2025年中国石油大学硕士研究生入学考试大纲(统计学)已公布
1.熟悉点估计、区间估计;2.熟悉最大似然估计与EM算法、最小方差无偏估计、贝叶斯估计;2.了解置信区间的构造方法;3.熟悉总体均值的区间估计、总体比例的区间估计以及总体方差的区间估计。(八)假设检验1.熟悉假设检验的基本原理;2.了解一类错误和二类错误;3.了解p值、拒绝域等概念;4.熟悉似然比检验与...
长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑
这种自由能概念源于对贝叶斯规则的重新表述,即表述为寻找最小化相对熵(KL-散度)的概率分布这一优化问题,其中相对熵表示偏离精确贝叶斯后验的误差。>>关注2024年最新「自由能原理与强化学习」读书会:确定约束在流形上的结构化流(structuredflowsonmanifolds,SFMs)[16,17]框架中以动力学的形式表示,其中...
AI训AI惨遭投毒9次大崩溃,牛津剑桥等惊天发现登Nature封面
AI基于自身数据训练,生成的图像扭曲了狗的品种。数据集中,不仅有金毛、柯基,还有法国斗牛犬、小体巴塞特雪橇犬等。基于真实数据训练后的模型,输出的图像中,常见品种如金毛寻回犬占大多数,而不太常见的品种斑点狗会消失。然后,基于AI生成的数据训练模型,生成的品种全是金毛了。最终,经过多次迭代,金毛的图像就完全...
数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
当残差正态分布时,OLS估计器是“最佳”的线性无偏估计器(BLUE),这意味着在所有线性无偏估计中,它具有最小的方差。4、处理异常值正态分布的假设有助于识别异常值。在正态分布的假设下,大多数数据点应聚集在均值周围,只有少数数据点会落在分布的尾部。如果观察到的残差远离预期的正态分布,这可能表明模型中存在...
Linear Regression 读书笔记|regression|回归|小二|拟合|残差|...
从数学的角度看,最小二乘法就是在寻找和的估计值,使得残差平方和(,residualsumofsquares)变得最小。公式如下,其中、。或者等同于这里有个小知识点需要提一下:上面的公式中,作者用的是和,而不是和,这是有寓意的。原因是现实问题中,我们不可能得到全量的样本数据(populationdata),只能得到有限的样本数据...
多传感器工业机器人,在复杂环境下,如何提高其感知和决策能力?
设X1,X2,……Xn相互独立,且为X的无偏估计,则有:根据多元函数的求极值原理,当方差取最小时,可计算出总方差最小时的权值:总方差的最小值为:通过传感器在某一时刻的测量值进行估计,当估计值为X时,根据传感器系统的数据计算均值X来进行估计,则传感器系统中n个传感器第K次的输出结果的计算平均值如下:...
2024山东建筑大学研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲
总体个体简单随机样本常用统计量(样本均值样本方差样本矩二维样本的协方差相关系数等)顺序统计量(最大/小顺序统计量中位数极差等)分布分布分布分位数正态总体的常用抽样分布7、参数估计点估计的概念矩估计法最大似然估计法估计量好坏的评选标准有效估计量及其求法一致最优无偏估计...
VWAP 订单的最佳执行方法:随机控制法
其次,它鼓励将较大订单拆分为较小订单,减少对大量流动性的需求,从而减少市场影响/波动。最后,给定一个时间间隔,它被认为是“公平”基准价格,用[4]的语言来说,VWAP是一个价格,是任何随机选择的非战略交易者可以实现的价格的无偏估计。因此,击败市场VWAP将被视为“良好”的交易执行。
方差与标准差
需要指出的是,从方差看,总体方差的分母为n,而样本方差的分母却为n-1(自由度),这是因为当我们用n-1为自由度的样本方差去估计总体方差时,它恰好是的无偏估计量。为什么样本标准差使用被称为自由度的n-1,而总体的标准差使用n呢?这是因为自由度是指一组数据中可以自由取值的个数,当样本数据的个数为n时...
点估计及估计量的评价标准
有效性(efficiency)是指估计量的方差尽可能小。一个无偏的估计量并不意味着它就非常接近被估计的总体参数,估计量与参数的接近程度是用估计量的方差(或标准误差)来度量的。对同一个总体参数的两个无偏估计量,有更小方差的估计量更有效。假定有两个用于估计总体参数的无偏估计,分别用...