矩估计和极大似然估计的理解

最新推荐文章于 2024-07-25 12:13:58 发布
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博客聚焦于矩估计和极大似然估计，虽未给出具体内容，但可知围绕这两种估计方法展开，它们在统计学和数据分析等信息技术领域有重要应用，能用于参数估计等工作。

矩估计和极大似然估计
搬砖小能手
04-16 9511
矩估计和极大似然估计
机器学习笔记（二）矩估计，极大似然估计
自然语言处理小站
02-01 6983
1.参数估计：矩估计样本统计量设X1,X2…Xn…X_1,X_2…X_n…为一组样本，则 - 样本均值 : X¯¯¯=1n∑i=1nXi\overline{X} = \frac{1}{n}\sum^n_{i=1}X_i - 样本方差：S2=1n−1∑i=1n(Xi−X¯¯¯)2S^2 = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\overline{X})^2
参数估计之矩估计和极大似然估计概述
汪雯琦的博客
03-26 6937
参数估计 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。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，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，作为总体分布的未知参数或参数的函数的真值所在范围的估计。例如人们常说的...
矩估计和最大似然估计关系
Touch_Dream的博客
03-22 2万+
1、矩估计 理论根源是辛钦大数定律，样本之间是独立同分布，当数据样本量很大的时候，样本观测值的平均值和总体的数学期望是在一个极小的误差范围内。 矩估计法, 也称“矩法估计”，就是利用样本矩来估计总体中相应的参数。首先推导涉及感兴趣的参数的总体矩（ 即所考虑的随机变量的幂的期望值）的方程。然后取出一个样本并从这个样本估计总体矩。接着使用样本矩取代 （未知的）总体矩，解出感兴趣的参数。从而
矩估计与最大似然估计
weixin_30918415的博客
06-30 1061
一、为什么要估计（estimate） 在概率，统计学中，我们所要观测的数据往往是很大的，(比如统计全国身高情况）我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候，就需要用到估计了。我们先抽取样本，然后通过统计样本的情况，去估计总体。下面是数学中常用到的术语： 　　·总体（Populantion）。通常它均值（mean）用 μ 表示。方差用 表示。 　　·样本（Sample）。通常它的均值用 表...
第二章矩估计和极大似然估计 .ppt
09-16
本章主要讲解参数估计的基本概念、点估计和极大似然估计的思想方法，并详细介绍矩估计和极大似然估计的原理和应用。 参数估计是统计推断的基本问题，它是指从样本中对未知参数进行估计的过程。参数估计有两种类型：...
第二章-矩估计和极大似然估计.ppt
09-16
本章将重点探讨参数估计中的两种重要方法：矩估计和极大似然估计。 首先，让我们对参数估计作一个概览。参数估计可以分为点估计和区间估计两大类。点估计关注于给出总体参数的具体数值估计，而区间估计则为未知参数...
矩估计与最大似然估计的通俗理解
Smilecoc的博客
07-24 2071
通俗易懂的理解矩估计和最大似然估计
极大似然估计_矩估计和极大似然估计
weixin_39796116的博客
12-15 3334
由于知乎的公式编辑器我实在用不习惯，暂时没有公式，相关的公式和定理证明后续会再更新。很久没有写过东西，写了大概也不会有人看。但是最近有打算整理一下数理统计的知识，所以逐渐写一些相关的东西放在专栏里。今天就大概说说点估计的两个基本方法和一些它们的比较。一、矩估计矩估计是一种十分直观的估计方法，设 是简单随机样本（独立同分布），则可以用样本矩估计总体矩，由此获得一个关于总体分布参数的一个方程组，解之...
机器学习笔记1.矩估计、极大似然估计。
qq_44607404的博客
10-06 1万+
1.矩估计 1.1矩估计思想： 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 1.2矩估计理论： 矩估计的理论依据就是基于大数定律的，大数定律语言化表述为：当总体的k阶矩存在时，样本的k阶矩依概率收敛于总体的k阶矩，即当抽取的样本数量n充分大的时候，样本矩将约等于总体矩。 1.3矩 令k为正整数或0，a为任意实数，X为随机变量。则期望值E(x−a)kE(x-a)^kE(x−a)k,叫做...
两种常见的参数估计方法：矩估计和最大似然估计
分享各种学习心得和遇到的问题
06-26 2874
参数估计是统计推断中的一个重要部分，用于从样本数据中估计总体参数。以下是两种常见的参数估计方法：矩估计和最大似然估计。### 比较两种方法各有优缺点，具体选择哪种方法需要根据实际问题和数据特征来决定。
再次思考矩估计与似然估计的原理
Bing's Blog
11-17 2458
再次思考矩估计与似然估计的原理@(概率论)首先需要特别强调，矩估计和似然估计都是点估计的具体策略。而点估计强调的是由样本构建一个统计量作为未知参数的估计量。代入具体的观察值就是估计值。而通常采用的两种方法是： 矩估计法 似然估计法 矩估计法的核心是： 对于总体X， EXl=∫+∞−∞xlf(x;θ1,θ2,...,θk)或者离散型：EXl=∑ixliP(X=xi;θ1,θ2,...,θk) EX
矩估计在时间序列分析中的重要性
AI天才研究院
12-26 876
1.背景介绍 时间序列分析是一种处理和分析以时间为序列的数据的方法，主要用于预测未来的数据点、识别数据中的趋势和季节性，以及对数据进行分解和滤波。在现实生活中，时间序列分析广泛应用于金融市场、天气预报、电子商务、物流运输等领域。 在时间序列分析中，矩估计(Covariance Matrix Estimation)是一种重要的方法，用于估计时间序列数据的协方差矩阵。矩估计在许多时间序列分析方法中...
对于矩估计的一些理解
AnthonyM08的博客
11-21 4428
我也不知道为什么我就是听不懂我们统计老师讲话。 首先要明确矩估计估计的是什么，就是有一个带未知参数的分布（也就是知道形状是什么样的但是不知道形状是一个什么比例），现在我们就要求那个参数。 那怎么求呢，想到分布的什么可能与参数有关，就是矩。 但是因为不知道参数是多少，所以我们不知道矩是多少，我们唯一可以做的就是从分布中抽样，用样本矩来估计这个矩，从而求得参数。 所以先求出矩，再反解用矩表示参...
概率论--矩估计
最新发布
🌟【AI炼丹师 | 你的数字技术搭子】 大二解锁3200+道友同行👾
07-25 4764
矩估计法（Method of Moments, MoM），也称为数字特征法，是一种常用的参数估计方法。其基本思想是利用样本矩来估计总体矩，即用样本的统计量代替总体的相应统计量进行估计。
机器学习总结(三)：矩估计
扇扇来驰的博客
08-17 1万+
鉴于后续机器学习课程中多次提到参数估计的概念，为了避免囫囵吞枣的理解某些知识点，决定对概率统计的这部分知识点进行简要总结，这篇博客主要涉及的是点估计中的矩估计知识点，后续的博客将总结点估计中其他两个比较常见的方式，极大似然估计以及最小二乘法。 基础概念为什么要出现估计呢？ 因为在统计学中，所要观测的数据量往往都比较大，我们不可能将所有数据全部都进行统计，一种可行的方式就是从这些数据量中抽取一部分
概率笔记10——矩估计和最大似然
我是8位的
07-01 5785
估计 　　生活中我们经常估计一些数值，比如从家到学校要走多久？一颗大白菜大概多少斤？凭什么估计出具体数值呢？“估计”不是瞎猜，是根据已有数据计算的。从家到学校往返过多次，手上也拿过无数颗白菜，此时我们会凭借心中的尺度计算出一个大约的数值。 矩估计 　　矩估计，即矩估计法，也称“矩法估计”，是利用已有样本估计期望值的一种方法。 　　某个问题的数学期望客观存在的数学特征，是一个具体的数值，只是...
参数估计-矩估计和极大似然估计概述
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liuyuemaicha的专栏
09-10 6万+
参数估计 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。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，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，作为总体分布的未知参数或参数的函数的真值所在范围的估计。例如人们
参数估计：矩估计与极大似然估计
极大似然估计选择使得L(θ1, θ2, ..., θk)最大的参数值作为估计值，记作θ^1, θ^2, ..., θ^k。 总结来说，二矩估计方法是统计学中用于参数估计的有效工具，它结合了样本数据和总体性质，通过求解样本矩和总体矩...
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