Логотип
Юнионпедия
Связь
Доступно в Google Play
Новый! Скачать Юнионпедия на вашем Android™ устройстве!
Свободно
Более быстрый доступ, чем браузер!
 

Эффективная оценка

Индекс Эффективная оценка

Эффекти́вная оце́нка в математической статистике — несмещенная статистическая оценка, дисперсия которой совпадает с нижней гранью в неравенстве Крамера-Рао.

6 отношения: Робастность, Статистические оценки, Состоятельная оценка, Точечная оценка, Фишер, Роналд, Линейная регрессия.

Робастность

Робастность (robustness, от robust — «крепкий», «сильный», «твёрдый», «устойчивый») — свойство статистического метода, характеризующее независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов, устойчивости к помехам.

Новый!!: Эффективная оценка и Робастность · Узнать больше »

Статистические оценки

Статистические оценки — это статистики, которые используются для оценивания неизвестных параметров распределений случайной величины.

Новый!!: Эффективная оценка и Статистические оценки · Узнать больше »

Состоятельная оценка

Состоя́тельная оце́нка в математической статистике — это точечная оценка, сходящаяся по вероятности к оцениваемому параметру.

Новый!!: Эффективная оценка и Состоятельная оценка · Узнать больше »

Точечная оценка

То́чечная оце́нка в математической статистике — это число, оцениваемое на основе наблюдений, предположительно близкое к оцениваемому параметру.

Новый!!: Эффективная оценка и Точечная оценка · Узнать больше »

Фишер, Роналд

Сэр Ро́налд Э́йлмер Фи́шер (или Рональд, Sir Ronald Aylmer Fisher, 17 февраля 1890 — 29 июля 1962) — английский статистик, биолог-эволюционист и генетик.

Новый!!: Эффективная оценка и Фишер, Роналд · Узнать больше »

Линейная регрессия

Линейная регрессия (Linear regression) — используемая в статистике регрессионная модель зависимости одной (объясняемой, зависимой) переменной y от другой или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) x с линейной функцией зависимости.

Новый!!: Эффективная оценка и Линейная регрессия · Узнать больше »

ИсходящиеВходящий
Привет! Мы на Facebook сейчас! »