贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合

这个原理在贝叶斯推断中至关重要,因为乘以似然和先验会得到更新的后验信念,反映了观察到的数据和先验知识。高斯模型接下来,我们将使用实际数据构建一个线性回归模型。我们将使用Howell1数据集,该数据集可以从以下链接获取:httpsgithub/aloctavodia/Statistical-Rethinking-with-Python-and-PyMC3/blob/master/...

科学家实现模式匹配量子密钥分发

利用极大似然估计的数据后处理方法精确地估算出两个独立激光器的频率差用于参数估计,并结合中科院上海微系统与信息技术研究所尤立星团队研制的高效率单光子探测器,实现了实验室标准光纤百公里级、两百公里级、三百公里级以及超低损光纤四百公里级的安全成码,相较于之前的原始MDI实验,成码率有明显提升,且在三百公里和四...

疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防 | 科技导报

然而实际情况下的假设和参数估计可能更加复杂,尤其是在分析大型数据集时,可能需要除MCMC和极大似然法以外的更高效的参数估计方法,这增加了对模型的计算需求。界标模型界标模型(landmarkingmodel)的发展始于2004年,Zheng等提出将界标模型用于生存分析的动态预测。它通过在特定的时间点(即界标时点)对风险进行评...

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...

一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用

(1)基于多普勒原理,因发射的电磁波和被探测目标产生相对移动,回波的频率会和发射波的频率不一样,经过检测频率差可测得目标物相对于雷达的移动速度。但这种方法不能测得切向速度;(2)通过跟踪位置,进行微分求得速度。毫米波雷达的发展在对雷达传感器选择上是采用短距的24GHz与长距的77GHz组合还是全部采用77GHz...

超分辨尺度的原位成像质量评估工具

而与rFRC图相比,由于RSM方法无法在超分辨尺度上对重建错误进行准确提取,其未能从STORM图像中识别出图中的复杂结构的误差表征(图2f)(www.e993.com)2024年11月3日。图2|利用rFRC图对STORM重建结果融合。(a)STORM融合示意图。ME:多发射器最大似然估计结果;SE:单发射极高斯拟合结果。(b)图d中白框部分的放大视图:STORM结果(...

初探上下游产品价差和利润对PTA价格的影响

方法一:Bootstrap自助抽样法。Bootstrap自助抽样法的原理为中心极限定理,即便原始数据总体不符合正态分布,但只要样本规模足够大,且数据并非在很大程度上偏离正常值,那么从多个样本得到的均值将会呈现出钟形正态曲线。要估计统计量或模型参数的抽样分布,一个简单有效的方法是,从样本自身有放回地抽取更多样本,并对每次重...

自回归模型的优缺点及改进方向

相较于那些需要大量额外信息输入的预测模型,AR模型显得更为轻便高效。参数估计环节同样体现了简约之美,通过诸如最大似然估计等成熟方法,能够在保证预测精度的同时,避免了模型构建中可能出现的过拟合风险,确保了模型的稳健性与可靠性。AR模型以其简单直观的设计思路、对历史数据的有效利用、以及模型设定与参数估计的相对...

从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石

首先,(统计)推理是从数据中推导群体分布或概率分布的性质的过程。最大似然法也是同样的,如可以通过一系列的观察数据点确定平均值的最大似然估计。因此,贝叶斯推理不过是利用贝叶斯定理从数据中推导群体分布或概率分布的性质的过程。使用贝叶斯定理处理数据分布...

人类生产力的解放?揭晓从大模型到AIGC的新魔法

二、大模型2.1不是模型参数大就叫大模型关于大模型,有学者称之为“大规模预训练模型”(largepretrainedlanguagemodel),也有学者进一步提出”基础模型”(FoundationModels)的概念2021年8月,李飞飞、PercyLiang等百来位学者联名发布了文章:OntheOpportunitiesandRisksofFoundationModels[1],提出“基础...