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統計估計量

本頁導覽
  1. 數學敘述
  2. 代表公式(精確 TeX)
  3. 成立條件
  4. 符號作用域
  5. 直觀、定義與常見誤解
  6. 已採用的推導導讀
  7. 前置知識
  8. 驗證界線
  9. 下一個義務
  10. 同源結構化資料

估計量是固定且不依未知theta的可測total statistic;觀察後數值是estimate。

mko-statistical-estimator · definition · v0.10.0

數學敘述

有限parameter model與共同sample space上,statistic table只依observation。逐theta可計算expectation但本輪不宣稱unbiased、consistent、sufficient、identifiable或posterior;完整sampling distribution留後續節點。

代表公式(精確 TeX)

E(X)

成立條件

  • 共同有限sample space與已驗parametric model。
  • statistic對每個outcome恰有一個值且不以theta索引。

符號作用域

  • E — 估計量
  • X — 樣本觀察

直觀、定義與常見誤解

estimator是函數,estimate是觀察值。

函數不可依未知theta。

properties與sampling law另證。

把estimate當estimator,或把theta塞入statistic定義。

已採用的推導導讀

同一資料函數與兩個參數law

原始 MKO 保留;導讀有自己的追加式修訂與驗證界線,不代表新 Lean 證明。

前置知識

驗證界線

只核有限total statistic及逐theta expectation,不推統計性質。

not_formalized

這不表示內容錯誤;只表示尚未登錄可重播的計算或形式證據。

下一個義務

加入sampling distribution、bias與variance。

同源結構化資料

本頁與互動版共用同一個物件與既有語言 edition;未新增證明或人工審定。

原始 MKO JSON · 純文字 Markdown