估计量 编辑
在统计学中，估计量，亦称推定量，是基于观测数据计算一个已知量的估计值的法则：于是估计量、被估量和估计值是有区别的。
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在统计学中，估计量，亦称推定量，是基于观测数据计算一个已知量的估计值的法则：于是估计量、被估量和估计值是有区别的。
在统计学中，一个样本的置信区间，是对产生这个样本的总体的参数分布中的某一个未知母数值，以区间形式给出的估计。相对于点估计用一个样本统计量来估计量参数值，置信区间还蕴含了估计的精确度的信息。在现代机器学习中越来越常用的置信集合概念是置信区间在多维分析的推广。
在统计学中，一个样本的置信区间，是对产生这个样本的总体的参数分布中的某一个未知母数值，以区间形式给出的估计。相对于点估计用一个样本统计量来估计量参数值，置信区间还蕴含了估计的精确度的信息。在现代机器学习中越来越常用的置信集合概念是置信区间在多维分析的推广。
在统计学中，一个样本的置信区间，是对产生这个样本的总体的参数分布中的某一个未知母数值，以区间形式给出的估计。相对于点估计用一个样本统计量来估计量参数值，置信区间还蕴含了估计的精确度的信息。在现代机器学习中越来越常用的置信集合概念是置信区间在多维分析的推广。
在统计学和机器学习中，Lasso算法是一种同时进行特征选择和正则化的回归分析方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性，最初由斯坦福大学统计学教授Robert Tibshirani于1996年基于Leo Breiman的非负参数推断提出。Lasso算法最初用于计算最小二乘法模型，这个简单的算法揭示了很多估计量的重要性质，如估计量与岭回归和最佳子集选择的关系，Lasso系数估计值和软阈值之间的联系。它也揭示了当协变量共线时，Lasso系数估计值不一定唯一。
在统计学中，估计量的偏差是此估计量的期望值与估计参数的真值之差。偏差为零的估计量或决策规则称为无偏的。否则该估计量是有偏的。在统计中，“偏差”是一个函数的客观陈述。
在统计学中，估计量的偏差是此估计量的期望值与估计参数的真值之差。偏差为零的估计量或决策规则称为无偏的。否则该估计量是有偏的。在统计中，“偏差”是一个函数的客观陈述。
在统计学中，估计量，亦称推定量，是基于观测数据计算一个已知量的估计值的法则：于是估计量、被估量和估计值是有区别的。
在统计学中，估计量的偏差是此估计量的期望值与估计参数的真值之差。偏差为零的估计量或决策规则称为无偏的。否则该估计量是有偏的。在统计中，“偏差”是一个函数的客观陈述。