ越集中, σ孌越小,反之则越大。
  
  
  在水文统计中,需要估计的往往不仅是参数,还有参数的某种函数,例如x的p分位数xp(见水文随机变量)。在由样本求得了θ的估计量后, 就可进一步求得xp的估计量憫p。类似于对σ孌的讨论,通常以估计量憫p对真值xp的均方根误差来代表憫p的平均误差,记为σ憫p。σ孌特别是σ憫p的数值,在分布函数及估计方法都很简单时,可用分析方法采用近似公式予以计算。在分布函数或估计方法较复杂时,用近似公式计算,误差较大。这时可用蒙特卡洛方法求出其近似值。水文统计学研究的基本内容之一,就是要设法提出一种抽样误差最小的估计量。
  

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