论读书
睁开眼，书在面前
闭上眼，书在心里
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2020-02-16 16:34:00
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# Python 区间估计的科普
区间估计是统计学中的一个重要概念，目的是通过样本数据为总体参数提供一个范围估计。相比于点估计，区间估计可以给出一个置信度，以反映估计的可靠性。本文将围绕区间估计展开讨论，并通过Python代码示例来加深理解。
## 什么是区间估计？
区间估计主要是用于估计总体参数的一种方法，它使用样本数据来计算一个区间（即上下限），使得这个区间能够以一定的置信度包含总体参数
原创
2024-09-15 06:06:28
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统计学是通过什么检测两个变量之间是否有关系？ 例如身高和性别是否有关系答：通过检测男性样本的身高均值 VS 女性样本的身高均值 是否有差异，有差异就说明两个变量之间存在关系。检验均值的差异是否为零，不看大小只看是否为零 参数估计 例题：北京市领导想知道当年住宅价格增长率是否达到了国家限定的阈值，比如10% 1.我们需要的是总体数
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2024-04-25 14:01:14
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从《高斯—马尔可夫定理》和《参数条件协方差矩阵的估计》我们知道现代高斯—马尔可夫定理认为广义最小二乘法的参数估计量
是满足“线性关系”、“随机抽样”、“不存在完全共线性”、“条件均值为零”等假设时，
最有效的线性无偏估计量。而且通过对误差方差估计量的研究我们也可以通过
对残差
进行调整得到
条件协方差矩阵的最佳估计量
和
。这里只剩下最后一个问题：
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2024-05-13 14:15:45
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注：区间估计是除点估计之外的另一类参数估计。相对于点估计只给出一个具体的数值，区间估计能够给出一个估计的范围。 0. 点估计 vs 区间估计根据具体样本观察值，点估计提供了一个明确的数值。但是这种判断的把握有多大，点估计本身并没有给出。区间估计就是为了弥补点估计的这种不足而提出来的。相同点：都可以给出未知参数的估计；估计的准确度都依赖取样的质量.不同点：点估计需要的信息少(矩估计仅需要样
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2024-05-27 16:49:35
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文章目录一、基本概念1.1 区间估计1.2 置信水平（置信度）1.3 置信系数1.4 置信区间1.5 单侧置信限1.6 置信域二、枢轴量法2.1 上侧
α分位数2.2 小样本情况下的步骤2.3 大样本情况下2.4 单个正态总体参数的置信水平为
1
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2024-05-15 21:11:27
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求参数置信区间的一般步骤：先求处未知参数θ的点估计。构造一个包含θ和θ_hat的随机变量J。使得J(θ,θ_hat)函数落在a与b之间，并其概率等于1-a：连续型，只需考虑等号成立的情况。等价变形，得到[θ_,θ-] 就是参数θ的双侧1-a的置信区间。 区间估计引例：每个司机一年中得到多少张罚单。3张，点估计，2.5张，区间估计。显然一个区间比单值提供了
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2023-09-24 14:02:06
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本文主要介绍了假设检验的异常点检验和DW检验，最后介绍了区间估计问题和预测问题。
目录Chapter 8：假设检验与区间估计(2)4.5 异常点检验4.6 Durbin-Watson 检验4.7 回归系数的区间估计4.8 因变量的预测Chapter 8：假设检验与区间估计(2)4.5 异常点检验在统计学中，异常点是泛指在一组数据中，与它们的主题不是来自同
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2023-11-12 23:12:52
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021 区间估计（对u的区间估计、对a^2的区间估计）
原创
2023-03-17 19:45:05
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回归分析估计的估计区间r语言是一种多用于统计学和数据分析的工具，通过理解与实现这一过程，能够有效评估数据间的关系及其不确定性。本文将详细介绍如何在R语言中进行回归分析的估计区间的构建，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及生态集成。
## 环境配置
首先，我们需要配置R环境以支持回归分析相关的库。在R中使用的常用库包括 `lmtest`, `ggplot2` 和 `dplyr`
介绍在有参估计中，我们有两种常见的估计参数的方法：点估计区间估计本次估计方法，就是介绍一下用Python对正态分布样本进行区间估计的方法。数学方法概述对呈正态分布的样本的参数进行区间估计的方法，我们大致可以分成两类：去估计和去估计，在估计 或又分别有2种情况，则一共有以下四种情况：已知求未知求已知求未知求面对4种不同的情况我们来分别简要讨论一下计算方法。已知求 由于已知，则我们设，设某小概率事件为
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2024-05-29 08:39:18
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一、问题描述一元线性回归分析时一种非常简单也是非常基本的回归理论，能够用来刻画两个变量之间的以线性关系的变化趋势，进而预测未知点处的数据。 回归分析就是根据已知数据的变化趋势来确定回归函数（方程），其中回归系数待定，而后利用一些数值方法或者统计方法来估计回归系数。 一元线性回归分析就是估计方程y=kx+b是中的系数k和b，常见的方法有：计算数学的方法——最小二乘法、统计方法——最大似然估计法、机器
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2024-07-10 14:01:08
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1.背景介绍点估计和区间估计是一种常用的统计估计方法，它们在许多实际应用中得到了广泛应用。在这篇文章中
原创
2024-01-05 11:59:18
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在 C/C++/Java 等等语言中，整型变量的自增或自减操作是标配，它们又可分为前缀操作(++i 和 --i)与后缀操作(i++ 和 i--)，彼此存在着一些细微差别，各有不同的用途。这些语言的使用者在接触 Python 时，可能会疑惑为什么它不提供 ++ 或 -- 的操作呢？Python 中虽然可能出现 ++i 这种前缀形式的写法，但是它并没有“++”自增操作符，此处只是两个“+”(正
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2024-08-14 13:59:32
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# Python贝叶斯区间估计实现方法
## 概述
在统计学中，贝叶斯区间估计是一种用于估计参数不确定性的方法。在Python中，可以使用一些库来实现贝叶斯区间估计，比如`pymc3`。本文将向你介绍如何使用`pymc3`库来实现Python贝叶斯区间估计。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[建立模型]
B --> C[运
原创
2024-04-17 04:11:19
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## 项目方案：机器学习估计区间范围
### 1. 项目背景
在许多应用场景中，准确地估计数据的区间范围是至关重要的。例如，在金融市场，投资者需要获得某支股票未来价格的上下限，这可以帮助他们做出更明智的决策。本项目旨在利用机器学习技术对数据进行分析并估计区间范围，以便为决策提供支持。
### 2. 项目目标
本项目的主要目标包括：
- 收集足够的历史数据用于模型训练。
- 使用合适的机器学
原创
2024-10-31 09:21:34
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1.单正态总体的区间估计方差已知，估计均值：Z检验：z.test()：BSDA包，调用格式： z.test(x, y = NULL, alternative = "two.sided", mu = 0, sigma.x = NULL, sigma.y = NULL, conf.level = 0.95)x,y是数值向量，默认y=NULL,即进行单样本的假设检验；alternative用于
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2023-06-21 23:09:10
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1. 统计学中常用概念 Mean 均值 平均数或算数平均数，常用 Outliers 异常值 不适合大多数数据集的值称为异常值 Percentiles 百分数 百分位数提供了有关各数据项如何在最小值与最大值之间分布的信息。对于无大量重复的数据，第p百分位数将它分为两个部分。大约有p%的数据项的值比第p百分位数小；而大约有(100－p)％的数据项的值比第p百分位数大。对第p百分位数，严格的定义如下：
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2023-08-11 16:24:38
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双正态总体的区间估计两个总体均值差的置信区间（1）均为已知因为分别为的无偏估计，故是的无偏估计由的独立性及得 于是 故在置信度为时的置信区间为实际应用设超大牵伸纺机所纺的纱的断裂强度服从，普通纺机所纺的纱的断裂强度服从。现对前者抽取容量为200 的样本，算得;对后者抽取容量为100的样本，算得。求置信度为0.95时，$\mu_1-\mu_2 $的区间估计。解：这是方差已知时求双正态样本的均值差的区
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2024-06-12 23:04:29
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# R语言的比例估计和置信区间估计的基础教程
在数据分析中，比例估计和置信区间估计是基本而重要的概念。本文将为刚入行的小白提供一个详细的流程指南，帮助你快速掌握如何在R语言中实现这些估计。我们将采用步骤化的方法，并通过代码示例进行讲解。
## 流程概览
首先，让我们概述一下实现比例估计和置信区间估计的基本流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述
