贝叶斯统计中常见先验分布选择方法总结
经验贝叶斯方法是一种最大似然估计(MLE)方法,通过最大化先验分布下数据的边际似然来估计先验分布的参数。设X表示数据,θ表示参数,则经验贝叶斯估计可表示为:θ=argmaxP(X|θ)信息先验信息先验是一种基于先前知识或以前研究结果,纳入了关于估计参数信息或信念的先验分布。信息先验有以下几个关键特点:在样本...
自动贝叶斯的状态、参数、模型优化
状态和参数估计的任务已经在各种工具中得到了自动化,例如[8-14]。然而,贝叶斯模型比较通常被视为一个单独的任务,尽管它与状态和参数估计一样提交给相同的贝叶斯形式主义。在模型任务中忽视模型比较阶段的一个原因是,在大多数情况下,模型证据p(D|m)的计算没有自动化,因此仍然需要易出错且耗时的手动推导,尽管其...
赵延龙:集值系统的辨识与控制
原因之一是适应控制与参数辨识算法相互依赖,已有文献中关于集值输出系统的辨识算法的良好性质是以周期输入为前提的,而适应控制中的控制律是根据控制目标和参数估计值而确定的,因此,一般来讲是随机的且不具周期性;原因之二是适应控制下闭环系统更为复杂,表现为(即使对简单的线性定常系统)闭环系统的高度非线性和输入...
中国财政乘数估算
其余参数可以通过进口方程、投资方程和税收方程回归求解得到,数据来源于统计局,取1995年GDP平减指数为1,并对每个经济数据进行价格调整。各方程回归结果如下,括号内为t统计量:以上方程拟合优度均在85%以上,表示进口、投资和税收方程拟合程度较高。根据参数估计的结果,我们计算得出各乘数结果如下表。可以看出,我国的...
考研数学预测卷推荐
概率论与数理统计是考研数学中的另一个重要部分,包括随机变量、概率分布、参数估计、假设检验等内容。建议考生多做一些关于概率分布和参数估计的预测试题,这些内容在考试中出现的频率较高。3.数学分析??数学分析是考研数学中的基础部分,包括极限、导数、积分、级数等内容。建议考生多做一些关于极限和导数的预测试题...
黎曼猜想突破作者首次公开讲解,陶哲轩送上总结
其中在低能量情况下,他强调了傅里叶变换的使用和能量的定义;在高能量情况下,他则利用加法结构来改进估计(www.e993.com)2024年11月18日。最后,他总结了这些方法的有效性。LarryGuth完整视频链接:httpsmp.weixin.qq/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650920885&idx=2&sn=6d5d0b37a7b6e32ccee243d04ba7d8ff&chksm=84e413...
深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析
3、作者的Nixtla公司非常小,可能是一家小型初创公司,它是否有足够的计算资源来完全训练一个“成功的时间序列基础模型”。虽然这样说法优点歧视,但是如果我说我一个人用一周训练了一个LLM,那估计都没人相信,对吧。OpenAI、谷歌、亚马逊、Meta等公司提供足够的计算资源来创建庞大的模型。如果TimeGPT真的是一个简单的...
三种常用的风险价值(VaR)计算方法总结
为了计算参数VaR,需要对收益的分布做出一定的假设。最常见的假设是收益服从正态分布。在这个假设下,我们可以估计收益的均值和标准差,并用它们来计算VaR。使用与之前相同的摩根大通(JPMorganChase&Co.)历史价格数据来计算参数VaR。这里我们假设收益服从正态分布。
11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用
参数估计可能较为复杂不适用于具有明显趋势或季节性的数据适用场景金融市场的短期波动分析质量控制中的过程监控信号处理中的噪声滤除参数解释q:移动平均阶数,表示模型考虑的过去白噪声误差项数量移动平均系数\theta_i:表示过去白噪声误差对当前值的影响程度...
人工智能优化算法总结
Adam算法Adam算法是一种结合了动量法和RMSprop算法优点的优化算法,它同时考虑了梯度的一阶矩估计(即均值)和二阶矩估计(即方差),能够自适应地调整学习率,并且具有较好的收敛速度和稳定性1.原理-Adam算法在每次更新参数时,先计算当前梯度的一阶矩估计和二阶矩估计,然后对这两个估计进行偏差修正,得到无...