Parameter Estimation

释义 Definition

参数估计：在统计学与机器学习中，根据样本数据来推断（估计）模型中未知参数的过程；常见目标是得到一个“估计值”或“估计量”，使模型尽可能符合观测数据。（也常写作 parameter estimation，有时会连字符化为 parameter-estimation。）

发音 Pronunciation (IPA)

/pəˈræmɪtər ˌɛstɪˈmeɪʃən/

例句 Examples

Parameter estimation helps us fit a model to data.
参数估计帮助我们把模型拟合到数据上。

In practice, parameter estimation often involves choosing an estimator (such as maximum likelihood or Bayesian methods) and evaluating its uncertainty with confidence intervals.
在实践中，参数估计通常涉及选择一种估计方法（如最大似然或贝叶斯方法），并用置信区间评估其不确定性。

词源 Etymology

Parameter 源自希腊语词根 para-（“旁边/辅助”）与 metron（“度量”），含“用于度量或限定的量”。Estimation 来自拉丁语 aestimare（“评估、估价”），指“对数量或价值作出判断”。合在一起即“对模型中的度量性未知量作出评估/推断”。

相关词 Related Words

• Estimator
• Likelihood
• Maximum Likelihood
• Bayesian Inference
• Prior
• Posterior
• Regression
• Optimization
• Confidence Interval
• Bias
• Variance
• Model Fitting

文学与名著用例 Literary / Notable Works

• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——以大量章节讨论参数估计与贝叶斯方法。
• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）——在监督学习中频繁出现参数估计与正则化相关表述。
• All of Statistics（Larry Wasserman）——系统介绍估计量、误差与参数估计思想。
• Theory of Point Estimation（Lehmann & Casella）——以“点估计/参数估计”为核心主题的经典统计教材。