Parameter Estimation

定义 Definition

“Parameter estimation” 指参数估计：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（如均值、方差、回归系数、分布参数等）的过程。常见方法包括最大似然估计（MLE）、最小二乘、贝叶斯估计等。

发音 Pronunciation (IPA)

/pəˈræmɪtər ˌɛstəˈmeɪʃən/

例句 Examples

We used parameter estimation to find the best values for the model.
我们用参数估计来找到该模型的最佳参数取值。

Accurate parameter estimation is crucial when the data are noisy and the model is sensitive to small changes.
当数据噪声很大且模型对微小变化很敏感时，准确的参数估计至关重要。

词源 Etymology

parameter 源自希腊语 *para-*（“在旁、辅助”）与 metron（“测量”）相关的构词传统，表示“用于描述系统的量”。estimation 来自拉丁语 aestimare（“评估、估价”）。合起来，“parameter estimation” 字面意思就是“对参数进行评估/估算”，在现代统计与工程领域发展为一套系统化的推断方法。

相关词 Related Words

• Likelihood
• Estimator
• Inference
• Regression
• Optimization
• Maximum Likelihood
• Bayesian
• Uncertainty

文学与著作引用 Literary Works

• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）——广泛讨论模型训练与参数估计思想。
• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——以概率模型为主线系统讲解参数估计与贝叶斯方法。
• Bayesian Data Analysis（Gelman et al.）——从贝叶斯视角深入讨论参数估计与不确定性表达。
• All of Statistics（Larry Wasserman）——以简洁方式概览统计推断与参数估计的核心概念。