文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

总体参数的估计（概念）

由于分布族成员是由参数决定的，如果能够估计出参数，对总体的具体分布就知道的差不多了。 那么，哪些是分布的参数呢？...正态分布族中的成员被（总体）均值和标准差完全确定，Bernoulli分布族的成员被概率（或比例）p完全决定。因此如果能对这些参数进行估计，总体分布也就估计出来了。...估计当然要根据从总体所抽取的样本来确定。 那么样本的（不包含未知总体参数的)函数称为统计量，而用于估计的统计量称为估计量。由于一个统计量对于不同的样本取值不同，所以，估计量也是随机变量，并有其分布。...估计，分为两种，一种是点估计，也就是用估计量的实现值来近似相应的总体参数。另一种是区间估计，它是包括估计量在内（有时是以估计量为中心）的一个区间，该区间被认为很可能包含总体参数。...希望分别得到这两个总体均值和标准差的点估计（即样本均值和样本标准差）和个子总体均值的95%置信区间，利用R语句: 　　w = read.table("expend.txt",header = T) #读入数据

78820

新韶光电热防爆管道加热器参数

小编今天从新韶光电热集团了解了一种电器，名字叫做防爆电加热器，这是一种可以将电能转换为热能，并且对需要加热的物料进行加热的设备。它是防爆场所最常见的一种电加热产品。...新韶光电热集团的工程师耐心地给我讲解了，因为在很多化工、粉尘的现场，电器机械设备达不到要求，随时可能发生爆炸事故，当爆炸性物质跟空气中的氧的混合浓度，达到了爆炸极限的时候，一旦存在爆炸源，就会产生爆炸，...爆炸带来的后果会给企业带来不可估量的损失和伤亡。...这个时候防爆电加热器就大大地挥了它的作用。有人咨询小编问：防爆管道加热器参数都是什么，今天就来跟介绍一下防爆管道加热器参数。 一、防爆管道加热器参数 1、控制部分 防爆加热器分为一路电源进线。...我方配置保证电加热器安全稳定运行的必须仪表。

26710
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

估计参数的方法：最大似然估计、贝叶斯推断

一、最大似然估计 假设有3个数据点，产生这3个数据点的过程可以通过高斯分布表达。这三个点分别是9、9.5、11。我们如何计算高斯分布的参数μ 、σ的最大似然估计？...在这个例子中，我们将寻找均值μ的MLE。为此，我们求函数关于μ的偏导数： ? 最后，我们将等式的左半部分设为0，据μ整理等式得到： ? 这样我们就得到了μ的最大似然估计。...上面的等式意味着给定参数得到数据的概率等于给定数据得到参数的似然。然而，尽管两者相等，似然和概率根本上问的是不同的问题——一为数据，一为参数。这就是这一方法叫做最大似然而不是最大概率的原因。...贝叶斯推断 首先，（在统计学上）推断是推理数据的种群分布或概率分布的性质的过程。上面说的最大似然其实就包含了这一过程。我们基于观察到的一组数据点决定均值的最大似然估计。...但关于贝叶斯定理的模型形式的文献往往使用不同的符号。 我们通常使用Θ而不是A。Θ表示一组参数。所以如果我们尝试估计高斯分布的参数值，那么Θ表示均值μ和标准差σ（在数学上写作Θ = {μ, σ}）。

1.1K20

达梦(DM)报错: 无效的存储参数

@[TOC](达梦(DM)报错[-3209]: 无效的存储参数) 最近有一个项目，一直使用的是达梦数据库，今天遇到了一个问题，就是将测试环境新增加的表导入线上时报错 [-3209]: 无效的存储参数，这里我用我本地的达梦数据库复现一下这个问题...sql语句，同时执行sql脚本操作，这样我们就复现了问题 问题分析 出现这个问题的话，我们首先来看一下报错的位置，第16行有什么内容 再根据错误码 [-3209]: 无效的存储参数 在达梦官方文档中查询...SCOPE 参数为 0 表示修改内存中的动态配置参数值；参数为 1 表示修改内存和 INI 文件中的动态配置参数值；参数为 2 表示只在 INI 文件中修改配置参数，此时可修改静态配置参数和动态配置参数...当 SCOPE 等于 0 或 1，试图修改静态配置参数时服务器会返回错误信息。只有具有 DBA 角色的用户才有权限调用 SP_SET_PARA_VALUE。...我们可以设置SCOPE参数为1，直接修改内存和INI文件中的参数值，那么改完数据库大小写直接生效。

13610

ASP.NET Web API标准的“管道式”设计

我们不可能也没有必要创建一个“万能”的处理器来满足所有的请求处理需求，倒不如让某个处理器只负责某个单一的消息处理功能。...在具体的应用场景中，我们可以根据具体的消息处理需求来选择所需的处理器并组成一个完整的消息处理管道。在这里这个用于完成某个单一消息处理功能的处理器就是HttpMessageHandler。...对于这个SendAsync方法来说，request参数表示传递给当前HttpMessageHandler进行处理的请求，这是一个HttpRequestMessage对象。...抽象类HttpMessageHandler实现了IDisposable接口，它按照“标准”的方式实现Dispose方法。...方法被执行时，它会判断作为参数的HttpRequestMessage对象的属性字典中是否具有这样一个HttpRouteData对象。

1.2K60

【数据挖掘】主题模型的参数估计-最大似然估计（MLE）、MAP及贝叶斯估计

有了主题模型和相应的模型参数，我们可以有很多重要的应用，比如文本特征降维、文本主题分析等等。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。...先验分布的参数我们称为超参数(hyperparameter)即 同样的道理，当上述后验概率取得最大值时，我们就得到根据MAP估计出的参数值。...如果我们做20次实验，出现正面12次，反面8次，那么根据MAP估计出来的参数p为16/28 = 0.571,小于最大似然估计得到的值0.6，这也显示了“硬币一般是两面均匀的”这一先验对参数估计的影响。...3 贝叶斯估计 贝叶斯估计是在MAP上做进一步拓展，此时不直接估计参数的值，而是允许参数服从一定概率分布。...4、总结 综上所述我们可以可视化MLE,MAP和贝叶斯估计对参数的估计结果如下 个人理解是，从MLE到MAP再到贝叶斯估计，对参数的表示越来越精确，得到的参数估计结果也越来越接近0.5这个先验概率，越来越能够反映基于样本的真实参数情况

1.3K70

端到端的单细胞管道SCP-标准流程

分享是一种态度 删繁就简三秋树，领异标新二月花 本章介绍SCP中对于单细胞数据的标准处理流程，适用于单样本数据、无批次效应的多样本数据和其他探索性分析等。...主要参考Seurat标准流程建立的，包括了单细胞数据的标准化、高变异基因（HVF）检测、线性和非线性降维、细胞聚类等步骤。...该流程有以下特点： 参数简化，直接参数均为各步骤中主要参数，其余参数可通过list递入，具体参数说明请查阅Standard_SCP函数文档[1]。...； 自动化，例如自动检查数据类型、各步骤是否需要进行、自动估计线性降维空间的内在维度（intrinsic dimension）、细胞群编号自动排序等； 多种线性（pca，ica，nmf，mds，glmpca...对象中包含了处理后的数据矩阵，默认参数下分析所用的assay是RNA，所以改动的数据主要在pancreas_sub[["RNA"]]中；同时新增分析过程产生的graphs或reductions，其中非线性降维默认返回细胞在

28920

【案例】最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计的联系和区别

最大似然估计 一种方法是找到能最大化观测数据的似然函数（即 P(D;h)）的参数 h 的值。...这是被称为「最大似然估计」的最常用的参数估计方法。通过该方法，我们估计出 h=1.0。 但是直觉告诉我们，这是不可能的。...我们定义一个先验分布 p（h) 来表示在观测前关于 h 应该是什么值的直觉，以及在给定参数 h 的情况下的条件概率 p(D|h)。 如何利用现有的数据 D 估计参数 h 呢？...贝叶斯参数估计 有了最大后验估计，可以通过先验分布来引入我们的直觉，并且忽略归一化积分，从而得到后验分布模式下的关于 h 的点估计。 但是如果我们试着用近似方法求积分呢？...参数估计：从数据中估计某个概率分布的未知参数 贝叶斯参数估计将这两项任务构造成了「同一枚硬币的两面」： 估计在一组变量上定义的概率分布的参数，就是推断一个由原始变量和参数构成的元分布。

90430

视频服务器配置参数有哪些要求和标准

视频服务器配置参数是确保视频服务质量和性能的关键因素。下面将介绍视频服务器配置参数的几个主要方面，包括硬件配置、存储容量、网络带宽、视频编解码器以及安全性等要求和标准。...以下是硬件配置的一些要求和标准：处理器(CPU)：视频服务器需要具备高性能的处理器，以处理大量的视频数据和高并发访问请求。一般而言，多核心、多线程的处理器是较好的选择。...存储器(硬盘)：视频服务器需要具备大容量、高可靠性的存储器来存储视频文件。建议选择具有高转速、低延迟的SSD硬盘。...访问控制：视频服务器应具备访问控制功能，以限制用户的访问权限和访问范围，防止未经授权的访问和篡改。视频服务器配置参数是确保视频服务质量的关键因素之一。...随着技术的不断发展和应用场景的不断扩展，视频服务器的配置要求和标准也将不断更新和提升。

36730

深度 | 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题

我们认为问题可能在于参数估计的协方差矩阵的估计，并且我煞费苦心地推导和编写函数以使该矩阵不使用数值微分，但这并没有阻止不良行为。...当我们模拟许多过程并查看参数的分布时会发生什么？ 我模拟了 10000 个样本大小为 100、500 和 1000 的 GARCH(1,1)过程（使用与之前相同的参数）。以下是参数估计的经验分布。...正如我在此演示的那样，这些检验严重依赖于对模型参数的连续估计。至少我的实验表明，参数的变化没有被标准差充分捕获，同时也存在参数估计中不可接受的高度不稳定性。...GARCH 模型参数估计的不稳定性不仅使其本人困惑，也同样令我震惊。...GARCH 模型参数估计的不稳定性也引出了另一个问题，对于不可观测的波动率的建模，参数估计以及校准的结果都是值得怀疑的。所以，某些 SDE 参数的估计和校准的稳定性实验应该提上日程。

6.5K10

EM算法学习(番外篇):HMM的参数估计

在上一篇文章中留下了个尾巴是关于EM算法在HMM隐马尔可夫模型的参数估计拓展上的应用.在学习EM算法以后,我们再去学习HMM的Baum-Weich算法就会相对的非常容易,Baum-Weich不过是EM算法的一种特例而已...算法,来做一个关于HMM的参数估计的例子....1,2,1,2,1,2,1,2,1,1,1,1,12,1,2,1,2,1,2) 然后根据上边的公式得到,可以进行更新,然后用这个20个的观测值来去训练模型然后进行参数估计,估计结果如下: 通过比较真正的参数和估计的参数...,效果还是可以的,但是这还不够,为了进一步的提高估计的精确率,我们增加观测值,这一次我们用1000个观测值,反正都是随机生成的,训练下参数,结果如下: 效果还不错的,所以根据结果可以看见,增加样本训练量真的可以提高参数估计的精度...孟丽新，刘洪.基于EM算法约束条件下参数的估计【J】.东北师大学报: 自然科学版，2009，40(4):28-32.

89370

enableEventValidation 回发或回调参数无效 的解决办法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 回发或回调参数无效。...出于安全目的，此功能验证回发或回调事件的参数是否来源于最初呈现这些事件的服务器控件。...说到这里，我们要先断一下，先看一下会在什么情形下引发 回发或回调参数无效 (Invalid postback or callback argument.) 这个错误。...实则不然，先让我们看下ajax应用中的下拉列表框做了那些事，常见的是省市联动的ajax应用，市的下拉列表框在页面加载后是没有内容的，是根据用户选择的省 异步向服务器请求然后将响应解析之后加载到市的下拉列表框中...，它会判断出提交的数据不是预期的是未经授权的、是无效的，也就会报出本文的错误了。

2K10

EM算法学习(番外篇):HMM的参数估计

Baum-Welch算法,来做一个关于HMM的参数估计的例子....通过比较真正的参数和估计的参数,效果还是可以的,但是这还不够,为了进一步的提高估计的精确率,我们增加观测值,这一次我们用1000个观测值,反正都是随机生成的,训练下参数,结果如下: ?...效果还不错的,所以根据结果可以看见,增加样本训练量真的可以提高参数估计的精度,并且增加样本数还可以减少迭代的次数,这个算法还是很有效的....孙大飞，刘文举.基于EM算法的极大似然参数估计[J].河南大学学 报:自然科学版，2002，32(4):35-41....孟丽新，刘洪.基于EM算法约束条件下参数的估计【J】.东北师大学报: 自然科学版，2009，40(4):28-32.

1.5K110

基于偏差校正似然的贝叶斯参数估计

统计估计的一个特征是即使估计量(弱)一致的，他们也可以包含偏差。即随着样本量的增加，估计量的值收敛（概率）为基础参数的真实值，即期望值估计量可能与真实值有所不同。 下面的例子给出了一个有偏估计。...也许我们很幸运，并且对K₀的大小有一些先验知识；也许我们对赢得彩票最有可能的赔率有一些先入为主的观念。包含此类先入之见的标准方法是采用贝叶斯范式，并通过先验概率“校正”可能性： ?...但是，在本文中，我们不会采用绝对的频率主义或贝叶斯主义，而是提出一种实用的组合。 尽管如此，点估计还是有意义的，因为我们拥有最高可信度，最大的后验估计器（MAP）： ?...形式上，MAP估计器与无信息的MLE相一致，即一致/常数先验。对于信息先验来说，没有一种公认的、“正确的”选择形状的方法，所以我们继续假设它是泊松分布: ?...但是，我们可以从先验分布中计算出该参数值的估计值，该估计值可以取代真实参数值，从而得出偏差的估计值: ? 这使我们可以按先验偏差校正的可能性写出后验分布，如下所示： ?

36310

什么是“好的”统计估计器

先决条件 如果你对一些核心概念有一定的了解，这些东西就会更容易理解，所以这里有一个快速的关键词列表: 偏差;分布;估计;估计量;期望值E(X);损失函数;均值;模型;观察;参数;概率;随机变量;样本;统计...估计θ是参数，所以它们是(未知的)常数:E(θ) = θ和V(θ) = 0。...无偏估计器是E(θhat) = θ的估计器，这意味着我们可以期待我们的估计器是正确的(平均)。因为偏差指的是“系统地偏离目标的结果”。...或者更恰当地说，偏差是我们的估计(θhat)给出的结果和我们的估计目标(θ)之间的期望距离: Bias = E(θhat) - θ 选择“最佳”估计器 如果你喜欢无偏估计器，那么你可能会知道 UMVUE...这是uniformly minimum-variance unbiased estimator的首字母缩写词，它指的是在无偏估计器中进行最佳选择的标准：如果它们都是无偏的，则选择方差最小的那个！

64940

12.Flask-Restful定义Restful的视图 参数认证标准化返回参数

如果不写endpoint，那么将会视图函数的名字的小写来作为endpoint. add——resource的第二个参数是访问这个视图函数的url，这个url跟之前的route一样，可以传递参数，并且还有一点不同的是...if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 参数说明： default:默认值，如果这个参数没有值，那么将使用这个参数指定的值。...默认为False，如果设置为True，那么这个参数就必须提交上来。 type：这个参数的数据类型，如果指定，那么将使用指定的数据类型来强制转换提交上来的值。 choices:选项。...标准化返回参数 输出字段  对于一个视图函数，你可以指定好一些字段用于返回。以后可以使用orm模型或者自定义的模型的时候，它会自动的获取模型的相应的字段，生成json数据，然后再返回给客户端。...这其中需要导入flask_restful.marshal_with装饰器。并且需要些一个字典，来指示需要返回的字段，以及该字段的数据类型。

1.3K20
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券