依据样本推出总体分布的参数，方法有两种：矩估计和极大似然估计。 参数估计的形式有：点估计和区间估计。 点估计：构造合适的统计量θˆ=θˆ(X1,X2,...Xn)用来估计未知参数θ，θˆ称为参数θ的点估计量。 当给定样本观察值x1,x2,...xn时，θˆ(x1,x2,...xn)称为参数θ的点估计值。矩估计 矩估计：用样本矩估计总体矩，用样本矩的函数估计总体矩的函数。 理论依据
R语言参数估计目录R语言参数估计1.R语言点估计1.1定义1.2 例题2.R语言正态总体均值区间评估2.1定义2.2方差已知时，求置信区间2.2.1自定义函数2.2.2例题2.3方差未知时，求置信区间2.3.1调用内置函数t.test()2.3.2例题3.R语言单正态总体方差区间评估3.1定义3.2自定义函数3.3 例题4.R语言双正态总体均值差区间评估4.1定义4.2两方差均已知时，求
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2023-09-19 12:22:46
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第五章 参数估计 学习《R语言与统计分析》（汤银才 主编）一书，整理第五章参数估计部分如下：5.1 矩法估计和极大似然估计5.1.1 矩法估计无固定的函数，矩估计需自行构造统计量，并计算相关数据例：X<-sample(c(1,0), 20, replace = T, prob = c(0.6, 0.4))
theta <- mean(X)
t <- theta/(1-theta
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2023-08-17 16:41:44
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创建矩阵a <- matrix(1:16,nrow = 4,ncol = 4) #创建一个4行4列的矩阵
b <- matrix(1:12,nrow = 4,ncol = 3) #创建一个4行3列的矩阵
d <- diag(a) #矩阵的对角线元素
c <- diag((diag(d))) #利用对角线元素创建对角矩阵
c=a
c+a #矩阵相加
c-a #矩阵相减
c%
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2023-06-03 18:52:57
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# R语言中的牛顿法矩估计
## 引言
在数值优化和统计建模中，牛顿法是一种强大的迭代算法，特别适合用于寻找目标函数的极值。在统计学中，这种方法常用于参数估计，尤其是矩估计。在本文中，我们将探讨牛顿法在矩估计中的应用，并通过R语言代码示例进行解释。
## 什么是牛顿法？
牛顿法是一种通过迭代来寻找函数零点的数值方法。它利用函数在当前点的切线来逐步逼近根，也可以用于寻找目标函数的极值。牛顿法
数理统计7：矩法估计（MM）、极大似然估计（MLE），定时截尾实验
在上一篇文章的最后，我们指出，参数估计是不可能穷尽讨论的，要想对各种各样的参数作出估计，就需要一定的参数估计方法。今天我们将讨论常用的点估计方法：矩估计、极大似然估计，它们各有优劣，但都很重要。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！目录Part 1
统计建模与R软件-第四章 参数估计4.1设总体的分布密度为$$f(x;\alpha)=\begin{cases}(\alpha+1)x^\alpha&,x\in(0,1)\0&,other\end{cases}$$\(X_1,X_2,\cdots,X_n\)为其样本，求参数\(\alpha\)的矩估计量\(\widehat{\alpha_1}\)和极大似然估计量\(\widehat
MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。蒙特卡洛马尔可夫链Metropolis-Hastings算法问题如果需要计算有复杂后验pdf p(θ| y)的随机变量θ的函数f(θ)的平均值或期望值。您可能需要计算后验概率分布p(θ)的最大值。解决期望值的一种方法是从p(θ)绘制N个随机样本，当N足够大时，我们可以通过以下公式逼近期望值或最大值将相同的策略应用于通过从p(θ| y)采样并取样本集中的最大
R语言特征对大小写敏感通常，数字，字母，. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过，一个命名必须以 . 或者字母开头，并且如果以 . 开头，第二个字符不允许是数字。基本命令要么是表达式（expressions）要么就是 赋值（assignments）。命令可以被 (;)隔开，或者另起一行。基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式（compound expressio
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2023-09-06 13:35:20
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R语言中数据整形前言 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的，很多数据都要经过整理才能进行有效的分析，数据整形不仅仅是为了改善数据的外观，也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤。数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分，这是门学问，是R语言数据处理的内容之一。目录 1. 通过重新构建数据进行整形 2. transform 和 within 函数 3. stack 和 unstack 函数1. 通
R语言计算线性回归的最小二乘估计全称：线性回归的最小二乘法（OLS回归），ordinary least square，字面翻译：普通最小平方；内容：包括三个部分：简单线性回归、多项式回归、多元线性回归；原理：最小二乘法，即使回归函数与实际值之差的平方和最小，来找出线性表达式的各个参数；R语言实现函数：lm()
使用方法：fit<-lm(y~x1+x2……+xn,data)表达式说明如下：符号
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2023-06-25 13:41:47
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# R语言中空格的表示方法
在R语言中，空格（空白）主要用于分隔代码的不同部分，以提高代码的可读性和可维护性。虽然空格在语法上并不被看作是一个特定的字符，它在多种情况下都发挥着重要作用。本文将详细阐述R语言中关于空格的表示，包括不同类型的空格、如何使用空格进行数据处理，以及一些最佳实践。同时，我们还将用代码示例来说明这些概念，并用状态图进行总结。
## 空格的类型
在R语言中，空格主要分为以
# 使用R语言中的下标表示来解决一个具体问题
在R语言中，下标用于访问和操作数据结构中的元素。下标通常以方括号 [] 表示，可以是单个数字或一组数字。下标的使用非常灵活，可以用于访问向量、矩阵、数据框等数据结构中的元素。在本文中，我们将通过一个具体问题来演示如何使用R语言中的下标表示来解决问题。
## 问题描述
假设我们有一个包含学生姓名和对应成绩的数据框，我们需要根据学生姓名找到对应的成绩
# 如何在R语言中表示黑色？
## 引言
在R语言中，可以使用不同的方式来表示颜色。黑色是一种常见的颜色，本文将介绍如何在R语言中表示黑色，并通过示例解决一个实际问题。
## 问题描述
假设我们需要绘制一张柱状图，其中一部分柱子需要用黑色表示。我们希望知道如何在R语言中表示黑色。
## 解决方案
R语言中有多种方式可以表示黑色。下面将介绍两种常见的方式。
### 方式一：使用16进制颜色码
鉴于后续机器学习课程中多次提到参数估计的概念，为了避免囫囵吞枣的理解某些知识点，决定对概率统计的这部分知识点进行简要总结，这篇博客主要涉及的是点估计中的矩估计知识点，后续的博客将总结点估计中其他两个比较常见的方式，极大似然估计以及最小二乘法。基础概念为什么要出现估计呢？因为在统计学中，所要观测的数据量往往都比较大，我们不可能将所有数据全部都进行统计，一种可行的方式就是从这些数据量中抽取一部分数据，
### 在r语言中如何表示数据
在R语言中，数据通常以数据框（data frame）的形式进行表示。数据框是一种二维数据结构，类似于表格，其中每一列可以存储不同类型的数据。以下是一个简单的例子，展示如何创建和操作数据框：
#### 创建数据框
```markdown
```r
# 创建一个包含姓名、年龄和性别的数据框
data
一、为什么要估计（estimate）在概率，统计学中，我们所要观测的数据往往是很大的，(比如统计全国身高情况）我们
原创
2022-04-11 10:26:36
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# Python广义矩估计的实现
## 介绍
广义矩估计是统计学中一种常用的参数估计方法，它通过最大化样本矩与理论矩之间的差异来估计参数的值。在Python中，我们可以使用SciPy库中的`scipy.stats`模块来实现广义矩估计。
## 流程
下面是实现Python广义矩估计的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入所需的库和模块 |
原创
2023-07-14 04:02:14
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摘要：频谱占用率预测允许认知无线电次级用户进一步利用频谱。频谱感知测量中的时间相关性可以用来预测主要的用户活动模式。在适用的情况下，与单用户(局部)频谱预测相比，协作频谱预测具有提高预测精度的潜力。本文提出了基于软融合的协作频谱占用率预测的概念和方法.仿真结果表明，预测误差明显优于局部预测和基于硬融合的频谱预测。1 引言统计频谱占用率预测 (SOP )在动态频谱访问(DSA )系统重
极大似然估计又叫最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood Estimation），极大似然在数据分析领域中一般是对变量求偏导数或对矩阵求偏导数，然后偏导数为0求解一般为最小值解。因为统计领域大部分都是下凹的函数。随机误差为正态分布时，极大似然的求解正好为最小二乘求解。极大似然原理：给定一个概率分布，已知其概率密度函数（连续分布）或概率质量函数（离散分布）为，设分布参数为，似然函数
