参数估计表解读
@蓝券5389：参数估计和假设检验的区别和联系是什么? - 作业帮
葛齿15111499077…… [答案] 参数估计:指的是用样本中的数据估计总体分布的某个或某几个参数,比如给定一定样本容量的样本,要求估计总体的均值、方差等 假设检验:通过样本分布,检验某个参数的属于某个区间范围的概率. 参数估计分两种,一种是点估计,另一种是区...
@蓝券5389：如何理解抽样分布在进行参数估计的作用 -
葛齿15111499077…… 直白一点讲,大数定律是理论基础,如是我们就可以用样本的特征来近似代替总体的特征,抽样分布就是手段,而参数估计就是我们的目的.希望能有更专业的人给出更为透彻清晰的理解.
@蓝券5389：如何做 stata 参数估计列表 -
葛齿15111499077…… 一、极大似然估计的原理 极大似然的估计原理可以由下面的程序得到说明.我们首先生成 10 个服从 正态分布的总体,每个总体的均值都不同,依次为 0,1,2,3,4,5,6,7,8, 9.方差相同,均为 1.然后我们随机地取出一个总体,从中抽出 10 个样本...
@蓝券5389：参数估计的标准定义是什么? -
葛齿15111499077…… 参数估计(parameter estimation)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.
@蓝券5389：怎样解释面板回归模型 -
葛齿15111499077…… 这个没什么复杂吧 ,跟普通回归的解释方法一样. 先看prob>F的值 也就是p的值 然后下面那个就是回归分析的各个自变量的参数估计表格.从p的值可以看出,只有rate和age两个自变量对因变量有显著影响,且rate是负影响. 那个图就是个相关分析矩阵,每个小方块的散点图表示对应两个变量之间的相关性描述. 最下面那个表 是 rate、age、degree三个变量之间的两两相关分析矩阵表,一行是相关系数一行是显著性检验的p值
@蓝券5389：概率论中的参数估计问题 -
葛齿15111499077…… (1)矩估计 E(X)=∫x*[θ*x^(θ-1)]dx=θ/(θ+1)=(X1+X2+```+Xn)/n —>θ=1/[n/(X1+X2+```+Xn)-1] (2)最大似然估计 似然函数L(θ)=f(X1)*f(X2)*```*f(Xn)=(θ^n)*(X1*X2*```*Xn)^(θ-1) ln[ L(θ)]=n*ln(θ)+(θ-1)[ln(X1)+ln(X2)+```+ln(Xn)] 对θ求导得导数为:D=n/θ+[ln(X1)+ln(X2)+```+ln(Xn)] 要让似然函数最大,则导数D=0,—>θ=-n/[ln(X1)+ln(X2)+```+ln(Xn)]=-n/[ln(X1*X2*```*Xn)]
@蓝券5389：请简述参数、参数估计量和参数估计值之间的区别? -
葛齿15111499077…… 参数估计量和估计值不一样. 估计量是用来估计未知参数的统计量.如估计值指的是未知参数的话,估计值与估计量就不是函数值与函数的关系.但如估计值指的是估计量的一特殊值,那可以认为是函数值与函数的关系. 参数,也叫参变量,...
@蓝券5389：如何简单易懂地理解贝叶斯非参数模型 -
葛齿15111499077…… 首先说明一下,机器学习中参数估计方法最基本的就是极大似然估计.极大似然估计结果完全依赖于给定的样本数据,它视待估参数为一个未知但固定的量,从而不考虑先验知识的影响.因此如果样本数据不能很好反映模型的情况,那么得到的...
@蓝券5389：参数估计的方法? -
葛齿15111499077…… 参数估计方法:有最小二乘法、极大似然法、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等.在一定条件下,后面三个方法都与极大似然法相同.最基本的方法是最小二乘法和极大似然法
@蓝券5389：参数估计的基本步骤 -
葛齿15111499077…… 你说的参数估计指的是区间估计吧. 对均值进行估计的最重要的两个基本公式为 (样本均值加减Za/2*西伽马/根号(n)) 以及 (样本均值加减ta/2*s/根号(n)) 大样本或者正态总体小样本、方差已知用Z和西格玛;正态总体、方差未知,小样本用t和s.
葛齿15111499077…… [答案] 参数估计:指的是用样本中的数据估计总体分布的某个或某几个参数,比如给定一定样本容量的样本,要求估计总体的均值、方差等 假设检验:通过样本分布,检验某个参数的属于某个区间范围的概率. 参数估计分两种,一种是点估计,另一种是区...
@蓝券5389：如何理解抽样分布在进行参数估计的作用 -
葛齿15111499077…… 直白一点讲,大数定律是理论基础,如是我们就可以用样本的特征来近似代替总体的特征,抽样分布就是手段,而参数估计就是我们的目的.希望能有更专业的人给出更为透彻清晰的理解.
@蓝券5389：如何做 stata 参数估计列表 -
葛齿15111499077…… 一、极大似然估计的原理 极大似然的估计原理可以由下面的程序得到说明.我们首先生成 10 个服从 正态分布的总体,每个总体的均值都不同,依次为 0,1,2,3,4,5,6,7,8, 9.方差相同,均为 1.然后我们随机地取出一个总体,从中抽出 10 个样本...
@蓝券5389：参数估计的标准定义是什么? -
葛齿15111499077…… 参数估计(parameter estimation)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.
@蓝券5389：怎样解释面板回归模型 -
葛齿15111499077…… 这个没什么复杂吧 ,跟普通回归的解释方法一样. 先看prob>F的值 也就是p的值 然后下面那个就是回归分析的各个自变量的参数估计表格.从p的值可以看出,只有rate和age两个自变量对因变量有显著影响,且rate是负影响. 那个图就是个相关分析矩阵,每个小方块的散点图表示对应两个变量之间的相关性描述. 最下面那个表 是 rate、age、degree三个变量之间的两两相关分析矩阵表,一行是相关系数一行是显著性检验的p值
@蓝券5389：概率论中的参数估计问题 -
葛齿15111499077…… (1)矩估计 E(X)=∫x*[θ*x^(θ-1)]dx=θ/(θ+1)=(X1+X2+```+Xn)/n —>θ=1/[n/(X1+X2+```+Xn)-1] (2)最大似然估计 似然函数L(θ)=f(X1)*f(X2)*```*f(Xn)=(θ^n)*(X1*X2*```*Xn)^(θ-1) ln[ L(θ)]=n*ln(θ)+(θ-1)[ln(X1)+ln(X2)+```+ln(Xn)] 对θ求导得导数为:D=n/θ+[ln(X1)+ln(X2)+```+ln(Xn)] 要让似然函数最大,则导数D=0,—>θ=-n/[ln(X1)+ln(X2)+```+ln(Xn)]=-n/[ln(X1*X2*```*Xn)]
@蓝券5389：请简述参数、参数估计量和参数估计值之间的区别? -
葛齿15111499077…… 参数估计量和估计值不一样. 估计量是用来估计未知参数的统计量.如估计值指的是未知参数的话,估计值与估计量就不是函数值与函数的关系.但如估计值指的是估计量的一特殊值,那可以认为是函数值与函数的关系. 参数,也叫参变量,...
@蓝券5389：如何简单易懂地理解贝叶斯非参数模型 -
葛齿15111499077…… 首先说明一下,机器学习中参数估计方法最基本的就是极大似然估计.极大似然估计结果完全依赖于给定的样本数据,它视待估参数为一个未知但固定的量,从而不考虑先验知识的影响.因此如果样本数据不能很好反映模型的情况,那么得到的...
@蓝券5389：参数估计的方法? -
葛齿15111499077…… 参数估计方法:有最小二乘法、极大似然法、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等.在一定条件下,后面三个方法都与极大似然法相同.最基本的方法是最小二乘法和极大似然法
@蓝券5389：参数估计的基本步骤 -
葛齿15111499077…… 你说的参数估计指的是区间估计吧. 对均值进行估计的最重要的两个基本公式为 (样本均值加减Za/2*西伽马/根号(n)) 以及 (样本均值加减ta/2*s/根号(n)) 大样本或者正态总体小样本、方差已知用Z和西格玛;正态总体、方差未知,小样本用t和s.
