unbiased,ols的标准差什么意思？

ols的标准差什么意思？

ols的标准差的意思是:对于某个统计量的标准差的估计值，称为它的标准差。

有了标准差，才能知道估计的准确程度。

误差的标准差，又叫做标准误（差）。

譬如，s是残差ei的标准差，残差ei其实就是拟合值对于真实值y的误差。

OLS是最佳线性无偏估计（best linear unbiased estimator, BLUE），指的是，在某个范围内，OLS估计是最有效率的。

克里金法特点？

克里金法（Kriging）是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法。

在特定的随机过程，例如固有平稳过程中，克里金法能够给出最优线性无偏估计（Best Linear Unbiased Prediction, BLUP），因此在地统计学中也被称为空间最优无偏估计器（spatial BLUP）。

对克里金法的研究可以追溯至二十世纪60年代，其算法原型被称为普通克里金（Ordinary Kriging, OK），常见的改进算法包括泛克里金（Universal Kriging, UK）、协同克里金（Co-Kriging, CK）和析取克里金（Disjunctive Kriging, DK）；克里金法能够与其它模型组成混合算法。

若协方差函数的形式等价，且建模对象是平稳高斯过程，普通克里金的输出与高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）在正态似然下输出的均值和置信区间相同，有稳定的预测效果。

克里金法是典型的地统计学算法，被应用于地理科学、环境科学、大气科学等领域。

线性无偏是什么意思？

线性无偏性（best linear unbiased estimate，BLUE）指一个估计量具有以下性质：（1）线性，即这个估计量是随机变量。

（2）无偏性，即这个估计量的均值或者期望值E（a）等于真实值a。

（3）具有有效估计值，即这个估计量在所有这样的线性无偏估计量一类中有最小方差。

具有上述性质的估计量，被称为最优线性无偏估计量。