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The bias of the unbiased estimator: a study of the iterative application of the BLUE method

机译:无偏估计的偏差:对迭代应用的研究   蓝色方法

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摘要

The best linear unbiased estimator (BLUE) is a popular statistical methodadopted to combine multiple measurements of the same observable taking intoaccount individual uncertainties and their correlation. The method is unbiasedby construction if the true uncertainties and their correlation are known, butit may exhibit a bias if uncertainty estimates are used in place of the trueones, in particular if those estimated uncertainties depend on measured values.This is the case for instance when contributions to the total uncertainty areknown as relative uncertainties. In those cases, an iterative application ofthe BLUE method may reduce the bias of the combined measurement. The impact ofthe iterative approach compared to the standard BLUE application is studied fora wide range of possible values of uncertainties and their correlation in thecase of the combination of two measurements.
机译:最佳线性无偏估计量(BLUE)是一种流行的统计方法,该方法结合了对单个可观测值的多次测量,并考虑了各个不确定性及其相关性。如果知道了真正的不确定性及其相关性,则该方法不受构造的偏见,但如果使用不确定性估计代替真实值,尤其是那些估计的不确定性取决于测量值,则可能会出现偏差。总不确定度称为相对不确定度。在那些情况下,BLUE方法的迭代应用可以减少组合测量的偏差。对于两次测量相结合的不确定性及其相关性的各种可能值,研究了迭代方法与标准BLUE应用程序相比的影响。

著录项

  • 作者

    Lista, Luca;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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