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    點估計算法例題

    拔貪17090406312咨詢:    MLE,MAP,EM 和 point estimation 之間的關系是怎樣的 -
    普定縣力幅回復: ______ 和點估計相對應的是區(qū)間估計,這個一般入門的統(tǒng)計教材里都會講.直觀說,點估計一般就是要找概率密度曲線上值最大的那個點,區(qū)間估計則要尋找該曲線上滿足某種條件的一個曲線段.最大似然和最大后驗是最常用的兩種點估計方法.以最...

    拔貪17090406312咨詢:    參數(shù)估計的標準定義是什么? -
    普定縣力幅回復: ______ 參數(shù)估計(parameter estimation)是根據(jù)從總體中抽取的樣本估計總體分布中包含的未知參數(shù)的方法.它是統(tǒng)計推斷的一種基本形式,是數(shù)理統(tǒng)計學的一個重要分支,分為點估計和區(qū)間估計兩部分.

    拔貪17090406312咨詢:    參數(shù)估計與假設檢驗的區(qū)別 -
    普定縣力幅回復: ______ 試讀結束,如需閱讀或下載,請點擊購買> 原發(fā)布者:sunhongz111 第五章參數(shù)估計和假設檢驗 本章重點1、抽樣誤差的概率表述;2、區(qū)間估計的基本原理;3、小樣本下的總體參數(shù)估計方法;4、樣本容量的確定方法;本章難點1、一般正態(tài)分...

    拔貪17090406312咨詢:    參數(shù)估計問題 -
    普定縣力幅回復: ______ 無偏估計量 定義:從樣本得到的總體參數(shù)估計值的數(shù)學期望等于該參數(shù)的真值,則稱該估計值為無偏估計量. 對于待估參數(shù),不同的樣本值就會得到不同的估計值.這樣,要確定一個估計量的好壞,就不能僅僅依據(jù)某次抽樣的結果來衡量,而必須由大量抽樣的結果來衡量.對此,一個自然而基本的衡量標準是要求估計量無系統(tǒng)偏差.也就是說,盡管在一次抽樣中得到的估計值不一定恰好等于待估參數(shù)的真值,但在大量重復抽樣時,所得到的估計值平均起來應與待估參數(shù)的真值相同,換句話說,希望估計量的均值(數(shù)學期望)應等于未知參數(shù)的真值,這就是所謂無偏性的要求.

    拔貪17090406312咨詢:    數(shù)學建模常用模型及其作用 -
    普定縣力幅回復: ______ 1、蒙特卡羅算法(該算法又稱隨機性模擬算法,是通過計算機仿真來解決問題的算 法,同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性,是比賽時必用的方法) 2、數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計、插值等數(shù)據(jù)處理算法(比賽中通常會遇到大量的數(shù)據(jù)需...

    拔貪17090406312咨詢:    極大似然法和似然法的區(qū)別 -
    普定縣力幅回復: ______ 1,極大似然法就是求未知參數(shù)點估計的一種重要方法.思路是設一隨機試驗已知有若干個結果A,B,C,…,如果在一次試驗中A發(fā)生了,則可認為當時的條件最有利于A發(fā)生,故應如此選擇分布的參數(shù),使發(fā)生A的概率最大. 2,似然法就是另一種統(tǒng)計方法: 給定一個概率分布D,假定其概率密度函數(shù)(連續(xù)分布)或概率聚集函數(shù)(離散分布)為fD,以及一個分布參數(shù)θ,我們可以從這個分布中抽出一個具有n個值的采樣,通過利用fD,我們就能計算出其概率. 且在θ的所有取值上,使這個函數(shù)最大化.這個使可能性最大的值即被稱為θ的似然估計.

    拔貪17090406312咨詢:    如何拿下 考研數(shù)學概率的最后一個考點 -
    普定縣力幅回復: ______ 2018考研數(shù)學必考:參數(shù)估計 雖然16年考研數(shù)學一和數(shù)學三最后一道題均未考查,但16年數(shù)學一填空題考查了區(qū)間估計,分值4分,但17年數(shù)一和數(shù)三均考查了一道大題,分值11分,迄今參數(shù)估計這個考點的重要地位仍不可撼動.參數(shù)估計這...

    拔貪17090406312咨詢:    時間序列分析的具體算法 -
    普定縣力幅回復: ______ 用隨機過程理論和數(shù)理統(tǒng)計學方法,研究隨機數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律,以用于解決實際問題.由于在多數(shù)問題中,隨機數(shù)據(jù)是依時間先后排成序列的,故稱為時間序列.它包括一般統(tǒng)計分析(如自相關分析、譜分析等),統(tǒng)計模型的建立與...

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