一、关于体温、性别、心率的临床数据对男性体温抽样计算下95%置信区间总体均值范围。转自：https://www.jianshu.com/p/a3efca8371eb 二、python实现一个总体均值的置信区间 转自：https://blog.csdn.net ...

1.估计概率密度p(x|wi) （1）贝叶斯决策 （2）P（wi）和p（x | wi）的估计方法 ①先验概率P（wi）估计： 　　用训练数据中各类出现的频率估计。 　　依靠经验。 ② 类条件概率密度函数p（x | wi）估计，2类方法： 参数估计：最大似然估计，贝叶斯估计 ...

1. 点估计与优良性 点估计 　　总体 X 的分布函数形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助总体的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为点估计。 　　点估计问题就是要构建一个适当的统计量 θ-hat（X1、.. 、Xn），用它的观察值 θ-hat (x1、.. 、 xn)来估计 ...

目录 1 点估计的概念与无偏性 2 矩估计及相合性 3 最大似然估计与EM算法 3.1 最大似然估计（MLE，maximum likelihood estimation） 3.2 EM算法（Expectation-maximization ...

简单的讨论一下参数估计理论 一、什么是参数估计 　　参数通常用来表示一个量，可以是标量也可以是有值向量。按照时间变化，也可以分为时常参数和时变参数。对于时常参数的估计称为参数估计。对于时变的参数估计称为状态估计，本文不研究。参数估计的包括两个主要的模型以及四个基本估计方法，如下图所示 ...

1.参数估计和非参数估计 　　前面提到随机变量的分布不是很明确时，我们需要先对随机变量的分布进行估计。有一种情况是我们知道变量分布的模型，但是具体分布的参数未知，我们通过确定这些未知参数就可以实现对变量的估计，这种方式就是参数估计。其中，比较基础且常见的参数估计方法有最大似然估计、最小二乘估计 ...

我们观测世界，得到了一些数据，我们要从这些数据里面去找出规律来认识世界，一般来说，在概率上我们有一个一般性的操作步骤 1. 观测样本的存在 2. 每个样本之间是独立的 3. 所有样本符合一 ...

1. 贝叶斯之参数估计 1. 贝叶斯之参数估计 1.1. 背景知识 1.2. 最大似然估计（MLE） 1.3. 最大后验概率估计（MAP） 1.4. 贝叶斯估计 1.5. 什么时候 MAP 估计与最大似然估计相等 1.1. ...