在统计学中，点估计是指以样本数据来估计总体母数， 估计结果使用一个点的数值表示“最佳估计值”，因此称为点估计。由样本数据估计总体分布所含未知参数的真实值，所得到的值，称为估计值。
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高斯-马可夫定理，在统计学中陈述的是在线性回归模型中，如果线性模型满足高斯马尔可夫假定，则回归系数的最佳线性偏差点估计就是最小二乘法。
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。
高斯-马可夫定理，在统计学中陈述的是在线性回归模型中，如果线性模型满足高斯马尔可夫假定，则回归系数的最佳线性偏差点估计就是最小二乘法。
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。
在贝叶斯统计学中，“最大后验概率估计”是后验概率分布的众数。利用最大后验概率估计可以获得对实验数据中无法直接观察到的量的点估计。它与最大似然估计中的经典方法有密切关系，但是它使用了一个增广的最优化，进一步考虑了被估计量的先验概率分布。所以最大后验概率估计可以看作是规则化的最大似然估计。
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，一致估计量、渐进一致估计量，亦称相合估计量、相容估计量。其所表征的一致性或同渐进正态性是大样本估计中两大最重要的性质。随着样本量无限增加，点估计估计量的偏差在一定意义下可以任意地小。也即估计量的分布越来越集中在所估计的母数的真实值附近，使得估计量依概率收敛于
θ
0
{\displaystyle \theta _{0}}
。
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