估計量與估計值的區別 估計量: 我的理解: 估計量是法則, 通常表示為一種表達式,衡量公式,是一種參數估計法, 又叫參數估計量. 百度百科: 估計量是用於估計總體參數的隨機變量，一般為樣本統計量。如樣本均值、樣本比例、樣本方差等。例如：樣本均值就是總體均值的一個估計 ...

1. 梯度下降法 　　1.1 梯度下降法的算法思路 　　　　算法目的：找到（損失）函數的最小值以及相應的參數值。從而找到最小的損失函數。 　　　　梯度下降法：通過模擬小球滾動的方法來得到函數的最小值點。 　　　　小球會根據函數形狀找到一個下降方向不停的滾動，它的高度一直是下降 ...

一、回歸：回歸是研究變量間相互關系的方法 1、條件分布：因變量在自變量取不同值時的分布 如果因變量在自變量取不同值時的條件分布都相同，那么自變量對因變量沒有影響，否則就是有影響。 比較因變量在自變量取不同值時的條件分布過於復雜，一個簡化方法就是 比較自變量取不同值時因變量條件分布的均值 ...

僅考慮等方差情形： 估計系數\(\hat{\beta}_j\)的標准誤差（即Python輸出結果中的std err）\(s(\hat{\beta}_j)=\hat{\sigma}\sqrt{c_{jj}}\) \(\hat{\sigma}^2=\frac{SSE}{n-p}=\frac{總 ...

最大似然估計線性回歸實例 一、總結 一句話總結： 最大似然估計的意思就是最大可能性估計,其內容為：如果兩件事A,B相互獨立,那么A和B同時發生的概率滿足公式：P(A , B) = P(A) * P(B) 根據最大似然估計P(y) = P(x1,x2 ... xn)= P(x1) * P ...

1.Model 概率圖模型表示 2.先驗分布:參數的先驗，通常認為參數θ服從高斯分布，w~N(0,α-1I) 3.似然函數：對數似然函數 logP(D|W) 4.后驗分布, P(W|D)=N(μ ...

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一、模型假設 傳統多元線性回歸模型 最重要的假設的原理為： 1. 自變量和因變量之間存在多元線性關系，因變量y能夠被x1,x2….x{k}完全地線性解釋；2.不能被解釋的部分則為純粹的無法觀測到的誤差 其它假設主要為： 1.模型線性，設定正確； 2.無多重共線性； 3.無內生性； 4. ...