全连接的玻尔兹曼机模型可全面描述稀疏系数间统计依赖关系,但时间复杂度较高.为了提高基于玻尔兹曼机的贝叶斯匹配追踪算法(BM-BMP)的重构速度和质量,本文提出一种改进算法.第一,将BM-BMP算法的最大后验概率(MAP)估计评估值分解为上一次迭代的评估值与增量,使得每次迭代仅需计算增量,极大缩短了计算耗时.第二,利用显著最大后验概率估计值平均的方式,有效近似最小均方误差(MMSE)估计,获得了更小的重构误差.实验结果表明,本文算法比BM-BMP算法的运行时间平均缩短了73.66%,峰值信噪比(PSNR)值平均提高了0.57 dB

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件）第六章 点估计 §6.5 罗—勃拉克维尔定理和一致最小方差无偏估计

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（电子教案）第六章 点估计 6.5 罗—勃拉克维尔定理和一致最小方差无偏估计

中国科学技术大学：《数理统计》课程教学资源（课件讲义）第六讲 点估计方法（三）一致最小方差无偏估计

蒙特卡罗法的思想与用途 蒙特卡罗法实例：模拟中心极限定理 蒙特卡罗法实例：服从卡方分布的扰动项 蒙特卡罗积分 最大模拟似然法与模拟矩估计 自助法的思想与用途 自助法的分类 使用自助法估计标准误 使用自助法进行区间估计 自助法的一致性(选读) 异方差情况下的自助法 面板数据与时间序列的自助法 自助法的Stata命令 使用自助法进行稳健的豪斯曼检验

2 .1 一元线性回归模型 2 .2 参数β0、β1的估计 2 .3 最小二乘估计的性质 2 .4 回归方程的显著性检验 2 .5 残差分析 2 .6 回归系数的区间估计 2 .7 预测和控制 2 .8 本章小结与评注

3.1 概述 3.2 线性差分方程模型 3.3 线性差分方程模型的最小二乘法 3.4 递推最小二乘估计 3.5 慢时变参数的实时递推估计

§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定 §3.2 多元线性回归模型的估计 一、普通最小二乘估计 二、参数估计量的性质 三、样本容量问题 四、估计实例 §3.3 多元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间

单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

一、联立方程模型随机误差项方差—协方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介