数学悖论系列之八(统计学悖论)

点估计统计量是随机变量的函数。因此,样本统计量本身也是一个随机变量。不同的样本会产生不同的估计值。因此,就有了样本统计量的抽样分布——从同一总体中抽取的相同样本量的不同样本计算出来的估计值形成的分布。用点估计值代表总体参数值的同时,还必须给出点估计值的可靠性。但是有时一个具体的点估计值无法给...

1亿参数的细胞大模型来了!登Nature子刊,清华大学团队发布sc...

研究人员分别训练了参数量为3M、10M和100M的三个模型,并记录了它们在验证数据集上的损失。不同参数大小和FLOPs下的训练损失,绿色曲线代表3M模型,橙色曲线代表10M模型,红色曲线代表100M模型随着模型参数和浮点运算次数(FLOPs)的增加,验证数据集上的损失呈现出幂律下降。然后,研究人员估算了各种...

超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)

滑动窗口就是能够根据指定的单位长度来框住时间序列,从而计算框内的统计指标。相当于一个长度指定的滑块在刻度尺上面滑动,每滑动一个单位即可反馈滑块内的数据。滑动窗口可以使数据更加平稳,浮动范围会比较小,具有代表性,单独拿出一个数据可能或多或少会离群,有差异或者错误,使用滑动窗口会更规范一些。%matplotlib...

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.了解统计量、抽样分布的概念、三大抽样分布;2.熟悉样本均值的分布、样本方差的分布。3.熟悉充分统计量(七)参数估计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。

经典综述:自由能原理——统一的大脑理论

然而,信息最大化原则可以应用于识别密度的充分统计量。当我们忽略概率表征中的不确定性(并且不考虑大脑如何通过行动去改变它接收的感觉信息时),信息最大化原则可以看作自由能原理的一个特殊情况(数学细节请参见补充信息S3框)。如果注意到感官信号是原因生成的,就很容易看到这一点。这意味着表征原因对于预测...

BAYESFLOW:使用可逆神经网络学习复杂随机模型

摘要网络与标准前馈网络不同,因为它们应该独立于输入大小N,并尊重数据固有的功能和概率对称性(www.e993.com)2024年11月17日。例如,对于独立同分布的观测[6],需要排列不变网络,对于具有时间或空间依赖性的数据,需要循环网络[15]或卷积网络[29]。推理网络负责根据观测数据的摘要统计量学习模型参数的真实后验。由于它只通过摘要网络的视角看到数据,...

2024年南京信息工程大学硕士研究生招生管理工程学院考试大纲

1.统计学的目的;2.描述统计和推断统计的区分;3.统计数据类型、分类、各自特点及其具体应用;4.总体和样本、参数和统计量、变量的基本概念。(二)数据的搜集1.数据的来源:直接数据和间接数据的特点、局限性、使用注意事项;2.抽样方法:概率抽样和非概率抽样,包括概念、特点、具体分类、优缺点、适用...

100种分析思维模型之:统计思维

参数是描述总体特征的数值。例如,总体均数、总体标准差、总体相关系数等。统计量是通过样本数据计算出来的数值。例如,样本均数、样本标准差、样本相关系数等。统计学的概念还有很多,在此不做一一介绍,感兴趣的朋友,可以参考统计学的相关书籍。统计思维侧重于「道」的层面,而具体的统计方法侧重于「术」的层面。无道...

Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...

2)有个缺点,就是这个值的绝对大小受到目标变量的单元的影响,所以对于不同场景下的线性回归模型,计算出来的千差万别,不会落到一个固定的域值区间,无法形成一个统一的界定模型好坏的阈值。为了解决上述问题,统计学家们提出了统计量,它是一个取值永远介于到的数,表示拟合的模型可以解释目标变量的内在变化规律(vari...

2021年中国人民大学805统计学考研真题和答案

本题中B项是在相同的时间点、不同的空间上获得的数据,属于截面数据。考点二:统计中的基本概念1总体和样本(1)总体、个体(2)样本、样本量2参数和统计量(1)参数:用于描述总体特征,是未知的常数。(2)统计量:用于描述样本特征,不含任何未知参数。统计量是样本的函数。