一、为什么要估计(estimate) 在概率,统计学中,我们所要观测的数据往往是很大的,(比如统计全国身高情况)我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候,就需要用到估计了。我们先抽取样本,然后通过统计样本的情况,去估计总体。下面是数学中常用到的术语: ·总体(Populantion ...
估计 生活中我们经常估计一些数值,比如从家到学校要走多久 一颗大白菜大概多少斤 凭什么估计出具体数值呢 估计 不是瞎猜,是根据已有数据计算的。从家到学校往返过多次,手上也拿过无数颗白菜,此时我们会凭借心中的尺度计算出一个大约的数值。 矩估计 矩估计,即矩估计法,也称 矩法估计 ,是利用已有样本估计期望值的一种方法。 某个问题的数学期望客观存在的数学特征,是一个具体的数值,只是这个数值计算起来需要知 ...
2019-07-01 17:44 0 1374 推荐指数:
一、为什么要估计(estimate) 在概率,统计学中,我们所要观测的数据往往是很大的,(比如统计全国身高情况)我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候,就需要用到估计了。我们先抽取样本,然后通过统计样本的情况,去估计总体。下面是数学中常用到的术语: ·总体(Populantion ...
正态分布密度函数是: 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。当μ=0,σ2=1是,称为标准正态分布。不需要记住这个复杂的公式,知道它的意义即可,在使 ...
我们在前面的章节中见识过二维正态分布,(X,Y)服从参数为μ1, μ2, σ1, σ2, ρ的二维正态分布,记作(X, Y)~N(μ1, μ2, σ1, σ2, ρ),它的密度函数: 其 ...
参考链接1 参考链接2 一、介绍 极大似然估计和贝叶斯估计分别代表了频率派和贝叶斯派的观点。频率派认为,参数是客观存在的,只是未知而矣。因此,频率派最关心极大似然函数,只要参数求出来了,给定自变量X,Y也就固定了,极大似然估计如下所示: D表示训练数据集,是模型参数 相反 ...
1) 最大似然估计 MLE 给定一堆数据,假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的,可是我们并不知道这个分布具体的参,即“模型已定,参数未知”。例如,我们知道这个分布是正态分布,但是不知道均值和方差;或者是二项分布,但是不知道均值。 最大似然估计(MLE,Maximum Likelihood ...
最大似然估计: 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,即:“模型已定,参数未知”。简单而言,假设我们要统计全国人口的身高,首先假设这个身高服从服从正态分布,但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高,但是可以通过采样,获取部分人的身高,然后通过最大似 ...
生物统计与实验设计-统计学基础-2&区间估计-1 正态分布参数:均值和方差 其中,选择1d是因为好算;通常,95%区分大概率事件和小概率事件, 当总体是正态分布时,可以利用常用抽样分布估计出样本参数: 抽样分布是样本估计量是样本的一个函数,在统计学中 ...
问题:这些估计都是干嘛用的?它们存在的意义的是什么? 有一个受损的骰子,看起来它和正常的骰子一样,但实际上因为受损导致各个结果出现的概率不再是均匀的 \(\frac{1}{6}\) 了。我们想知道这个受损的骰子各个结果出现的实际概率。准确的实际概率我们可能永远无法精确的表示出 ...