百度试题 结果1 题目请问GGD分布(广义高斯分布)的参数估计公式什么主要是要得到形状参数c,但是积分方程我不会解. 相关知识点: 试题来源: 解析 2016-12-11 反馈 收藏
muhat,sigmahat,muci,sigmaci,我知道ci是confidence interval的缩写,那么hat是什么的缩写?命令 正态分布的参数估计函数 normfit格式 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X)[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alpha)说明 muhat,sigmahat分别为正态分布的参数μ和σ的估计值,muci,sigmaci分别为置信区间...
1. 正态分布(N(μ, σ^2)): - 均值μ的极大似然估计是样本均值。 - 方差σ^2的极大似然估计是样本方差除以样本量。 2. 二项分布(B(n, p)): - 成功概率p的极大似然估计是样本中成功次数除以试验总次数。 3. 泊松分布(P(λ)): - 参数λ的极大似然估计是样本的均值。 4. 指数分布(Exp(λ))...
就是因为统计量的分布通常都非常复杂，难以确定，所以统计里特别为那些常用的复杂的分布定义了名称，t分布，卡方分布，F分布等等等等。
2. 常见的分布及其参数估计: * 正态分布:正态分布的参数包括均值μ和标准差σ。对于给定的样本数据,我们可以通过最大化正态分布的似然函数来估计μ和σ的值。 * 泊松分布:泊松分布的参数是λ,表示单位时间内事件发生的平均次数。通过最大化泊松分布的似然函数,我们可以估计λ的值。 * 指数分布:指数分布的参数...
所需的总体特征称为参数,相应样本特征为样本统计量或参数估计值。由于统计量是对从样本获取的参数的信息的摘要,因此统计量值取决于从总体中取的特定样本。其值随机地从一个随机样本更换到下一个随机样本,因此统计量是一个随机量(变量)。此随机变量的概率分布称为...
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...
所需的总体特征称为参数,相应样本特征为样本统计量或参数估计值。由于统计量是对从样本获取的参数的信息的摘要,因此统计量值取决于从总体中取的特定样本。其值随机地从一个随机样本更换到下一个随机样本,因此统计量是一个随机量(变量)。此随机变量的概率分布称为...
它在统计推断中经常用于估计总体均值或进行假设检验。3. F分布：F分布是两个独立卡方分布的比值的分布，用于描述两个方差估计值的比较。它常用于方差分析和回归分析中，用于检验多个总体方差是否相等。这些分布在统计学中起到了重要的作用，用于推断统计模型、假设检验和参数估计等方面。
1.卡方分布是x的平方或者z的平方的分布；t分布其实也是平均值的分布，但是它的样本总体标准差未知才适用；F分布应该是方差比值的分布。如果我没理解错的话。2.在参数估计中，卡方分布一般用于方差的区间估计，比如 3.在假设检验中，卡方分布一般用于样本方差与总体方差的差异检验，比如 ...