信号检测与估计第三章贝叶斯估计

§贝叶斯估计误差平方代价函数误差绝对值代价函数均匀代价函数几种贝叶斯估计估计的数学问题[0][1][1]XxxxN12p已知观测数据未知参量如何得到估计问题的统计信息？需要数据的N维pdf，与θ有关ˆ()([0],[1],[2][1])gXgxxxxNLθ看作确定参数θ看作随机参数经典估计，不提供θ的全部先验信息贝叶斯估计，要利用θ的先验pdf求最小均方估计最小方差准则均方误差准则（meansquareerror，MSE）——一个很自然的准则222ˆˆmse()ˆˆˆ()()ˆ()()EEEEVarb条件中位数估计最大后验概率估计对应于均匀代价函数关于估计的准则经典估计理论——小结主要估计方法LSE：不需要统计信息MLE：需要先验概率密度函数矩估计：相应的矩信息MVUE和BLUE：一阶、二阶矩信息（均值、方差）例•作业4-2