标签:art 区间估计 初学者 样本 等价 为什么 net col 结果
理解略肤浅,所以该博文更适合像我一样的初学者,所以大牛勿喷!当然哪里有不合适的地方,欢迎指正,万分感谢!!
1、什么是估计
通过样本去估计总体
2、参数估计
。。。我理解就是估计参数,可以是总体期望,也可以是总体方差。根据对象是一个值,还是一个区间,可分为点估计和区间估计
3、矩估计
首先我们应该了解什么是矩呢?这是一个数理统计概念:
中心矩,原点矩一个意思。
矩估计的指导思想就是假设样本情况等价于总体情况,就是假设尽可能大的局部情况等价于全局情况。有点像自然辩证法里提到的归纳主义,由大量单称陈述得出全称陈述。
一个未知参数,建立一个含有1阶矩的方程求解。全局期望=局部期望
同理两个未知参数,两个方程,1 2阶矩;三个未知参数,三个方程,1 2 3阶矩……
哈哈,还不理解,找几篇大学概率论矩估计的题做做就明白啦!!
4、最大似然估计
“似然性”或“或然性”是什么呢?用于在已知某些观测所得到的结果时,对有关事物的性质的参数进行估计。在统计学中,它和“概率”是完全不同的两个概念,概率用于在已知一些参数的情况下,预测接下来的观测所得到的结果。
最大似然估计的指导思想是发生概率大的事件更可能发生,这让我联想到《操作系统》中刚访问过得进程,在未来短时间内更可能发生。
这也就是为什么求解过程中,需要似然函数最大。
比如:投一枚硬币,正面概率0.8,记x=1;背面0.2,记x=0 。投掷n次,记为x1、x2……xn。我更愿意相信,正面会反复出现,可能性大的事件会尽量出现,也就是似然函数最大。啊~呸,有点错误,应该这么想:应该说投掷n次,既然它这样发生,所以这样发生的组合概率最大,因为它都发生了,肯定比没发生的概率大,所以我们求似然函数最大。
好吧,上面逻辑还不通,暂且如此理解,慢慢理解加深在进一步修改。
!!!随着认识的加深,我还会修改的,欢迎大佬指正, 喷可以,但是请轻喷!!!
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