贝叶斯决策理论中,参数估计和非参数估计有什么区别?参考答案:参数估计就是已知样本分布的概型,通过训练样本确定概型中的一些参数;非参数估计就 是未知样本分布概型,利用 Parzen窗等方法确定样本的概率密度分布规律。 相关知识点: 试题来源: 解析 参考答案: 依据是根据专家对于不同决策所引起的实际风险来决定, 一般...
nonparametric 和parametric的区别就在于参数空间Θ的维度。参数估计的参数空间维度是有限的，非参估计的参数...
补充：非参数密度估计能够处理任意的密度分布，而无需对点样本分布的形式做出假设，仅以数据点作为概率密度函数估计的依据。
参数估计是对分布中未知的参数进行估计，而非参数估计是对分布类型等进行的估计
不是,无偏估计和有偏估计不是一个意思。无偏估计指的是在样本趋近于无限大的情况下,估计量的期望值等于被估计参数的真实值,即估计量不会有系统性偏差。 参数估计的基本思想是什么? 什么是参数估计:参数估计的基本思想,在现实中,当我们了解了所研究总体的全部信息,就可以直接对其进行描述性统计分析,计算相关的统计...
非参数检验和参数检验的主要区别在于__。A.无需知道总体参数B.无需估计总体参数C.无需设定总体为何种分布D.数据必须是定比或者定距级E.数据可以是定比或定距,也可以是定
百度试题 题目二十、定性说明基于参数方法和非参数方法的概率密度估计有什么区别 相关知识点: 试题来源: 解析 答: 基于参数方法:是由已知类别的样本集对总体分布的某些参数进行统计推断 非参数方法:已知样本所属类别,但未知总体概率密度函数形式反馈 收藏
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60.非参数检验和参数检验的主要区别在于A无需知道总体参数B无需估计总体参数C无需设定总体为何种分布D数据必须是定比或者定距级E数据可以是定比或定距,也可以是定名或定序级