【摘要】貝葉斯估計(jì)BayesEstimation數(shù)理統(tǒng)計(jì)課題組例子：?某人打靶，打了5槍?zhuān)瑯寴屩邪校?問(wèn)：此人槍法如何？?某人打靶，打了500槍?zhuān)瑯寴屩邪校?問(wèn)：此人槍法如何？?經(jīng)典方法：極大似然估計(jì)：100%?但是:……幾個(gè)學(xué)派（1）?經(jīng)典學(xué)派：頻率學(xué)派，抽樣學(xué)派?帶頭
2025-07-24 08:52
【摘要】統(tǒng)計(jì)學(xué)李春紅1內(nèi)容簡(jiǎn)介(51+17)?第1章統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)?第2章數(shù)據(jù)的圖表展示?第3章數(shù)據(jù)的概括性度量?第4章抽樣與參數(shù)估計(jì)?第6章相關(guān)與回歸分析?第7章時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)?第8章指數(shù)?復(fù)習(xí)答疑23分析數(shù)據(jù)方式
2025-01-14 18:08
【摘要】第五章參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)本章重點(diǎn)1、抽樣誤差的概率表述；2、區(qū)間估計(jì)的基本原理；3、小樣本下的總體參數(shù)估計(jì)方法；4、樣本容量的確定方法；本章難點(diǎn)1、一般正態(tài)分布T標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；2、t分布；3、區(qū)間估計(jì)的原理；4、分層抽樣、整群抽樣中總方差的分解。統(tǒng)計(jì)推斷：利用樣本統(tǒng)計(jì)量對(duì)總體某些性質(zhì)或數(shù)量特征進(jìn)行推斷。
2025-07-13 21:59
【摘要】數(shù)學(xué)建模的一個(gè)重要工作是建立變量間的數(shù)學(xué)關(guān)系式,但公式中幾乎總是涉及一些參數(shù).如用下面三個(gè)數(shù)學(xué)式描述肥素的施肥水平對(duì)土豆產(chǎn)量的影響：xbeay???1磷肥：要得到最終可應(yīng)用于實(shí)際的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，必須確定公式中的各個(gè)參數(shù),2210xbxbby???氮肥：.CxBeAy???或求模型中參數(shù)的估計(jì)值有三
2025-05-01 02:36
【摘要】參數(shù)估計(jì)習(xí)題班級(jí)：姓名：學(xué)號(hào)：得分一、單項(xiàng)選擇題：1、關(guān)于樣本平均數(shù)和總體平均數(shù)的說(shuō)法，下列正確的是()（A）前者是一個(gè)確定值，后者是隨機(jī)變量（B）前者是隨機(jī)變量，后者是一個(gè)確定值（C）兩者都是隨機(jī)變量
2025-08-04 15:29
【摘要】5-1統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS第5章抽樣與參數(shù)估計(jì)5-2統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS第5章抽樣與參數(shù)估計(jì)抽樣及其分布點(diǎn)估計(jì)單個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)兩個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)附錄：Excel的應(yīng)用5-3統(tǒng)計(jì)學(xué)S
2025-05-05 22:35
【摘要】參數(shù)估計(jì)基礎(chǔ)抽樣分布與抽樣誤差t分布總體均數(shù)及總體概率的估計(jì)抽樣研究：用樣本信息推斷總體特征。常用統(tǒng)計(jì)推斷方法：參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)本章：參數(shù)估計(jì)的基本概念；樣本統(tǒng)計(jì)量的分布規(guī)律；總體均數(shù)和總體概率的估計(jì)方法。
2025-08-16 01:37
【摘要】數(shù)據(jù)分析(方法與案例)作者賈俊平統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)第4章抽樣與參數(shù)估計(jì)抽樣與抽樣分布參數(shù)估計(jì)的基本方法總體均值的區(qū)間估計(jì)總體比例的的區(qū)間估計(jì)樣本容量的確定4-3統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)2021年學(xué)習(xí)目標(biāo)?抽樣
2025-05-09 21:06
【摘要】北方民族大學(xué)信計(jì)學(xué)院第二章貝葉斯決策理論模式識(shí)別理論及應(yīng)用PatternRecognition-MethodsandApplication內(nèi)容目錄第二章貝葉斯決策理論引言基于判別函數(shù)的分類(lèi)器設(shè)計(jì)基于最小錯(cuò)誤率的Bayes決策基于最小風(fēng)險(xiǎn)的Bayes決策正態(tài)分布的最小錯(cuò)誤率Baye
2024-10-16 21:28
【摘要】17/18第四章貝葉斯分析BayeseanAnalysis§一、決策問(wèn)題的表格表示——損失矩陣對(duì)無(wú)觀察(No-data)問(wèn)題a=δ可用表格(損失矩陣)替代決策樹(shù)來(lái)描述決策問(wèn)題的后果(損失):……π()…π()…
2025-06-26 10:20
【摘要】貝葉斯決策模型及實(shí)例分析一、貝葉斯決策的概念貝葉斯決策，是先利用科學(xué)試驗(yàn)修正自然狀態(tài)發(fā)生的概率，在采用期望效用最大等準(zhǔn)則來(lái)確定最優(yōu)方案的決策方法。風(fēng)險(xiǎn)型決策是根據(jù)歷史資料或主觀判斷所確定的各種自然狀態(tài)概率（稱(chēng)為先驗(yàn)概率），然后采用期望效用最大等準(zhǔn)則來(lái)確定最優(yōu)決策方案。這種決策方法具有較大的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)楦鶕?jù)歷史資料或主觀判斷所確定的各種自然狀態(tài)概率沒(méi)有經(jīng)過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證。為了降
2025-06-29 17:23
【摘要】模式識(shí)別——貝葉斯決策理論馬勤勇一最簡(jiǎn)單的貝葉斯分類(lèi)算法?還使用前面的例子：鱸魚(yú)(seabass)和鮭魚(yú)(salmon)。?使用一個(gè)特征亮度對(duì)這兩種魚(yú)進(jìn)行表示。?新來(lái)了一條魚(yú)特征是x(亮度)，怎么根據(jù)特征x確定它到底是鱸魚(yú)ω1還是鮭魚(yú)ω2？?已知數(shù)據(jù)：鱸魚(yú)類(lèi)標(biāo)號(hào)ω1，鮭魚(yú)類(lèi)標(biāo)號(hào)ω2。鱸魚(yú)
2025-03-04 14:22
【摘要】課前思考?機(jī)器自動(dòng)識(shí)別分類(lèi)，能不能避免錯(cuò)分類(lèi)??怎樣才能減少錯(cuò)誤？?不同錯(cuò)誤造成的損失一樣嗎？?先驗(yàn)概率，后驗(yàn)概率，概率密度函數(shù)？?什么是貝葉斯公式？?正態(tài)分布？期望值、方差？?正態(tài)分布為什么是最重要的分布之一？學(xué)習(xí)指南?理解本章的關(guān)鍵?要正確理解先驗(yàn)概率，類(lèi)概率密度函數(shù)，后驗(yàn)
2025-02-06 05:59
【摘要】參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)徐小燕四川師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院?總體參數(shù)估計(jì)：從樣本所提供的信息推論總體的情況?總體參數(shù)估計(jì)分為：點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)?兩種不同的估計(jì)：參數(shù)估計(jì)與非參數(shù)估計(jì)（以后再討論這個(gè)問(wèn)題）一.點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)與標(biāo)準(zhǔn)誤?點(diǎn)估計(jì)：用樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)?因?yàn)闃颖窘y(tǒng)計(jì)量為某一確定值，估計(jì)的結(jié)果也是用
2025-03-05 00:08
【摘要】5-1統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS第5章抽樣及參數(shù)估計(jì)5-2統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS第5章抽樣與參數(shù)估計(jì)抽樣及其分布抽樣方法參數(shù)估計(jì)樣本量的確定5-3統(tǒng)計(jì)學(xué)STATISTICS學(xué)習(xí)目標(biāo)1．了解抽樣和抽
2025-04-29 03:09
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