目录1、非参数模型和参数模型的区别是什么？优点缺点2、非参有什么用？3、直方图估计3.1 思想3.2 优缺点优点缺点3.3 代码实现方式一：懒人版，直接调包matplotlib histseaborn distplot方式二：我的代码实现定义直方图类测试尝试不同的区间宽度h总结参考资料： 开新坑，写一下非参课程的实验。以下是我的简易理解，不会写的太深入，可能会有错误疏漏，欢迎各位指出。若想深入了
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2023-07-12 09:57:11
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参数估计统计学有两大主要分支，分别是描述性统计学和推断统计学。描述性统计学用于描述和概括数据的特征以及绘制各类统计图表。总体数据，往往因为数据量太大而难以被获取，所以就有了通过较小的样本数据推测总体特性的推断统计学。 推断统计学的一个研究方向就是用样本数据估算总体的未知参数，称之为参数估计。如果是用一个数值进行估计，则称为点估计；如果估计时给出的是一个很高可信度的区间范围，则称为区间估计
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2023-10-16 09:33:58
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用于函数估计的非参数方法主要有核密度估计、局部多项式回归估计等。非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。核密度估计（kernel density estimation）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenbla
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2023-12-20 06:22:03
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本文对parzen窗估计做了简单叙述，针对《模式分类》（第二版）内容进行简单探讨，使用matplotlib库直观地了解parzen窗估计的一些特点和性质。
1.简介Parzen窗估计属于非参数估计。所谓非参数估计是指，已知样本所属的类别，但未知总体概率密度函数的形式，要求我们直接推断概率密度函数本身。对于不了解的可以看一下https://zhuanlan
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2024-05-21 06:53:30
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# Python 参数估计概述
参数估计是统计学中的一项关键技术，广泛应用于数据分析、机器学习和信号处理等领域。它通过观察数据来推断模型中参数的值。本文将探讨Python中的参数估计，包括一些常用的方法和代码示例，帮助你更好地理解这个主题。
## 什么是参数估计？
参数估计的基本目标是从样本数据中推断总体分布的参数。例如，假设我们想要估计一组数据的均值和标准差。通过对样本数据进行分析，我们可
# Python参数估计入门指南
了解参数估计是数据科学和机器学习的重要组成部分。参数估计用于通过已知数据来推断未知参数。本篇文章将指导你如何在Python中进行参数估计，并提供具体步骤和示例代码。我们将使用最大似然估计（MLE）作为例子进行演示。
## 整体流程
以下表格展示了进行参数估计的一般步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解数据集
原创
2024-09-03 03:44:14
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参数估计
原创
2021-08-02 14:35:52
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定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。位置参数我
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2024-10-22 14:46:04
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# Python中Copula参数估计的简单介绍
在统计学中，Copula是一种非常有用的工具，用来描述多变量的联合分布。通过Copula，我们能够将边缘分布与其联合分布分开建模，这使得在处理不同类型的数据时更加灵活。在本文中，我们将探讨如何在Python中进行Copula的参数估计，并展示一个简单的代码示例。
## Copula的基本概念
Copula函数是一种连接边缘分布的函数，允许我们
1. 实验目的理解逻辑回归模型，掌握逻辑回归模型的参数估计算法。2. 实验要求实现两种损失函数的参数估计（1.无惩罚项；2.加入对参数的惩罚），可以采用梯度下降、共轭梯度或者牛顿法等。验证：可以手工生成两个分别类别数据（可以用高斯分布），验证你的算法。考察类条件分布不满足朴素贝叶斯假设，会得到什么样的结果。逻辑回归有广泛的用处，例如广告预测。可以到 UCI 网站上，找一实际数据加以测试。3. 实验
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2023-11-06 15:49:19
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在做分类问题时，有时候需要使用样本的概率密度函数来求其后验概率。但是很多情况下并不知道其概率密度函数的形式（即样本的分布未知），此时就需要对样本进行非参数估计，来求解其概率密度函数。\(n\)个样本点中，在某点周围取一个区间\(R_{n}\)，计算区间\(R_{n}\)的体积\(V_{n}\)以及落在\(R_{n}\)中的样本的个数\(k_{n
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2024-01-07 21:07:40
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数理统计要解决的问题是，根据样本的信息猜测随机变量的信息。随机变量的分布可能完全未知，也可能已经判定为某类分布\(f(x,\theta_1,\cdots,\theta_k)\)，但有未知参数\(\bar{\theta}=(\theta_1,\cdots,\theta_k)\)，这是数理统计中最常研究的情景。1. 点估计 一类最简单的问题是，要求给出参数函数\(g(\bar{\theta})\
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2024-01-23 22:00:02
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# Python非参数估计库及其应用
在数据科学领域，参数估计和非参数估计是两种重要的统计推断方法。本文将重点介绍Python中的进行非参数估计的库，并通过代码示例来演示相关应用。
## 什么是非参数估计？
非参数估计是一种不依赖于特定参数分布的统计方法。这意味着在进行推断时，我们不假设数据遵循特定的分布形式，比如正态分布。相反，非参数方法依赖于数据本身的特性，因此在许多情况下可以提供更好的
# Python 似然参数估计的科普
似然参数估计是一种统计分析方法，它通过最大化似然函数来估计模型参数。在许多实际应用中，例如生物学、经济学和工程学，似然估计能够提供很好的参数估计。本文将通过Python中的实际应用示例来解释这一过程，并展示如何使用可视化工具来加强对数据的理解。
## 什么是似然函数？
简单来说，似然函数是指在给定参数下观测到特定数据的概率。在参数估计中，我们想找到最大化
# Python中的Gamma函数参数估计
Gamma函数是数学中的一种重要函数，广泛应用于概率论和统计学中。它的一般形式为Γ(n) = ∫₀^∞ t^(n-1)e^(-t) dt。在Python中，我们可以使用SciPy库来实现对Gamma函数的计算和参数估计。本文将介绍如何使用Python对Gamma函数进行参数估计，并提供相关代码示例。
## Gamma函数的定义
Gamma函数可以看
# 从零开始学习如何在Python中实现正态分布参数估计
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 小白入门
小白入门 --> 掌握基础知识
掌握基础知识 --> 实操练习
实操练习 --> 正态分布参数估计
正态分布参数估计 --> [*]
```
## 旅行图
```mermaid
journey
ti
原创
2024-04-26 05:58:59
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参数估计方法推断问题中, 一般会碰到两个问题: 1.参数估计问题: 已知 观测数据集 X, 估计其分布参数 \(\theta\), 也就是\(p(\theta|X)\) 2. 预测或回归问题: 已知观测数据集 X, 推测新观测数据 \(\tilde{x}\), 也就是 计算\(p(\tilde{x}| X )\).数据集 X 可以被认为是独立同分布的随机变量 \(\mathscr{X}\) 的观测
解析代码中的装饰器的时候，Python把被装饰的函数作为第一个参数传给装饰器函数。如果想让装饰器接受其他参数就需要创建一个装饰器工厂函数，再把参数传给它，返回一个装饰器，然后再把它应用到要装饰的函数上。最简单的装饰器就如示例1中的register：（示例1）#BEGIN REGISTRATION_ABRIDGED
registry =[]defregister(func):print('runni
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2023-11-03 06:41:24
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6.1点估计及R实现6.1.1矩估计R中的解方程函数:函数及所在包：功能uniroot()@stats：求解一元（非线性)方程multiroot()@rootSolve：给定n个(非线性)方程，求解n个根uniroot.all()@rootSolve：在一个区问内求解一个方程的多个根BBsolve()@BB：使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组uniroot(f,interva
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2023-08-12 22:46:24
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对于时间序列数据，常常需要用ARIMA模型作出拟合。本文使用R语言对客运量数据作出ARIMA拟合，提供一个一般化的ARIMA模型模板。在开始前，安装并导入必要的包install.packages('fUnitRoots')#安装单位根检验包
library(fUnitRoots)
install.packages('tseries')
library(tseries)
install.packa
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2023-09-26 11:57:38
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