掌握参数估计和假设检验这两个数理统计的最基本方法，方能有效地对数据进行描述和分析。在本文中，我们对这两种基本方法及它们在MATLAB中的运用进行简要介绍。
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参数估计（点估计、区间估计） 假设检验（参数检验、非参数检验） 一、 置信区间 在实际中，我们通常得不到总体在某方面的真值，比如总体均值。或者说，如果我们现在要估计公司某个产品的用户满意度，就可以通过...
如何理解无偏估计 无偏估计：就是我认为所有样本出现的概率一样。假如有N种样本我们认为所有样本出现概率都是1/N。然后根据这个来计算数学期望。此时的数学期望就是我们平常讲的平均值。 数学期望本质就是平均值 ...
统计学 参数估计 总体方差的估计 1.概述 2.卡方分布图像 因为分布的图稥是不对称的,所以我们需要两个分位点 3.例题 解 先求得 a/2 和1-a/2 两个分位点的值,带入
它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。 点估计：依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。 区间估计（置信区间的估计）：依据抽取的样本，根据一定...
人体关键点检测（Human Keypoints Detection）又称为人体姿态估计2D Pose，是计算机视觉中一个相对基础的任务，是人体动作识别、行为分析、人机交互等的前置任务。一般情况下可以将人体关键点检测细分为单人/多人...
最小二乘估计面向的估计问题最小二乘估计加权最小二乘估计递推形式 面向的估计问题 现有一色环模糊的电阻，不知道其真实电阻值，但是手头有一个万用表。由于测量方法和万用表精度问题，测量误差不可避免。这就需要...
Chapter 5 Estimation本篇是第五章，内容是参数估计。
学习朴素贝叶斯分类器时，接触到贝叶斯估计，查阅了很多资料，发现对贝叶斯估计这一名词的具体解释不一，故做如下梳理。 极大似然估计 ...极大似然估计是频率派提出的参数的点估计...可分为贝叶斯点估计，贝叶...
title: 正态分布与参数估计 categories: 杂项 tags: 学习 正态分布与参数估计 Untitled预处理clearrng(6331);mu = 1;sigma = 1;真实概率密度曲线：fplot(@(x) exp(-(x-mu).^2./(2*sigma))./(sqrt(2*pi)*sigma)...
参数估计的基本原理 估计量与估计值 如果我们得到总体的全部数据，做统计描述即可得到总体特征，但现实是，难以得到全部数据。因而需要参数估计。参数估计：用样本统计量去...点估计：用样本统计量θ^的某个取值直接...
贝叶斯估计 用来 决策：贝叶斯决策 贝叶斯估计 用来 分类：贝叶斯分类器 … 目录基础概念与原理统计推断频率学派与贝叶斯派贝叶斯公式从最大似然估计（MLE）到最大后验概率估计（MAP）概率与似然 基础概念与原理 ...
统计学 参数估计 总体比例的估计 总体比例的估计 样本容量的估计 1.概念 2.假定条件 因为只有大样本的条件下可以采用中心极限定理 3.统计量z 3.置信区间 实际计算时用p代替π 4.大样本的判定 大样本选取...
印象中，关于参数估计与假设检验先前也是有写过一丢丢，想要回顾的可以点击：由于有了之前的基础，今天的文章就会跳过一些比较简单的概念梳理与讲解，但是一些比较重要的点我还是会稍...
（点估计、区间估计、样本量的确定） 一、参数估计的基本原理 估计量：在参数估计中，用来估计总体参数的统计量 估计值：根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值 点估计：用样本统计量theta的某个取值直接...
最大似然估计 原理：极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，是概率论在统计学中的应用。极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”。通过若干次试验...
参数估计包括点估计和区间估计两类。 点估计 点估计是以抽样得到的样本指标作为总体指标的估计量，并以样本指标的实际值直接作为总体未知参数的估计值的一种推断方法。 点估计(point estimate)是用样本统计量的某个...
总体均值 μ=1N∑xi\mu = \frac{1}{N}\sum x_iμ=N1∑xi， 总体方差 σ2=1N∑i(xi−μ)2\sigma^2 = \frac{1}{N}\sum_i (x_i - \mu)^2σ2=N1∑i(xi−μ)2 样本均值 xˉ=1n∑xi\bar{x} = \frac{1}{n}\sum x_...
最小二乘估计概念 古典最小二乘估计 tic clc; clear; %首先假定量测量值如下 mul=[100,200,300]; sigma=[4,0,0;0,4,0;0,0,16]; data=mvnrnd(mul,sigma,100); %假定量测量Z是按照100个x，y,z交替排列 Z=zeros(300,1...
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895核密度估计...解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假定数据分布
一元正态分布回顾如果随机变量 服从均值为 方差为 的正态分布 (Univariate normal distribution)， ，则其概率密度函数为：整个分布可以仅用均值及方差来刻画如果变量之间不相关，则它们相互独立经典统计检验通常...
在学习概率论的"参数估计"一章时有一些概念没能理解清楚，尤其是参数估计量的性质。在反复翻书的过程中总算搞清楚了一些，在这里记录一下我的理解 无偏性 一般书上讲到的第一个性质就是这个，初看很让人头大，如果不...
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