מעריך הוא מקרה מיוחד של סטטיסטיקה, מספר שחושב ממדגם. מכיוון שהערך של האומד תלוי במדגם, האומד הוא משתנה אקראי , והאומדן בדרך כלל לא ישתווה לערך של פרמטר האוכלוסייה בפרמטר האוכלוסייה בסטטיסטיקה, בניגוד לזה שלו. שימוש כללי במתמטיקה, פרמטר הוא כל כמות מדודה של אוכלוסייה סטטיסטית המסכמת או מתארת היבט של האוכלוסייה, כגון ממוצע או סטיית תקן. … לפיכך ניתן להתייחס באופן ספציפי יותר ל"פרמטר סטטיסטי" כפרמטר אוכלוסייה. https://en.wikipedia.org › ויקי › Statistical_parameter
פרמטר סטטיסטי - ויקיפדיה
האם הערכות אקראיות?
בהיותו פונקציה של הנתונים, מעריך הוא עצמו משתנה אקראי; מימוש מסוים של המשתנה האקראי הזה נקרא "אומדן". לפעמים המילים "אומד" ו"אומדן" משמשות לסירוגין.
איך מעריכים משתנה אקראי?
6 אומדן MMSE ליניארי של משתנים אקראיים. נניח שנרצה להעריך את ערכו של משתנה מקרי X שלא נצפה, בהינתן שצפינו ב-Y=y. באופן כללי, האומדן ˆx שלנו הוא פונקציה של y ˆx=g(y). לדוגמה, אומדן ה-MMSE של X בהינתן Y=y הוא g(y)=E[X|Y=y].
האם סטטיסטיקה יכולה להיות משתנה אקראי?
Aסטטיסטיקה היא משתנה אקראי (למשל T): סטטיסטיקה היא כל פונקציה של הנתונים (ללא שינוי ממדגם למדגם). הנתונים מתוארים על ידי משתנים אקראיים (במימד מתאים כלשהו). מכיוון שכל פונקציה של משתנה אקראי היא בעצמה משתנה אקראי, סטטיסטיקה היא משתנה אקראי.
מהם שני הסוגים של משתנים אקראיים?
ישנם שני סוגים של משתנים אקראיים, בדיד ורציף.
