算法基本思想如下：1）将每条直线的端点e1,e2，写成齐次坐标的形式e1=（x1_i,y1_i,w）,e2=（x1_i,y1_i,w）；则点的欧式坐标为（x1_i/w,y1_i/w）,（x2_i/w,y2_i/w）；常数w通常取1，当取0时，即代表该点处于无穷远处，这在欧式坐标里表示需要无穷远的符号。2）将直线表示为其两个端点的叉乘的齐次坐标向量（说明白点就是，两个点齐次坐标的叉乘为过这两个点直线
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2024-07-11 14:21:35
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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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# 点估计在R语言中的实现
作为一名刚入行的小白，你可能对如何使用R语言进行点估计感到困惑。别担心，我将通过这篇文章，带你一步步了解点估计的实现过程。
## 点估计流程
首先，让我们通过一个表格来了解点估计的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 选择合适的统计模型 |
| 4
原创
2024-07-25 09:20:22
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先计算分别
原创
2022-11-05 07:01:51
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\(\;\;\;\;\;\)估计，顾名思义就是对变量的估计咯，我们在对变量进行预测时，希望估计值能尽可能地逼近真实值。为了区分真实值和估计值，我们习惯用\(\theta\)表示真实值，用\(\hat \theta\)表示估计值。令\({\rm{\{ }}{x^{(1)}} \cdots {x^{(m)}}{\rm{\} }}\)是\(m\)个独立同分布的数据点。点估计是这些数据的任意函数：\({\
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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矩估计的思想就是替换思想：用样本原点矩替换总体原点矩。设总体XXX的kkk阶原点矩：μk=E(Xk)\mu_k=E(X_k)μk=E(Xk)，样本的kkk阶原点矩为：
原创
2022-02-22 10:55:42
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018 参数估计之点估计法：矩估计法、最大似然估计
原创
2017-12-03 11:48:18
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回归模型经过各种检验并标明符合预定的要求后，可利用它来预测因变量。预测（predict）是指通过自变量x的取值来预测因变量y的取值。1、点估计利用估计的方程，对于x的一个特定值 ,求出y的一个估计值就是点估计。点估计分为两种：（1）平均值的点估计：实际上是对总体参数的估计是利用估计的回归方程，对于x的一个特定值，求出y的平均值的一个估计值（2）个别值的点估计：对因变量的某个具...
原创
2022-01-11 16:49:55
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把施工时间划分为乐观时间、最可能时间、悲观时间乐观时间:也就是工作顺利情况下的时间为a最可能时间:最可能时间，就是完成某道工序的最可能完成时间m悲观时间:最悲观的时间就是工作进行不利所用时间b。 活动历时均值(或估计值)=(乐观估计+4×最可能估计+悲观估计)/6活动历时方差=(悲观估计值- 乐观估计值)/6用PERT公式计算出来的是完成某活动的平均工期，即有50%的可能性在该工期内完成 通过
原创
2022-11-09 16:46:30
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总体和样本的估计总体均值、样本均值与点估计量假设一个情境：曼帝糖果公司得到了超长效口香糖球的无偏样本，他们对样本中的每一粒糖球进行测试，得到了关于样本糖球口味持续时间的大量数据。61.9 62.6 63.3 64.8 65.1
66.4 67.1 67.2 68.7 69.9现在，求糖球总体的口味持续时间的均值和方差。估计总体均值如果样本是无偏样本，那么样本的糖球与总体糖球的口味持续时间相符，也就
R语言数据分析系列之七 —— by comaple.zhang
回归分析建模是数据分析里面很重要的一个应用之一，即通过使用已有的自变量的值建立某种关系，来预测未知变量（因变量）的值。如果因变量是连续的那就是回归分析，如果因变量为离散的，可以理解为是分类。在机器学习算法中，不管是连续变量预测还是离散的变量预测，我们都称之为有监督学习。回归分析可以用来做广告点击率预测也可以用来做销量预
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2024-05-23 10:11:15
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4.2 捕获深度摄像头的帧
深度图：它是灰度图像，该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。比如，CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出了基于浮点数的距离，该距离以毫米为单位。 点云图：它是彩色图像，该图像的每种颜色都对应一个 (x、y或z)维度空间。比如，CAP_ OPENNI POINT_ CLOUD_ _MAP通道
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2024-04-08 00:00:19
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什么是回归？ 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。说到回归，一般都是指线性回归（linear regression），所以本文里的回归和线性回归代表同一个意思。线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。极大似然估计 极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值
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2024-06-27 20:00:41
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SQQ 概率（probabilty）和统计（statistics）是两个相近的概念，其实研究的问题刚好相反。 概率是使用一个已知参数的模型去预测这个模型所产生的结果，并研究结果的相关数字特征，比如期望、方差等。假设现在已知一个射击运动员的得分服从均值为8.2，方差为1.5的正态...
原创
2022-01-07 16:00:29
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# 两点分布点估计的R语言编程
在统计学中，点估计是使用样本数据提供对未观测总体参数的单一值估计。两点分布（Bernoulli分布）是一种简单而重要的概率分布，通常用于建模二项选择问题，比如广告点击率、病人是否患病等。本文将通过R语言示例对两点分布的点估计进行详尽解读。
## 一、两点分布简介
两点分布（Bernoulli分布）是一种离散型概率分布，只有两个可能的结果，通常标记为0和1。其中
# 用 R 语言实现二项分布的点估计和区间估计
在统计学中，二项分布是一种描述在固定次数的独立试验中成功事件数量的概率分布。当我们面对一个带有二项分布的数据集时，我们通常需要进行点估计和区间估计。此文将指导你如何使用 R 语言实现这一过程。我们将从流程入手，逐步引导你完成整个过程。
## 流程概述
在进行二项分布的点估计和区间估计时，可以按照以下步骤执行：
```mermaid
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原文 |https://mp.weixin.qq.com/s/NV3ThVwhM5dTIDQAWITSQQ 概率（probabilty）和统计（statistics）是两个相近的概念，其实研究的问题刚好相反。 概率是使用一个已知参数的模型去预测这个模型所产生的结果，并研究结果的相关数字特征，比如期望、方差等。假设现在已知一个射击运动员的得分服从均值为8.2，方差为1.5的正态...
原创
2021-06-07 16:57:09
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偶然查到一篇PPT，详细介绍了matlab对于任何分布的均值和方差进行点估计，还有其它一些操作，防止迷路，将链接放在下面mat
原创
2022-08-23 14:22:26
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# R语言中的点估计和区间估计
在统计学中，点估计和区间估计是非常重要的概念。点估计提供了一个单一的数值来代表总体参数，而区间估计则提供了一个区间，估计这个参数可能落在这个区间内的概率。本文将基于R语言为大家介绍如何给出每个观测点的点估计值及其区间估计，并提供代码示例。
## 点估计
点估计是一种用样本数据对总体参数的估计方式。最常见的点估计包括样本均值、样本方差等。在R语言中，我们可以很方
