一、關於體溫、性別、心率的臨床數據對男性體溫抽樣計算下95%置信區間總體均值范圍。轉自：https://www.jianshu.com/p/a3efca8371eb 二、python實現一個總體均值的置信區間 轉自：https://blog.csdn.net ...

1.估計概率密度p(x|wi) （1）貝葉斯決策 （2）P（wi）和p（x | wi）的估計方法 ①先驗概率P（wi）估計： 　　用訓練數據中各類出現的頻率估計。 　　依靠經驗。 ② 類條件概率密度函數p（x | wi）估計，2類方法： 參數估計：最大似然估計，貝葉斯估計 ...

1. 點估計與優良性 點估計 　　總體 X 的分布函數形式已知，但它的一個或多個參數未知，借助總體的一個樣本來估計總體未知參數的值的問題稱為點估計。 　　點估計問題就是要構建一個適當的統計量 θ-hat（X1、.. 、Xn），用它的觀察值 θ-hat (x1、.. 、 xn)來估計 ...

目錄 1 點估計的概念與無偏性 2 矩估計及相合性 3 最大似然估計與EM算法 3.1 最大似然估計（MLE，maximum likelihood estimation） 3.2 EM算法（Expectation-maximization ...

簡單的討論一下參數估計理論 一、什么是參數估計 　　參數通常用來表示一個量，可以是標量也可以是有值向量。按照時間變化，也可以分為時常參數和時變參數。對於時常參數的估計稱為參數估計。對於時變的參數估計稱為狀態估計，本文不研究。參數估計的包括兩個主要的模型以及四個基本估計方法，如下圖所示 ...

1.參數估計和非參數估計 　　前面提到隨機變量的分布不是很明確時，我們需要先對隨機變量的分布進行估計。有一種情況是我們知道變量分布的模型，但是具體分布的參數未知，我們通過確定這些未知參數就可以實現對變量的估計，這種方式就是參數估計。其中，比較基礎且常見的參數估計方法有最大似然估計、最小二乘估計 ...

我們觀測世界，得到了一些數據，我們要從這些數據里面去找出規律來認識世界，一般來說，在概率上我們有一個一般性的操作步驟 1. 觀測樣本的存在 2. 每個樣本之間是獨立的 3. 所有樣本符合一 ...

1. 貝葉斯之參數估計 1. 貝葉斯之參數估計 1.1. 背景知識 1.2. 最大似然估計（MLE） 1.3. 最大后驗概率估計（MAP） 1.4. 貝葉斯估計 1.5. 什么時候 MAP 估計與最大似然估計相等 1.1. ...