【摘要】《系統(tǒng)辨識(shí)》上機(jī)實(shí)驗(yàn)報(bào)告北京工商大學(xué)《系統(tǒng)建模與辨識(shí)》課程上機(jī)實(shí)驗(yàn)報(bào)告(2016年秋季學(xué)期)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng):控制工程上機(jī)題目:用極大似然法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)專(zhuān)業(yè)班級(jí):計(jì)研3班學(xué)生姓名:王瑤吳超學(xué)號(hào):1
2025-08-05 10:10
【摘要】參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)習(xí)題,它的標(biāo)準(zhǔn)差?σ?已知為?150,今抽了一個(gè)容量為?26?的樣本,計(jì)算得平均值為?1637。問(wèn)在?5%的顯著水平下,能否認(rèn)為這批產(chǎn)品的指標(biāo)的期望值?μ?為?1600?解:?H0?:?m?=?1600,?H
2025-03-24 23:27
【摘要】參數(shù)估計(jì)理論在解算中的應(yīng)用錢(qián)鵬鵬何秀鳳(河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院江蘇南京).概述在變形監(jiān)測(cè)、線路勘測(cè)、大氣參數(shù)測(cè)量、車(chē)船及高速飛行器導(dǎo)航定位等領(lǐng)域有著十分廣泛的應(yīng)用。然而從接收機(jī)獲取的數(shù)據(jù)不能被直接應(yīng)用,必須經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理?;€方程的解算是數(shù)據(jù)處理的重要環(huán)節(jié)。以往幾乎所有的基線解算軟件都是將基線方程約束在線性空間解算,這不僅產(chǎn)生較大的模型誤差,而且導(dǎo)致函數(shù)特征的改變。
2025-06-19 17:51
【摘要】§一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)一、一元線性回歸模型的基本假設(shè)二、參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)(OLS)三、參數(shù)估計(jì)的最大或然法(ML)*四、最小二乘估計(jì)量的性質(zhì)五、參數(shù)估計(jì)量的概率分布及隨機(jī)干擾項(xiàng)方差的估計(jì)111/12/2021單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型分為兩大類(lèi):線性模型和非線性模型?線性
2024-10-17 02:24
【摘要】統(tǒng)計(jì)推斷包括參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn),即通過(guò)樣本統(tǒng)計(jì)量來(lái)估計(jì)和檢驗(yàn)總體的參數(shù)。統(tǒng)計(jì)推斷的目的在于認(rèn)識(shí)未知的總體參數(shù)及其分布特征。第六章參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)?樣本及其分布?點(diǎn)估計(jì)?參數(shù)的區(qū)間估計(jì)?樣本容量的確定?假設(shè)檢驗(yàn)樣本及其分布?參數(shù)估計(jì)的主要內(nèi)容是研究如
2024-10-11 11:00
【摘要】參數(shù)估計(jì)第四節(jié)參數(shù)的區(qū)間估計(jì)一、區(qū)間估計(jì)的基本概念前面,我們討論了參數(shù)點(diǎn)估計(jì).它是用樣本算得的一個(gè)值去估計(jì)未知參數(shù).但是,點(diǎn)估計(jì)值僅僅是未知參數(shù)的一個(gè)近似值,它沒(méi)有反映出這個(gè)近似值的誤差范圍,使用起來(lái)把握不大.區(qū)間估計(jì)正好彌補(bǔ)了點(diǎn)估計(jì)的這個(gè)缺陷.一、區(qū)間估計(jì)的基本概念1、置信
2025-03-22 06:43
【摘要】第24章樣本量估計(jì)學(xué)習(xí)目標(biāo)?掌握抽樣調(diào)查樣本量的估計(jì)及SAS程序;?掌握單樣本與已知總體檢驗(yàn)時(shí)樣本量的估計(jì)及SAS程序;?掌握兩樣本率比較的樣本量估計(jì)及SAS程序;?掌握配對(duì)設(shè)計(jì)總體率比較的樣本量估計(jì)及SAS程序;?掌握抽樣調(diào)查總體參數(shù)估計(jì)時(shí)的樣本量估計(jì)及SAS程序;?掌握單樣本與已知總體檢驗(yàn)時(shí)樣本量的估計(jì)及
2025-05-01 01:03
【摘要】第三節(jié)均數(shù)抽樣誤差的分布-t分布和總體均數(shù)估計(jì)lyy統(tǒng)計(jì)推斷有2個(gè)重要方面:n參數(shù)估計(jì)(estimatingparameters)n假設(shè)檢驗(yàn)(hypothesistesting)一、t分布t分布的特征0為中心,單峰,左右兩側(cè)對(duì)稱(chēng);。t分布有一個(gè)參數(shù),即自由度?=n-1。?越小,t變量值的離散程度越大
2025-02-23 06:34
【摘要】第二章多元正態(tài)分布的參數(shù)估計(jì)第一節(jié)引言第二節(jié)基本概念第三節(jié)多元正態(tài)分布第四節(jié)多元正態(tài)分布的參數(shù)估計(jì)第五節(jié)多元正態(tài)分布參數(shù)估計(jì)的實(shí)例與計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)第一節(jié)引言?多元統(tǒng)計(jì)分析涉及到的都是隨機(jī)向量或多個(gè)隨機(jī)向量放在一起組成的隨機(jī)矩陣。例如在研究公司的運(yùn)營(yíng)情況時(shí),
2025-04-29 05:08
【摘要】統(tǒng)計(jì)學(xué)李春紅lichunhong0214126.1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)
2025-03-09 00:28
【摘要】1第二節(jié)2最大似然法(TheMethodofMaximumLikelihood),也叫極大似然法,它最早是由高斯所提出的,后來(lái)由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家費(fèi)歇(R·A·Fisher)于1912年在其一篇文章中重新提出,并且證明了這個(gè)方法的一些性質(zhì).極大似然估計(jì)這一名稱(chēng)也是費(fèi)歇給的.它是建立在極大似然原理的基礎(chǔ)上
2025-04-28 23:26
【摘要】主要內(nèi)容(2學(xué)時(shí))一、參數(shù)的區(qū)間估計(jì)二、單個(gè)正態(tài)總體均值的區(qū)間估計(jì)(重點(diǎn))三、單個(gè)正態(tài)總體方差的區(qū)間估計(jì)(重點(diǎn))四、兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)第3-5節(jié)雙側(cè)區(qū)間估計(jì)一、參數(shù)的區(qū)間估計(jì)1、問(wèn)題的提出??(2)..??????究竟哪一組樣本觀測(cè)值算出的根
2025-04-29 12:11
【摘要】統(tǒng)計(jì)學(xué)─從數(shù)據(jù)到結(jié)論第五章總體參數(shù)的估計(jì)?估計(jì)就是根據(jù)你擁有的信息來(lái)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行某種判斷。?你可以根據(jù)一個(gè)人的衣著、言談和舉止判斷其身份?你可以根據(jù)一個(gè)人的臉色,猜出其心情和身體狀況?統(tǒng)計(jì)中的估計(jì)也不例外,它是完全根據(jù)數(shù)據(jù)做出的。?如果我們想知道桂林人認(rèn)可某飲料的比例,人們只有在桂林人中進(jìn)行抽樣調(diào)查
2024-10-18 19:57
【摘要】一、非參數(shù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)二、參數(shù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)第經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)0、背景與意義貝葉斯估計(jì)存在的問(wèn)題:先驗(yàn)分布的確定如何客觀地確定先驗(yàn)分布?根據(jù)歷史資料數(shù)據(jù)(即經(jīng)驗(yàn))確定該問(wèn)題的先驗(yàn)分布,其對(duì)應(yīng)的貝葉斯估計(jì)稱(chēng)為經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì).該方法是由Robbins在1955年提出的.經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)分類(lèi)(共
2025-08-04 23:35
【摘要】上講內(nèi)容(1)?無(wú)線移動(dòng)信道的特點(diǎn)?模型?多徑(頻率選擇性)和移動(dòng)(多普勒擴(kuò)展)2022/2/111上講內(nèi)容(2)?信道問(wèn)題及解決?失真?干擾和噪聲(損耗)2022/2/112上講內(nèi)容(3)?CDMA系統(tǒng)?頻率選擇性的慢衰落?信號(hào)問(wèn)題和有關(guān)技術(shù)2022/2
2025-01-14 07:35