文档详情

第3章_ML估计和Bayesian参数估计.pdf

发布：2018-05-22约6.57万字共141页下载文档

文本预览下载声明

最大似然估计和贝叶斯参数估计刘芳，戚玉涛 qi_yutao@163.com 最大似然估计和贝叶斯参数估计 引言  参数估计(parametric methods)  主成分分析（PCA）  Fisher 判别分析（FDA）  EM算法  隐马尔科夫模型（HMM ）引言  贝叶斯决策要事先知道两种知识：  各类的先验概率  特征向量的类条件概率密度  实际问题： 已知一定数目的样本，对未知样本分类（

显示全部

相似文档

第5章抽样及参数估计-3参数估计.ppt 非统计学专业本科3学分第五章抽样推断第三节 参数估计 统计估计问题的产生以下情况会导致统计估计问题：需要估计分布类型的问题在许多实际问题中，总体被理解为我们所研究的某个统计指标，它在一定范围内取值，而且以一定的概率取各种可能的值，从而形成一个概率分布而这个概率分布往往未知。如，为了制定绿色食品的有关规定，需要研究蔬菜中残留农药的分布状况。对这个分布我们知之甚少，甚至不清楚它属于何种类型的分布需要估计分布参数的问题有时分布类型已知，如，在农民收入调查中，根据实际经验和理论分析，可以断定收入服从正态分布但分布中的参数未知，需要估计统计估计的类别统计估计问题专门研究由样本
2017-09-16 约6.9千字 56页立即下载
非参数估计(完整).ppt 非参数估计 刘芳，戚玉涛 qi_yutao@163.com 引言参数化估计：ML方法和Bayesian估计。假设概率密度形式已知。实际中概率密度形式往往未知。实际中概率密度往往是多模的，即有多个局部极大值。实际中样本维数较高，且关于高维密度函数可以表示成一些低维密度函数乘积的假设通常也不成立。本章介绍非参数密度估计方法：能处理任意的概率分布，而不必假设密度函数的形式已知。主要内容概率密度估计 Parzen窗估计 k-NN估计最近邻分类器（NN） k-近邻分类器（k-NN）概率密度估计概率密度估计问题：概率密度估计直方图方法：非参数概率密度估计的最简单方法 1.
2018-12-27 约7.38千字 72页立即下载
第6章-参数估计[一].doc 第6章 参数估计习题解答 PAGE PAGE 64 参数估计 1，设总体未知，是来自的样本。求的矩估计量。今测得一个样本值0.5，0.6，0.1，1.3，0.9，1.6，0.7，0.9，1.0，求的矩估计值。解：因为总体，所以总体矩。根据容量为9的样本得到的样本矩。令总体矩等于相应的样本矩：，得到的矩估计量为。把样本值代入得到的矩估计值为。 2，设总体具有概率密度，参数未知，是来自的样本，求的矩估计量。解：总体的数学期望为，令可得的矩估计量为。 3，设总体参数未知，是来自的样本，求的矩估计量（对于具体样本值，若求得的不是整数，则取与最接近的整数作为的估计值）。解：总体的数学期
2018-10-08 约4.11千字 14页立即下载
非参数估计(第1讲)详解.ppt * * 还是一个遍历方法，只是到某些子根节点就不必走下去，就可以返回了。 * 流程图 * 红黑两类，绿圈为类中心区域 * C-E * C-E * 分类理由产生分类器窗宽度是一个平滑参数 * 窗宽度是一个平滑参数 * * How these limitations can be circumvented if an unlimited number of samples is available. * 寻找V的一个折中 * * 对于任意j=1，，，D 朴素估计器 * * 用某种核函数表示某一样本对待估计的密度函数的贡献，所有样本所作贡献的线性组合视作对某点概率密度p(x)的估计
2016-03-10 约3.79万字 148页立即下载
参数估计∑∫∫.PDF 第六章 参数估计 习题 6.1 1．设X , X , X 是取自某总体容量为 3 的样本，试证下列统计量都是该总体均值µ 的无偏估计，在方差存 1 2 3 在时指出哪一个估计的有效性最差？ ˆ 1 1 1 ˆ 1 1
2018-01-15 约26.91万字 47页立即下载
[第5章参数估计王想.doc 5 参数估计 估计理论是数理统计学的重要内容之一。我们知道，服从泊松分布的随机变量，其概率分布由一个参数确定；服从指数分布的随机变量，其概率分布由一个参数确定。就是说，对所要研究的随机变量，当它的概率分布的类型为已知时，还需确定分布函数中的参数是什么值，这样随机变量的分布函数才能完全确定。例如，人的寿命服从指数分布，如果要求知道某个年龄段的人再活年的概率是多少，那么就要首先确定指数分布中的参数取什么值，然后才能得出所要求的概率。这就提出了参数的估计问题。设总体的分布函数为，其中参数为未知，如果得到了的一个样本，试问怎样由样本提供的信息，建立样本的函数即统计量来对未知参数作出估计，并且估计量的“
2017-01-07 约1.95万字 38页立即下载
__参数估计.doc 第七章参数估计【授课对象】理工类本科三年级【授课时数】8学时【授课方法】课堂讲授与提问相结合【基本要求】1、理解参数估计的概念，熟练掌握点估计的矩估计法和极大似然估计法； 2、掌握估计量好坏的三个评选标准； 3、理解理解区间估计的概念，熟练掌握单个正态总体的均值和方差的置信区间；知道两个正态总体的均值差和方差比的区间估计。【本章重点】参数估计的矩估计法和极大似然估计法；区间估计的概念【本章难点】估计的矩估计法和极大似然估计法；区间估计的概念【授课内容及学时分配】 §7.0 前言上一章，我们讲了数理统计的基本概念，从这一章开始，我们研究数理统计的重要内容之一即
2017-04-05 约7.21千字 16页立即下载
第5篇 参数估计.pdf 5章 参数估计 PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 !f 关概念回顾全及总体和抽样总体(总体和样本) 全及总体：所研究对象的体，它是由所研究范围内具有某种共同性质的体单位组成的集合体。一般用N表示总体的单位数。抽样总体：从总体中随机抽取出来的代表总体的那部分单位的集合体。样本的单位数用n表示(样本容量) 。 n ≥30
2017-05-23 约字 100页立即下载
第6篇_参数估计.pdf 引言上一讲，我们介绍了总体、样本、简单随机样本、统计量和抽样分布的概念，
2017-05-20 约6.25万字 18页立即下载
第7篇 参数估计.pdf 第7 章 参数估计 §1. 数理统计的基本概念 1. 总体与个体总体(population)：个体：研究对象的全体；构成总体的每个元素数量指标随机变量 X 2. 简单随机样本
2017-05-24 约3.14万字 47页立即下载
CH参数估计.ppt CH7 参数估计 参数估计的类型无偏性总结练习7-1-4,5 §7.1 点估计及其评选标准 §7.2 求点估计量的方法 §7.3 一个正态总体参数的区间估计 CH7 参数估计 若?, ? 2未知, 通过构造样本的函数, 给出它们的估计值或取值范围就是参数估计 的内容. 区间估计什么是参数估计？参数是刻画总体某方面概率特性的数量. 参数估计就是利用样本信息推断未知的总体参数. 例如，X ~N (? ,? 2), 点估计 参数估计的类型点估计 —— 估计未知参数的值区间估计—— 估计未知参数的取值范围，
2016-03-23 约1.48千字 23页立即下载
第5章参数估计.ppt.ppt 第5章參數估計;本章學習目標;5.1 參數估計的基本內容;5.2 總體均值區間估計;5.2.1 總體均值區間估計的基本內容;5.2.2 利用Excel計算總體均值置信區間;圖5-1 總體均值置信區間的計算;5.2.3 必要抽樣容量的計算公式;;5.2.4 利用Excel計算必要樣本單位數; 圖5-2 “樣本容量計算”工作表 ;5.3 兩均值之差的區間估計;5.3.1 總體方差已知;5.3.2 大樣本總體方差未知;返回本節;5.3.3 小樣本總體方差未知但相等;5.3.4 小樣本總體方差未知且不等;;上述的兩均值之差是建立在兩個獨立樣本上，樣本之間彼此無關。但如果兩
2017-04-17 约小于1千字 36页立即下载
参数估计方法.pdf 参数预计方法参数预计的方法矩法一、矩的观点矩(moment)分为原点矩和中心矩两种。对于样本y，y，，y，各观察值的 12n kk1nk k次方的均匀值，称为样本的k阶原点矩，记为y，有yyi，比如，算术 ni1 均匀数就是一阶原点矩；用观察值减去均匀数获取的离均差的k次方的均匀数称 1n 为样本的k阶中心矩，记为(yy)k或?，有(yy)k(yy)k，比如，样本 ki ni1 方差1n(yy)2就是二阶中心矩。 i i n1 对于整体y，y，，y，各观察值的k次方的均匀值，称为整体的k阶原点 12N kkNk 矩，记为E(y)，有E(y)1yi；用观察值减去均匀数获取的离均差的k次方
2024-07-15 约1.77万字 6页立即下载
与参数估计(Estimate).ppt 第6章抽样（Sampling）与参数估计(Estimate) 重点：深刻理解抽样分布的概念及中心极限定理的意义，灵活掌握均值和比例的区间估计方法的应用。难点：在不同条件下的区间估计。抽样法的特点：随机原则部分估计总体存在误差并可以控制抽样法的应用：对某些不可能进行全面调查而又需要了解其全面情况的社会经济现象，必须应用抽样法。（破坏性试验、总体过大、单位过于分散，实际
2017-08-13 约1.24万字 62页立即下载
九参数估计.doc 第九章 参数估计 习题9.1 设总体服从参数为的分布，为来自该总体的样本，试求的矩估计和最大似然估计. 解：由于总体分布中只含一个未知参数， ∵ 根据矩法，用替代便得， ∴的矩估计由于总体分布率为，故似然函数为，两边取对数得令解得的最大似然估计值所以的最大似然估计为设总体的概率密度为为来自该总体的样本，试求的矩估计和最大似然估计. 解：总体的数学期望为所以，按矩法，用替代，便得的矩估计为似然函数为当时令，解得，所以的最大似然
2017-04-04 约字 13页立即下载