一、介绍
统计领域为我们提供了很多工具来实现机器学习目标，不仅可以解决训练集上的任务，还可以泛化。基本的概念，例如参数估计、偏差和方差，对于正式地刻画泛化、欠拟合和过拟合都非常有帮助。
二、参数估计
参数估计 是统计学中的一个关键概念，它涉及估计概率分布中的参数值，以便能够对总体或随机过程进行描述或预测。参数估计通常分为两个主要类型：点估计和区间估计。
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点估计（Point Estimation）：
- 点估计旨在找到单个值，该值代表未知参数的“最佳猜测”。这个值通常是一个统计样本的函数。
- 常见的点估计方法包括最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）和最小二乘估计（Least Squares Estimation），它们都用于估计参数值。
- 例如，如果你想估计某个总体的均值或方差，样本均值和样本方差可以分别用作点估计。
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区间估计（Interval Estimation）：
- 区间估计涉及到估计参数值的范围，而不是单个点。这个范围通常以置信区间的形式表示。
- 置信区间告诉你参数值落在一个特定的区间内的概率有多大。典型的置信水平是95%，这意味着在多次抽样中，大约95%的区间会包含真实参数值。
- 区间估计提供了估计的不确定性度量，相比于点估计更具信息量
三、点估计
点估计（Point Estimation） 是统计学中的一种方法，用于估计未知参数的单个值，通常是一个统计样本的函数。点估计的目标是找到一个估计值，该估计值可以代表未知参数的"最佳猜测"，尽管它可能不会精确地等于真实参数值。
点估计涉及以下关键概念：
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参数： 在统计学中，参数是描述总体分布或概率分布的特征，例如均值、方差、概率等。点估计的目标通常是估计这些参数的值。
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估计量： 估计参数值的统计量被称为估计量。估计量通常是基于样本数据计算的函数，用于估计总体参数。
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点估计值： 点估计值是估计量的具体值，它代表了对参数的估计。这是一个单个数值，通常是样本数据的函数。
点估计的常见例子包括：
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样本均值估计总体均值： 如果你想估计某个总体的均值，可以使用样本均值作为点估计，即将样本数据的平均值作为总体均值的估计值。
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样本方差估计总体方差： 如果你希望估计总体的方差，可以使用样本方差作为点估计，即将样本数据的方差作为总体方差的估计值。
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二项分布的成功概率估计： 如果你想估计二项分布中成功的概率（例如投硬币正面的概率），可以使用成功的样本比例作为点估计。
需要注意的是，点估计提供了对参数的单个估计值，但并不提供关于估计的精确性或可信度的信息。为了更全面地了解估计的可信度，通常还会进行区间估计和假设检验等进一步的统计分析。点估计在统计学中是一个基础而重要的概念，它为估计未知参数提供了一种简单而直观的方法。
三、常用的点估计方法
常用的点估计方法有以下几种：
1. 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）：基于样本数据的概率分布模型，寻找参数值，使得给定样本观测到的概率最大。
2. 最小二乘估计（Least Squares Estimation, LSE）：通过最小化样本观测值与模型预测值之间的平方差，来估计参数值。
3. 矩估计法（Method of Moments, MOM）：通过将样本矩与理论矩相等，来求解参数的估计值。
4. 贝叶斯估计（Bayesian Estimation）：基于贝叶斯定理，结合先验信息和样本信息，得到参数的后验分布，并通过后验分布来进行参数估计。
四、偏差
在统计学中，偏差是指参数估计的期望值与真实参数值之间的差异。简而言之，它表示估计值在平均情况下离真实值有多远。一个无偏的估计是指其期望值等于真实参数值。如果估计的期望值与真实值有偏差，那么这个估计就是有偏的。有偏估计在某些情况下可能更准确，但在其他情况下可能不准确。
五、方差和标准差
方差（Variance） 和 标准差（Standard Deviation） 都是用于衡量数据分布或随机变量离散程度的统计指标，它们之间有密切的关系。
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方差是一组数据的离散程度的度量，它表示数据点与数据集均值之间的差异程度的平方平均值。方差越大，表示数据点更分散，离均值越远。
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标准差是方差的平方根，它衡量了数据的离散程度，但以与原始数据相同的单位来表示。标准差通常更容易理解，因为它与原始数据的尺度一致。
方差和标准差的应用：
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方差和标准差常用于描述数据的离散程度。如果数据的方差或标准差较大，说明数据点分布较分散；如果它们较小，说明数据点较接近均值。
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在统计学和机器学习中，方差和标准差用于衡量模型的性能和稳定性。例如，模型的预测误差的方差可以用来评估模型的稳定性，较小的方差表示模型更一致地预测。
参考：
概率论：参数估计——点估计_李小星同志的博客-CSDN博客
《统计推断》整理3：点估计 - 知乎
