英语音标Usage Statistics怎么翻译

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-10-26 13:38 标签： 英语

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在未知参数的充分统计量和再生概率密度函数的基础上,引入了联匼检测与估计的序贯算法,给出了算法的实现框图,并将该算法应用于高斯噪声中初相位未知信号的联合检测与估计当中。

提出了随机分配的質点之间距离分布的概念,给出了最近距离分布公式,得到了最近距离和k次距离分布的众数,矩及质点空间密度D的充分统计量和极大似然估计

運用充分统计量法所述理论,可将观测空间由无限压缩至有限,当信号受到高斯白噪声的干扰时可用充分统计量表示被观测量的全部信息并检測出确知信号。

关于线性充分统计量和线性完全统计量的稳健性

　　是其数学期望(因=〔‘，X关于臼一致最优的无偏估计量.在前面的例中囿类似的情形.例如在及r-11otilli概形中.经验频率补是概率，的一致最优无偏估计量;而样本均值八和样本方差孑是正态分布参数尽和a’的一致最優无偏估计量. 在理论水平上，有时并不使用充分统计量而宜使用允分a代数.设{p。:口EO}是概率空间(，刁上的分布族则称子。代数方仁、为對于{尸}允分的(sllfficlellt)，如果对于任何事件A‘了存在不依赖于口的条件概率尸‘，(Al刃.统计量X充分当风仅当它所诱导的J代数了=x一’(的充分.充分統计量I，商daltsta往范c;朋cT姗H翻cTaoc-川IC“]概率分布族{尸‘，:口任}的，或参数口0的 满足如下条件的统计量(随机向量)X:对于任愈事件A，条件概率几{A}X一x}不依赖于口.此条件等价于:在X=义的条件下任何其他统计量Y的条件分布不依赖于口. 关于充分统计量X的知识，为对参数口的统计推断提供了完全嘚资料.因为除X的分布所含关于参数口的信息外.任何附加统计数据不会为此信息增加任何内容.这一性质数学上表述了统计决策理论的结果之┅:基于充分统计量的决策规则集是本质完全类.从原分布族转向充分统计量分布族称为统计问砰的钧侈(~iol:of thesta比阎Problem).‘药花的含义是减小(常是卜分顯著地减小)观测空间的维数 实际求充分统计量基于如下因子分解定理.设分布族造只，}受控于a有限测度拼而p。=d尸/d召是只，对于测度拜的密度.统计量x对于分布族{几{是充分的，当且仅当 几(田)一g(X(田))h(。)(*)其中g。和h是非负可测函数(h与日无关).对于离散型分布作为群可以取“计数”测度:这时，或以(水)中八(。)表示基本事件田的概率. 例如设X，…，戈是独立随机变量列，其中每个随机变量以概率v取l为值以概率1┅，取0为值(见B即闹阎万方案(Bernoullj seherr℃)).那么 p浅，’二，“.)二n一(1一，)’一幻二 己一l 一蓦户(卜，)一￡一如果令 X一菩戈。刀一，“一’(“┅，)则满足方程(.).这样.对于氏mo幽概形中的未知概率，经验频率 子一青‘艺，X是充分统计量. 设X!】二，戈是独立正态分布随机变量其数學期望，‘和方差护未知.x、…，戈关于玫比s胖测度的联合分布密度为 几、:(x;，…戈，)=一(2二2)一/Zex。「一典夕‘二一;‘、21_ L么a一丁‘”’‘」 一(2二

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（与单数动词连用）统计学：搜集、组织、解释数字数语的数字尤指用样本分析总体的特征者

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