《参数估计理论》PPT课件.ppt

第二章 参数估计理论,1.估计子的性能,估计子的定义,1.估计子的性能(续),1.估计子的性能(续),两个无偏估计(或其中一个渐进无偏估计)的性能比较：,1.估计子的性能(续),2.Fisher信息与Cramer-Rao下界,2.Fisher信息与Cramer-Rao下界(续),损失函数(代价函数)绝对损失函数二次型损失函数,3.Bayes估计,均匀损失函数,3.Bayes估计(续),风险函数:损失函数的数学期望Bayes估计：使风险函数最小化的参数估计,3.Bayes估计(续),4.最大似然估计(maximum likelyhood),线性均方LMS(linear mean square),5.线性均方估计,5.线性均方估计(续),5.线性均方估计(续),正交性原理线性均方估计是典型的Bayes估计,6.最小二乘估计,问题,6.最小二乘估计(续),超定方程,6.最小二乘估计(续),Gaussian-Markov定理加权最小二乘估计,本章小结,评价参数估计好坏的问题：采用均方误差来衡量参数估计的优劣判断无偏估计是否最好：使用Fisher信息，满足Cramer-Rao下界如何进行参数估计：Bayes估计（关键选什么风险函数）最大似然估计（需知道似然函数形式）线性均方估计（正交性原理）最小二乘估计（若e零均值、同方差，则最小二乘法是最优的，否则要用加权最小二乘法）习题题2.3，题2.6，题2.8，题2.13,