参数估计

interbigdata 2023-01-13 01:40:10

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参数估计：是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。 参数估计包括点估计和区间估计。常见点估计方法：矩估计、最小二乘估计、极大似然估计、贝叶斯估计区间估计：利用已知的抽样分布、利用区间估计与假设检验的联系、利用大样本理论一、点估计 1、矩估计矩估计法的理论依据是大数定律。矩估计是基于一种简单的“替换”思想，即用样本矩估计总体矩优点：简单易行, 并不需要事先...

《参数估计的MATLAB实现》由会员分享，可在线阅读，更多相关《参数估计的MATLAB实现(17页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、1,参数估计MATLAB实现,点估计,区间估计,2,点估计,区间估计,矩估计,最大似然估计,参数估计,点估计,参数估计主要内容,3,点估计,Matlab统计工具箱给出了常用概率分布中参数的点估计(采用最大似然估计法)与区间估计,另外还提供了部分分布的对数似然函数的计...

参数估计是统计学中的一个重要概念，它涉及到使用样本数据来估计总体参数的过程。在统计学中，总体是指研究对象的整体集合，而样本是从总体中抽取的部分元素。参数估计有两种主要方法：点估计和区间估计。点估计是通过样本数据来估计总体参数的单一数值。常见的点估计方法包括（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）和最大似然估计通过寻找使得样本观察到的概率最大的参数值来估计参数。矩估计则是通过样本矩（样本的原点矩和中心矩）与总体矩之间的匹配来估计参数。

参数估计方法：最大似然估计（MLE）、贝叶斯估计、最小二乘估计、期望最大化算法（EM）等，这些方法假设数据来自特定的概率分布，并通过数据估计模型的参数。贝叶斯估计基于贝叶斯定理，通过结合先验信息和数据的似然函数来估计模型的参数。在k-NN方法中，样本点的概率估计是基于其周围最近的k个邻居的密度来进行的。参数估计方法假设数据来自某个已知的概率分布模型（例如高斯分布），然后通过样本数据来估计模型的参数。缺点：需要选择适当的区间宽度（桶的大小）和区间的数量，过宽或过窄的区间都会影响估计的精度。

参数估计与假设检验的区别和联系统计学方法包括统计描述和统计推断两种方法，其中，推断统计又包括参数估计和假设检验。 参数估计 参数估计就是用样本统计量去估计总体的参数的真值，它的方法有点估计和区间估计两种。点估计就是直接以样本统计量直接作为相应总体参数的估计值。点估计的缺陷是没法给出估计的可靠性，也没法说出点估计值与总体参数真实值接近的程度。区间估计是在点估计的基础上给出总体参数估计...

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