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參數(shù)估計(jì)

第5章 參數(shù)估計(jì)練習(xí)題 一 選擇題 1 估計(jì)量的含義是指 A 用來(lái)估計(jì)總體參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量的名稱 B 用來(lái)估計(jì)總體參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量的具體數(shù)值 C 總體參數(shù)的名稱 D 總體參數(shù)的具體取值 2 一個(gè)95 的置信區(qū)間是指 A 總體參數(shù)有95 的。用樣本矩來(lái)估計(jì)總體矩。第六章抽樣分布與參數(shù)估計(jì)。

參數(shù)估計(jì)Tag內(nèi)容描述:

1、2018/4/17,1,分類(lèi)變量資料的統(tǒng)計(jì)描述,相對(duì)數(shù)的概念及計(jì)算相對(duì)數(shù)使用應(yīng)注意的問(wèn)題率的標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)學(xué)中常用的相對(duì)數(shù)指標(biāo),2018/4/17,2,案例,某年某月甲、乙兩地發(fā)生流感流行,經(jīng)調(diào)查,甲地總?cè)藬?shù)為30000人,流感發(fā)病1200例,乙地11000人,流感發(fā)病900例。有人認(rèn)為甲地比乙地發(fā)病嚴(yán)重。,2018/4/17,3,相對(duì)數(shù)的概念及常用種類(lèi),相對(duì)數(shù)常用種類(lèi):率 (rate)構(gòu)成比 (proportion)比(相對(duì)比) (relative ratio)動(dòng)態(tài)數(shù)列(dynamic series),2018/4/17,4,率(rate),率 表示某種現(xiàn)象發(fā)生的頻率和強(qiáng)度。率=。

2、第5章參數(shù)估計(jì),5.1參數(shù)估計(jì)的基本內(nèi)容5.2總體均值區(qū)間估計(jì)5.3兩均值之差的區(qū)間估計(jì)5.4總體比例區(qū)間估計(jì)5.5總體標(biāo)準(zhǔn)差及方差的估計(jì),本章學(xué)習(xí)目標(biāo),Excel在總體均值區(qū)間估計(jì)中的應(yīng)用Excel在總體比例區(qū)間估計(jì)中的應(yīng)用Excel在總體標(biāo)準(zhǔn)差及方差估計(jì)中的應(yīng)用,5.1參數(shù)估計(jì)的基本內(nèi)容,參數(shù)估計(jì)就是要從樣本出發(fā)去構(gòu)造一個(gè)統(tǒng)計(jì)量作為總體中某未知參數(shù)的一個(gè)估計(jì)量。包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)兩種。若總體。

3、第 5 章 參數(shù)估計(jì),5.1 參數(shù)估計(jì)的一般問(wèn)題 5.2 一個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì) 5.3 兩個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì) 5.4 樣本容量的確定 5.5 抽樣設(shè)計(jì),學(xué)習(xí)目標(biāo),抽樣調(diào)查的概念 估計(jì)量與估計(jì)值的概念 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)的區(qū)別 評(píng)價(jià)估計(jì)量?jī)?yōu)良性的標(biāo)準(zhǔn) 一個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)方法 兩個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)方法 樣本容量的確定方法 抽樣組織設(shè)計(jì),5.1 參數(shù)估計(jì)的一般問(wèn)題,5.1.1 抽樣調(diào)查的概念 5.1.2 抽樣中涉及的幾個(gè)基本概念 5.1.3評(píng)價(jià)估計(jì)量的優(yōu)良標(biāo)準(zhǔn),5.1.1抽樣調(diào)查的概念,抽樣調(diào)查:按隨機(jī)原則從總體中抽取一部分單位進(jìn)行調(diào)查,用調(diào)查所得的數(shù)值對(duì)總體數(shù)。

4、第七章參數(shù)估計(jì),在參數(shù)估計(jì)問(wèn)題中,假定總體分布形式已知,未知的僅僅是一個(gè)或幾個(gè)參數(shù)。,例如:,估計(jì)大學(xué)生的平均身高,參數(shù)估計(jì)問(wèn)題的一般提法,(X1,X2,Xn),參數(shù)估計(jì),參數(shù)估計(jì),點(diǎn)估計(jì),區(qū)間估計(jì),例1已知某地區(qū)大學(xué)生的身高X,隨機(jī)抽查100個(gè)大學(xué)生得100個(gè)身高數(shù)據(jù)。,1點(diǎn)估計(jì),把樣本值代入T(X1,X2,Xn)中,得到的一個(gè)點(diǎn)估計(jì)值。,請(qǐng)注意,被估計(jì)的參數(shù)是一個(gè)未知常數(shù),而估計(jì)量T。

5、利用EXCEL進(jìn)行參數(shù)估計(jì),Excel在總體均值區(qū)間估計(jì)中的應(yīng)用 Excel在總體比例區(qū)間估計(jì)中的應(yīng)用 Excel在總體標(biāo)準(zhǔn)差及方差估計(jì)中的應(yīng)用,參數(shù)估計(jì)就是要從樣本出發(fā)去構(gòu)造一個(gè)統(tǒng)計(jì)量作為總體中某未知參數(shù)的一個(gè)估計(jì)量。包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)兩種。 若總體X的分布函數(shù)形式已知,但它的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)未知,則由總體X的一個(gè)樣本估計(jì)總體未知參數(shù)的值的問(wèn)題就是參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)問(wèn)題。 要求由樣本構(gòu)造一個(gè)以較大的概率包含真實(shí)參數(shù)的一個(gè)范圍或區(qū)間,這種帶有概率的區(qū)間稱為置信區(qū)間,通過(guò)構(gòu)造一個(gè)置信區(qū)間對(duì)未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的方法稱為區(qū)間估計(jì)。,返回。

6、參數(shù) 估計(jì),用SPSS作參數(shù)估計(jì),抽樣與抽樣分布,區(qū)間估計(jì),點(diǎn) 估 計(jì),參數(shù) 估計(jì),抽樣方法,樣本容量與抽樣分布,抽樣分布,抽樣與抽樣分布,樣本(sample),總體(population),抽樣(sampling),總體容量(population size) N=45,樣本容量(sample size) n=10,為推斷總體的某些特征,而從總體中按一定方法抽取若干個(gè)體,這一過(guò)程稱為抽樣,所抽取的個(gè)體稱為樣本。,抽樣方法,自有限總體的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣,簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本,有限總體,總體中每一個(gè)體以相等的概率被抽出,稱簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣。有放回抽樣與無(wú)放回抽樣之分。自有限總體的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣,特指有放。

7、非參數(shù)估計(jì),劉芳,戚玉濤 qi_yutao,引言,參數(shù)化估計(jì):ML方法和Bayesian估計(jì)。假設(shè)概率密度形式已知。 實(shí)際中概率密度形式往往未知。 實(shí)際中概率密度往往是多模的,即有多個(gè)局部極大值 。 實(shí)際中樣本維數(shù)較高,且關(guān)于高維密度函數(shù)可以表示成一些低維密度函數(shù)乘積的假設(shè)通常也不成立。 本章介紹非參數(shù)密度估計(jì)方法:能處理任意的概率分布,而不必假設(shè)密度函數(shù)的形式已知。,主要內(nèi)容,概率密度估計(jì) Parzen窗估計(jì) k-NN估計(jì) 最近鄰分類(lèi)器(NN) k-近鄰分類(lèi)器(k-NN),概率密度估計(jì),概率密度估計(jì)問(wèn)題:,給定i.i.d.樣本集: 估計(jì)概率分布:,概率密。

8、二元線性回歸模型的估計(jì),最簡(jiǎn)單的多元線性回歸模型是二元線性回歸模型,即具有一個(gè)被解釋變量和兩個(gè)解釋變量的線性回歸模型:,一、二元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì),1偏回歸系數(shù)的估計(jì),所謂偏回歸系數(shù),是指多元線性回。

9、項(xiàng)目投資決策與資本預(yù)算,本章邏輯安排: 企業(yè)項(xiàng)目投資是創(chuàng)造價(jià)值的最終源泉, 在財(cái)務(wù)管理活動(dòng)中處于最為重要的地位。 項(xiàng)目投資評(píng)估的基本方法(NPV)源 自于財(cái)務(wù)估價(jià)原理,第二章的內(nèi)容為項(xiàng)目投 資決策分析奠定了良好。

10、第七章抽樣與參數(shù)估計(jì),抽樣誤差抽樣估計(jì)的方法抽樣組織設(shè)計(jì),第一節(jié)、抽樣誤差,一、抽樣誤差的概念抽樣誤差是代表性的隨機(jī)性誤差二、影響抽樣誤差大小的因素:1、總體各單位標(biāo)志變異程度;2、樣本單位數(shù)大??;3、抽樣。

11、第六章離散型變量的參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn),第一節(jié)總體率的區(qū)間估計(jì)第二節(jié)總體率的假設(shè)檢驗(yàn)第三節(jié)列聯(lián)表中獨(dú)立性的檢驗(yàn)第四節(jié)參照單位法,1、總體率:在伯努利概型中,事件A出現(xiàn)的概率P(A)稱為總體率,它通常是一個(gè)未知的參。

12、第八章統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)在平差中的應(yīng)用,8.1基本原理數(shù)理統(tǒng)計(jì)的主要方法1)參數(shù)估計(jì):由有限個(gè)子樣推斷母體分布中的某些參數(shù);2)統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn):根據(jù)子樣信息,通過(guò)檢驗(yàn)來(lái)判斷母體分布是否具有指定的特征。統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)假。

13、第四章抽樣與參數(shù)估計(jì),學(xué)習(xí)目的了解抽樣分布和抽樣的其它組織方式。掌握抽樣調(diào)查的基本問(wèn)題。熟練運(yùn)用參數(shù)估計(jì)方法估計(jì)總體參數(shù)。,第四章抽樣與參數(shù)估計(jì),第一節(jié)抽樣調(diào)查的基本問(wèn)題第二節(jié)抽樣分布第三節(jié)參數(shù)估計(jì),推斷。

14、非線性參數(shù)估計(jì)的數(shù)值方法 沈云中 同濟(jì)大學(xué)測(cè)量系E mail yzshen 提要 概述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法遺傳算法模擬退火算法 一 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ArtificialNeuralNetwork 簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或ANN 是模擬人腦信息處理機(jī)制的信。

15、第三章單變量的推論統(tǒng)計(jì)之一:參數(shù)估計(jì),第一節(jié)抽樣分布第二節(jié)參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì),第一節(jié)抽樣分布一、相關(guān)名詞解釋參數(shù)值統(tǒng)計(jì)值隨機(jī)抽樣隨機(jī)樣本,二、蒙特卡羅抽樣分布:常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題是:總體未知,比如我們并不知道華電所有學(xué)生的大學(xué)語(yǔ)文的平均分為u=65。我們只是隨機(jī)抽樣,比如抽取了3000名學(xué)生,得知這個(gè)3000名學(xué)生所構(gòu)成的樣本的均值=64。因此我們用得到的這個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)值去估計(jì)總體的參數(shù)值。但。

16、天津科技大學(xué)數(shù)學(xué)系謝中華E-mail:xiezhhMATLAB從零到進(jìn)階,參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn),主要內(nèi)容常見(jiàn)分布的參數(shù)估計(jì)正態(tài)總體參數(shù)的檢驗(yàn),第二節(jié)常見(jiàn)分布的參數(shù)估計(jì),一、分布參數(shù)估計(jì)的MATLAB函數(shù),x=15.14,14.81,15.11,15.26,15.08,15.17,15.12,14.95,15.05,14.87;muhat,sigmahat,mu。

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