추정 이론
위키백과, 우리 모두의 백과사전.
추정 이론은 통계학과 신호 처리의 한 분야이며, 측정 또는 관찰된 자료에 기반하여 모수의 값을 추정하는 것을 다룬다.
추정이론을 사용하는 분야 [편집]
추정자 [편집]
아래 목록은 많이 사용되는 추정자이다.
- 최대우도 추정자
- 베이즈 추정자
- Method of moments estimators
- Cramér-Rao bound
- Minimum mean squared error (MMSE), also known as Bayes least squared error (BLSE)
- Maximum a posteriori (MAP)
- Minimum variance unbiased estimator (MVUE)
- Best linear unbiased estimator (BLUE)
- Unbiased estimators — see estimator bias.
- 입자 필터
- 마르코프 체인 몬테 카를로
- 칼만 필터
- 바이너 필터
| 이 글은 통계학에 관한 토막글입니다. 서로의 지식을 모아 알차게 문서를 완성해 갑시다. |