【總結(jié)】常用的統(tǒng)計(jì)分析Means過(guò)程單一樣本均值的T檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本均值差的T檢驗(yàn)兩配對(duì)樣本均值的T檢驗(yàn)SPSS的非參數(shù)檢驗(yàn)與參數(shù)檢驗(yàn)SPSS的相關(guān)分析與回歸分析SPSS的主成分分析與因子分析SPSS的方差分析SPSS的聚類(lèi)分析與判別分析特點(diǎn):對(duì)樣本進(jìn)行分組計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差。如:Means過(guò)程比
2024-12-08 11:23
【總結(jié)】練習(xí)亞洲各國(guó)人均壽命(Y)、人均GDP(X1)、成人識(shí)字率(X2)、一歲兒童疫苗接種率(X3)數(shù)據(jù)GDP、成人識(shí)字率、一歲兒童疫苗接種率的數(shù)量關(guān)系第六講多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)4引子:中國(guó)已成為世界汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)第一大國(guó)中國(guó)社會(huì)科學(xué)院《中國(guó)汽車(chē)社會(huì)發(fā)展報(bào)告2022-2022》
2025-05-01 22:12
【總結(jié)】第9講回歸分析1.回歸分析的基本理論.2.用數(shù)學(xué)軟件求解回歸分析問(wèn)題.一元線性回歸多元線性回歸回歸分析數(shù)學(xué)模型及定義*模型參數(shù)估計(jì)*檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)與控制可線性化的一元非線性回歸(曲線回
2025-01-15 05:46
【總結(jié)】第一章預(yù)測(cè)概述?引言?1.預(yù)測(cè)的興起?預(yù)測(cè)于20世紀(jì)60-70年代在美國(guó)逐步興起的?預(yù)測(cè):預(yù)測(cè)是指對(duì)事物的演化預(yù)先做出的科學(xué)推測(cè)。廣義的預(yù)測(cè),既包括在同一時(shí)期根據(jù)已知事物推測(cè)未知事物的靜態(tài)預(yù)測(cè),也包括根據(jù)某一事物的歷史和現(xiàn)狀推測(cè)其未來(lái)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。狹義的預(yù)測(cè),僅指動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),也就是指對(duì)事物的未來(lái)演化預(yù)先做出的科學(xué)推測(cè)。
2025-02-18 00:36
【總結(jié)】1第四章其他回歸方法本章討論加權(quán)最小二乘估計(jì),異方差性和自相關(guān)一致協(xié)方差估計(jì),兩階段最小二乘估計(jì)(TSLS),非線性最小二乘估計(jì)、廣義矩估計(jì)(GMM)、多項(xiàng)式分布滯后模型、逐步最小二乘回歸、分位數(shù)回歸和非參數(shù)回歸。這里的大多數(shù)方法在第十二章的聯(lián)立方程系統(tǒng)中也適用。本章中某些估計(jì)方
2025-05-12 06:32
【總結(jié)】第五章參數(shù)估計(jì)與非參數(shù)估計(jì)?參數(shù)估計(jì)與監(jiān)督學(xué)習(xí)?參數(shù)估計(jì)理論?非參數(shù)估計(jì)理論§5-1參數(shù)估計(jì)與監(jiān)督學(xué)習(xí)貝葉斯分類(lèi)器中只要知道先驗(yàn)概率,條件概率或后驗(yàn)概概率P(ωi),P(x/ωi),P(ωi/x)就可以設(shè)計(jì)分類(lèi)器了。現(xiàn)在來(lái)研究如何用已知訓(xùn)練樣本的信息去估計(jì)P(ωi),P(x/ωi),P(
2025-08-01 13:14
【總結(jié)】PID參數(shù)的整定方法第一節(jié):PID的含義一.控制論的發(fā)展,PID的產(chǎn)生。1.自動(dòng)控制,又稱(chēng)自動(dòng)調(diào)節(jié),自十九世紀(jì)產(chǎn)生以來(lái),其歷史也就短短的一百多年。一百年來(lái),尤其在工程控制領(lǐng)域,自動(dòng)控制得到了極其普遍的應(yīng)用,取得了輝煌的效果。毫不夸張地說(shuō):如果沒(méi)有自動(dòng)控制,我們的社會(huì)就不可能發(fā)展到現(xiàn)在這個(gè)地步。而大學(xué)中增加自動(dòng)控制專(zhuān)業(yè)的歷史也非常短,是有數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)轉(zhuǎn)化而來(lái)。(本人就是自動(dòng)控制
2025-04-07 06:27
【總結(jié)】第八講非線性和非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型§1簡(jiǎn)單的非線性單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型§2非線性模型的幾個(gè)專(zhuān)門(mén)問(wèn)題§3非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型§1簡(jiǎn)單的非線性單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型一、非線性單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型概述二、非線性普通最小二乘估計(jì)三、例題及討論四、非線性單方程模型的最大似然估計(jì)
2025-05-10 21:54
【總結(jié)】經(jīng)濟(jì)、金融計(jì)量學(xué)中的非參數(shù)估計(jì)技術(shù)2022年04月?第一章什么是非參數(shù)密度估計(jì)?第二章非參數(shù)密度估計(jì)及其應(yīng)用目錄目錄第一章第一章什么是非參數(shù)密度估計(jì)什么是非參數(shù)密度估計(jì)??第一章什么是非參數(shù)密度估計(jì)?第二章非參數(shù)密度估計(jì)及其應(yīng)用目錄目錄第二章第二章非參數(shù)密度估計(jì)及其應(yīng)用非參數(shù)
2025-02-14 12:47
【總結(jié)】§1非正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)設(shè)總體X服從參數(shù)為p的(0—1)分布,即??1,0,)1(1?????xppxXPxx設(shè)nXXX,,,21?為X的樣本,檢驗(yàn)假設(shè)0100:,:ppHppH??1.(0—1)分布參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)由于????ni
2025-05-07 08:13
【總結(jié)】1Chp7:非參數(shù)估計(jì)?CDF估計(jì)?點(diǎn)估計(jì)?區(qū)間估計(jì)?統(tǒng)計(jì)函數(shù)估計(jì)?點(diǎn)估計(jì)?區(qū)間估計(jì)2Chp7:非參數(shù)估計(jì)?一個(gè)非參數(shù)模型的例子:?“非參數(shù)”并不意味著沒(méi)有參數(shù),而是指模型不能參數(shù)化(用無(wú)限個(gè)參數(shù))。()(){}2:ffxdxⅱ=<
2024-10-12 16:09
【總結(jié)】第六章非參數(shù)統(tǒng)計(jì)初步福州大學(xué)12022/8/20§非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)§非參數(shù)回歸模型第六章非參數(shù)統(tǒng)計(jì)初步第六章非參數(shù)統(tǒng)計(jì)初步福州大學(xué)22022/8/20一、分布函數(shù)的擬合檢驗(yàn)§非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)設(shè)總體X的未知分布函數(shù)為
2025-08-01 17:45
【總結(jié)】1第四章其他回歸方法本章討論加權(quán)最小二乘估計(jì),異方差性和自相關(guān)一致協(xié)方差估計(jì),兩階段最小二乘估計(jì)(TSLS),非線性最小二乘估計(jì)和廣義矩估計(jì)(GMM)。這里的大多數(shù)方法在第十二章的聯(lián)立方程系統(tǒng)中也適用。本章中某些估計(jì)方法中含有AR和MA誤差項(xiàng),這些概念將在第五章中深入介紹。2
2025-08-20 12:48
【總結(jié)】第三章回歸分析預(yù)測(cè)方法5非線性回歸預(yù)測(cè)法1引言2一元線性回歸預(yù)測(cè)法3多元線性回歸預(yù)測(cè)法4虛擬變量回歸預(yù)測(cè)要求掌握以下內(nèi)容:概念部分:?1.變量之間的關(guān)系可以分成哪兩類(lèi)?2.回歸分析與相關(guān)分析的區(qū)別和聯(lián)系?3.一元線性回歸(Linearr
2025-05-06 22:03
【總結(jié)】非參數(shù)方法單擊此處添加標(biāo)題前面的章節(jié)中,我們介紹了參數(shù)和半?yún)?shù)方法,這兩種方法在實(shí)際訓(xùn)練前都需要對(duì)數(shù)據(jù)遵從的模型進(jìn)行一個(gè)假定,這個(gè)假定可以是一個(gè)已知的概率分布或混合分布。參數(shù)方法的優(yōu)點(diǎn)是把估計(jì)概率密度、判別式或回歸函數(shù)問(wèn)題歸結(jié)為估計(jì)少量參數(shù)值,缺點(diǎn)則是模型假定并非總成立,當(dāng)不成立時(shí)就會(huì)出現(xiàn)很大的誤差。這時(shí)我們就需要使用非參數(shù)方
2025-01-18 17:41