线性均方估计(linear mean-square estimation)，随机过程理论的一个重要的实际应用问题，是使得均方误差最小的线性估计。

是由已知随机变量族{X(t),tET}的观测值在某个最优准则下估计未知随机变量Y的值.即寻找一个{X(t),tET}的函数f (X(t) ,tET)，使得Y-f (X(t),tET)最优地近似Y.若f限于线性函数类时，这问题称为线性估计.又若{X(t),tET}和Y都有有限二阶矩，而最优准则是要求均方误差最小，该估计就称为线性均方估计.确切地说，若以L(X(t),tET)表X(t),tET产生的线性空间，线性均方估计问题就是寻求YEL(X(t),tET)，使得E IY一YIzCEIY一Y. I Z对所有Y'EL(X(t),tET)成立.了通常可以由方程组E { (Y-Y,Y' } =O,Y' E L(X (t) ,tET)所惟一确定，而}=(EIY-Ylz)是估计的误差.