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克拉美-拉奥界限
你不可能总是得到你想要的继续阅读 Towards Data Science »
来源:走向数据科学您不能总是得到想要的东西
有时候，我们没有得到想要的东西。有时，无论我们多么努力，都有一些自然法则会积极地禁止我们获得它。
cramér -rao界限就是这样的定律，它可以修复坚不可摧的玻璃天花板（一种坚硬的上限），这是通过任何人都能想到的任何回归模型实现的预测精度。
在本文中，我们将研究该法律。
文章的概述
我将介绍以下两个主题：
- cramér -rao绑定了什么？我将介绍界限的差异和精度形式。逐件，我将解开其定义，我将解释一下所有这些都如何融合。cramér-rao绑定如何应用于回归模型？使用现实生活中的数据集和线性回归模型，我们将研究Cramér -Rao与回归建模的适用性。
cramér -rao绑定了什么？
Cramér -rao结合（CRB）可以通过两种方式说明：作为方差的下限，以及上限为上限。
第一次阅读它时，Cramér -rao绑定的定义可能会感觉就像是从软管中喝酒。但是不用担心……