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EE7402-Statistical-Signal-Processing-Part1-1-引入与最小方差无偏估计

发表于2025-08-13|更新于2026-08-18|南洋理工CEEE7402-Statistical-Signal-Processing
文章作者: 栞风
文章链接: https://www.kaysonz.top/posts/627d0d51
版权声明: 本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来自 風！
private概率论
目录
  1. 1. 引入
    1. 1.1. 课程引入
    2. 1.2. 这门课中的符号
    3. 1.3. 概率估计中的常见概念
      1. 1.3.1. 偏差（bias）：
      2. 1.3.2. 一致性（Consistency）：
      3. 1.3.3. 效率（Efficiency）：
    4. 1.4. Recall:常见的概率分布
    5. 1.5. 概率论基础知识
      1. 1.5.1. 概率论基础
      2. 1.5.2. 高斯分布（Gaussian/Normal）
      3. 1.5.3. 卡方分布（Chi-Squared）
      4. 1.5.4. 瑞利分布（Raleigh）
      5. 1.5.5. 均匀分布（Uniform）
  2. 2. 最小方差无偏估计 （Minimum Variance Unbiased Estimation）
    1. 2.1. MVUE的基本介绍
      1. 2.1.1. MVUE介绍
      2. 2.1.2. 一个MVUE的例子
      3. 2.1.3. 有偏估计与为什么选择最小方差无偏估计
    2. 2.2. MVUE的存在性：并非所有情况都有MVUE
      1. 2.2.1. 为什么会没有MVUE
      2. 2.2.2. 一个没有MVUE的例子
    3. 2.3. 如何寻找MVUE
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