文章目录 点估计和估计量的求法点估计概念矩估计法极大似然估计法 参考文献 点估计和估计量的求法 点估计概念 设总体 X X X 的分布函数是 F ( x ; θ 1 , . . . , θ l ) F(x;\theta_1,...,\theta_l) F(x;θ1​,...,θl​)，其中 θ 1 , . . . , θ l \theta_1,...,\theta_l θ1​,...,θl​ 是未知...

用数据来源自2023年数学建模国赛C题，以附件1、附件2数据为基础，通过excel的数据透视表等功能重新汇总了一份新的数据表，从中截取了一部分数据为例用于绘制图表。绘制的图表包括一维直方图、一维核密度估计图、二维直方图、二维核密度估计图、箱线图、累计分布函数图。 目录1.一维直方图、一维核密度估计图2.二维直方图、二维核密度估计图3.箱线图、累计分布函数图4.附录：数据 1.一维直方图和核...

参数估计 点估计           点估计用样本统计量的值直接作为总体参数的估计值。如用样本均值直接作为总体均值的估计值，用样本方差直接作为总体方差的估计值等。 常用的点估计法 （1）矩估计法 （2）极大似然估计法 （3）稳健估计法 区间估计         因为点估计直接用样本估计值作为总体参数的估计值，没有提供关于估计精度的任何信息，存在抽样标准误差，故提出了未知参数的区间估计法。       ...

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种用于估计概率分布中参数的方法。该方法的核心思想是选择使得观察到的数据在给定模型下出现的概率最大的参数值作为估计值。 最大似然估计具有很好的性质，包括渐进正态性和有效性。它在统计推断和机器学习等领域中被广泛应用，用于估计模型的参数。需要注意的是，最大似然估计的结果可能受到样本大小和模型假设的影响，因此在应用时需...

「感谢你阅读本文！」别再吹捧什么区块链，元宇宙，Web3了，真正具有颠覆性的估计只有AI。我们这个社会有这样一个特性，就是出现一个新事物，新概念，新技术，先不管是否真的现实，是否真的了解，第一件事首先要做的就是先圈一波钱，不过繁华终将逝去，经得起推荐者才能长存。区块链 自从2008年比特币诞生，区块链这个概念便逐渐进入大众视野，后面逐渐出现以太坊，EOS等各种币，至今，市面上已经发行的虚拟货币已...

背景： 为什么需要贝叶斯优化？ 在数据挖掘、机器学习和深度学习中，通常需要调整模型的参数（例如，学习率、树的深度等）来获得最佳性能。传统的方法，如网格搜索和随机搜索，不仅效率低下，而且很可能会错过最佳参数组合。而贝叶斯优化提供了一种更加高效的方法，它能够在较少的迭代中找到较好的参数值。 贝叶斯优化的工作原理是什么？ 贝叶斯优化背后的核心思想是利用贝叶斯推断来构建目标函数的概率模型，通常使用高斯过程。...

在机器学习中，协方差估计是一个非常重要的概念。协方差估计用于描述数据集中两个或多个变量之间的关系。这种关系有助于我们理解数据的分布，进而可以用于特征选择、降维、异常检测等多种机器学习任务。 本文将对比几种常用的协方差估计方法，包括empirical_covariance、ShrunkCovariance、OAS、MinCovDet、LedoitWolf、GraphicalLassoCV、Graphi...

如何在金融投资中找到合适的投资组合，以实现风险最小化和收益最大化？ 在金融市场上，投资者经常面临一个难题：如何选择合适的股票进行投资，以实现风险最小化和收益最大化？这个问题不仅适用于专业的金融分析师，也适用于普通人。那么有没有一种方法可以量化地评估各种股票之间的相关性，并据此做出更加合理的投资决策呢？ 实际上有一种统计算法就是为解决这类问题而设计的，那就是经验协方差（Empirical Covari...

)); end qmse2(k) = trace(abs((G-G0)'*(G-G0)))/mean(beta2); end61 4.算法理论概述        基于大规模MIMO通信系统的半盲信道估计算法涉及多个步骤，其原理和数学公式概括如下：         首先，MIMO系统需要发送已知的训练序列，在接收端进行初始的信道估计。当发送有用的信息数据时，接收端会利用初始的信道估计结果进行判决更新，...

身体姿态估计旨在识别出给定图像中人或者动物实例身体的关键点，除了典型的身体骨骼关键点，还可以包括手、脚、脸部等关键点，是计算机视觉领域的基本任务之一。目前，视觉transformer已经在识别、检测、分割等多个视觉任务上展现出来很好的性能。在身体姿态估计任务上，使用CNN提取的特征，结合定制化的transformer模块进行特征增强，视觉transformer取得了很好的效果。然而，简单的视觉tran...