Teoria da estimativa
Teoria da estimativa, como ramo da estatística e do processamento de sinais, se preocupa com a estimativa de valores baseando-se em dados com um comportamento aleatório. Os parâmetros descrevem uma configuração física fundamental de tal forma que o valor dos parâmetros afeta a distribuição dos dados medidos. Um estimador tenta aproximar os parâmetros desconhecidos usando as medidas.
Na teoria da estimação, assume-se os dados medidos como sendo aleatórios com distribuição de probabilidade dependendo dos parâmetros de interesse. Como exemplo, na teoria da comunicação elétrica, as medições que possuem informação a respeito dos parâmetros de interesse são frequentemente associados com um ruído. Sem aleatoriedade ou ruído o problema seria determinístico, sem a necessidade de estimação.
Referências
- Theory of Point Estimation by E.L. Lehmann and G. Casella. (ISBN 0387985026)
- Systems Cost Engineering by Dale Shermon. (ISBN 978-0-566-08861-2)
- Mathematical Statistics and Data Analysis by John Rice. (ISBN 0-534-209343)
- Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory by Steven M. Kay (ISBN 0-13-345711-7)
- An Introduction to Signal Detection and Estimation by H. Vincent Poor (ISBN 0-387-94173-8)
- Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part 1 by Harry L. Van Trees (ISBN 0-471-09517-6;website)
- Optimal State Estimation: Kalman, H-infinity, and Nonlinear Approaches by Dan Simon website
- Ali H. Sayed, Adaptive Filters, Wiley, NJ, 2008, ISBN 978-0-470-25388-5.
- Ali H. Sayed, Fundamentals of Adaptive Filtering, Wiley, NJ, 2003, ISBN 0-471-46126-1.
- Thomas Kailath, Ali H. Sayed, and Babak Hassibi, Linear Estimation, Prentice-Hall, NJ, 2000, ISBN 978-0-13-022464-4.
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