估计理论 是什么?

本文介绍了如何使用统计学方法从有噪声的观测数据中估计实际参量或随机变量、随机过程,包括参量估计和状态估计。文中还讨论了估计的对象可以是随机变量或非随机变量,并且可以应用于离散时间或连续时间的情况。最后提到了几种常见的估计方法:最小平方误差估计、极大似然估计和贝叶斯估计。

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    使用统计学方法,对接收到的有噪声的观测数据,估计出实际参量或随机变量、随机过程。
     分为参量估计和状态估计两类。前者随着时间保持不变或只缓慢变化;后者则随着时间连续变化。例如,根据雷达回波来估计每一时刻在连续变化的卫星的三个空间位置矢量和三个速度矢量,这是状态估计。对卫星的质量和惯量等的估计则属于参量估计。
     要估计的状态则又有离散时间和连续时间的区别。被估计的参量又可分为随机变量和非随机变量两种。

     常用的估计方法有最小平方误差估计、极大似然估计和贝叶斯估计。
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