【均方误】
拼译：mean square error
参数估计术语。参数θ的估计量
的离差平方的期望值，即MSE(
)=E(
－θ)2。均方误有如下表达式：MSE(
)=E［
－E(
)］2+［θ－E(
)］2=V(
)+［θ－E(
)］2，即估计量
的均方误等于它的方差加上平方偏差(估计量的均值到θ的误差的平方)。若
是θ的无偏估计，则
的均方误等于它的方差。均方误是比较两个估计量的一个重要准则。若参数θ有两个估计量
与
，它们的均方误是MSE(
)与MSE(
)，则
与
的相对效率定义为MSE(
)／MSE(
)。若相对效率小于1，则表明
是比
更有效的估计量。
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