Réalisées par des traducteurs professionnels, des entreprises, des pages web ou traductions disponibles gratuitement.
in its simplest form, the bound states that the variance of any unbiased estimator is at least as high as the inverse of the fisher information.
לפי צורתו הפשוטה ביותר של החסם, השונות המינימלית של כל אומד חסר הטיה היא ההופכי של האינפורמציה של פישר.
the difference occurs because of randomness or because the estimator doesn't account for information that could produce a more accurate estimate.
ההבדל נובע בגלל האקראיות או בגלל שהאומד לא לוקח בחשבון מידע שיכול לייצר אומד מדויק יותר.
the mse is the second moment (about the origin) of the error, and thus incorporates both the variance of the estimator and its bias.
טעות ריבועית ממוצעת היא מומנט מסדר שני של השגיאה, ולכן משלבת גם את השונות של האומד וגם את ההטייה שלו.
since mse is an expectation, it is not technically a random variable, but it will be subject to estimation error when computed for a particular estimator of formula_5 with unknown true value.
במקרה של טעות ריבועית ממוצעת של אומד: formula_5formula_6משום שהטעות הריבועית הממוצעת זו תחזית ,טכנית זה לא משתנה מקרי, אבל היא תהיה נתונה לטעות בהערכה כאשר תחושב עבור אומד ספציפי של formula_3 עם ערך אמיתי בלתי ידוע.
in estimation theory and statistics, the cramér–rao bound (crb) or cramér–rao lower bound (crlb), named in honor of harald cramér and calyampudi radhakrishna rao who were among the first to derive it, expresses a lower bound on the variance of estimators of a deterministic parameter.
בתורת האמידה ובסטטיסטיקה, חסם קרמר-ראו (cramér–rao lower bound, crlb), הוא חסם תחתון על השונות של אומדים של פרמטרים דטרמיניסטיים.
