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时间：2018-11-30
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1、第二章参数估计理论1.估计子的性能估计子的定义1.估计子的性能(续)1.估计子的性能(续)两个无偏估计(或其中一个渐进无偏估计)的性能比较：1.估计子的性能(续)2.Fisher信息与Cramer-Rao下界2.Fisher信息与Cramer-Rao下界(续)损失函数(代价函数)绝对损失函数二次型损失函数3.Bayes估计均匀损失函数3.Bayes估计(续)风险函数:损失函数的数学期望Bayes估计：使风险函数最小化的参数估计3.Bayes估计(续)4.最大似然估计(maximumlikelyhoo
2、d)线性均方LMS(linearmeansquare)5.线性均方估计5.线性均方估计(续)5.线性均方估计(续)正交性原理线性均方估计是典型的Bayes估计6.最小二乘估计问题6.最小二乘估计(续)超定方程6.最小二乘估计(续)Gaussian-Markov定理加权最小二乘估计本章小结评价参数估计好坏的问题：采用均方误差来衡量参数估计的优劣判断无偏估计是否最好：使用Fisher信息，满足Cramer-Rao下界如何进行参数估计：Bayes估计（关键选什么风险函数）最大似然估计（需知道似然函数形式）
3、线性均方估计（正交性原理）最小二乘估计（若e零均值、同方差，则最小二乘法是最优的，否则要用加权最小二乘法）习题题2.3，题2.6，题2.8，题2.13
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