2025年杭州电子科技大学硕士研究生入学考试823统计学综合考试大纲...

1.抽样分布:抽样的基本概念;抽样分布。2.点估计:矩估计;极大似然估计。3.估计量的选择标准:一致估计;无偏估计;有效估计。4.区间估计:总体均值的区间估计,总体成数的区间估计(尤其掌握正态总体均值与方差的区间估计,(0-1)分布参数的区间估计,单侧置信限等)。5.样本容量的确定:估计总体均值时样本容...

R语言学习笔记(八) -极大似然估计

从上面的计算中我们可以看到λ取0.55时,似然函数取最大值。我们再计算一下e100数据的样本均值:>mean(e100)[1]0.55竟然也是0.55!这是巧合吗?当然不是!因为泊松分布λ的极大似然估计量就是样本均值。在这里就不给出严格的证明了,但通过上面的例子我们可以清楚看到λ取样本均值时,似然函数取最大值。2.2二...

北大经院工作坊第186场 | 递归扩散模型的近似半参数极大似然估计...

哈尔滨工业大学(深圳)经济与管理学院王斌助理教授以“递归扩散模型的近似半参数极大似然估计(ApproximateSemiparametricMaximumLikelihoodEstimationofRecurrentDiffusionModels)”为题,为经济学院师生作了学术报告。工作坊由经济学院王熙助理教授主持,经济学院国际经济与贸易系副主任陈仪副教授,新结构经济学研究院胡博助...

...| 王法:基于高维非线性因子模型的极大似然估计和推断

北京大学经济学院王法副教授以“MaximumLikelihoodEstimationandInferenceforHighDimensionalGeneralizedFactorModelswithApplicationtoFactor-augmentedRegressions”(高维广义因子模型的极大似然估计与推断及其在因子增广回归中的应用)为题发表了学术演讲。午餐会由经济学院高明副教授主持。午餐会现场王法首先...

极大似然估计详解

极大似然估计贝叶斯决策首先来看贝叶斯分类,我们都知道经典的贝叶斯公式:其中:p(w):为先验概率,表示每种类别分布的概率,P(X|W):类条件概率,表示在某种类别前提下,某事发生的概率;而P(W|X)为后验概率,表示某事发生了,并且它属于某一类别的概率,有了这个后验概率,我们就可以对样本进行分类。后验概率越大,...

从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石

计算最大似然估计现在我们对最大似然估计有了直观的理解,我们可以继续学习如何计算参数值了(www.e993.com)2024年11月3日。我们找到的参数值被称为最大似然估计(maximumlikelihoodestimates,MLE)。我们同样将用一个例子来演示这个过程。假设这次有三个数据点,我们假设它们是从一个被高斯分布充分描述的过程生成的。这些点是9、9.5和11。那...

人人都能看懂的EM算法推导

极大似然估计是建立在这样的思想上:已知某个参数能使这个样本出现的概率极大,我们当然不会再去选择其他小概率的样本,所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。1.1.4求极大似然函数估计值的一般步骤:(1)写出似然函数;(2)对似然函数取对数,并整理;

从原理到实现,详解基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法

1.类似极大似然的思路估计该方法就是用,使得取值最大的p对应的作为的估计值,即该方法仅仅将用户对标的物的评分看为类别变量而忽略具体评分的数值,而下面的方法则利用了评分的具体数值。2.采用加权平均来估计用户对标的物的估计可以取中的任一值,基于上面的公式1,取每一个值都有一个概率估计,那么最自然...

文科生都能看懂的机器学习教程:梯度下降、线性回归、逻辑回归

与logit函数的图形相反,其中我们的y值范围从负无穷大到正无穷大,我们的sigmoid函数的图形具有0-1的y值。好极了!有了这个,我们现在可以插入任何x值并将其追溯到预测的y值。该y值将是该x值在一个类别或另一个类别中的概率。最大似然估计你还记得我们是如何通过最小化RSS(有时被称为“普通最小二乘法”或...

PRL导读-2019年122卷14期

在波导中使用经典光实现耗散量子比特的前兆(Heralded)贝尔态最大纠缠的双量子比特态(贝尔态)在量子技术中至关重要。作者表明,通过强相干驱动和连续监测,可以在一维(1D)系统中实现两个本征开放量子比特的最大纠缠态的前兆生成。与耗散导致退相干并因此破坏量子效应的自然观点相反,在作者的一维系统中连续测量和强干扰...