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
# Python 矩估计的实现
## 一、引言
矩估计（Method of Moments）是一种统计估计方法，通过样本的矩与分布理论的矩建立等式，从而求解分布的参数。掌握矩估计的实现将大大提升你对统计推断的理解和应用能力。本文将详细介绍如何在Python中实现矩估计，并以实际代码示例来指导你。
## 二、流程概述
下面是实现矩估计的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 矩估计与 Python 实现
矩估计（Method of Moments）是一种统计推断的方法。它通过样本的矩来估计总体的矩，从而实现对模型参数的估计。矩估计在实际统计分析中被广泛应用，尤其是当传统的最大似然估计不易实施时。
## 矩的定义
在统计学中，矩是描述随机变量分布特征的重要量。对于一维随机变量 \(X\)，其 \(n\) 阶矩定义为：
\[
\mu_n' = E(X^n) =
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，
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2024-06-14 22:43:54
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矩估计简单来讲就是之前我们提到辛钦大数定律的实践版本，辛钦大数定律中所提到的样本k阶矩依概率收敛到总体的k阶矩。 正是这个公式代表了矩估计的强大之处，通过不同的k可以列出不同的方程。(样本k阶矩存在)，根据线性代数的相关知识，未知数的个数等于方程数个数的时候，系数行列式满秩。我们就可以将
# 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
584阅读
先计算分别
原创
2022-11-05 07:01:51
173阅读
## R语言中 Gamma 分布的矩估计参数估计指南
在统计学中，Gamma分布是一种常用的连续概率分布。其参数的估计可以通过矩估计方法来实现。矩估计法是基于样本矩与理论矩相等的原则，以此来估计分布的参数。本文将为大家介绍如何在R语言中进行Gamma分布的参数矩估计，下面是整个过程的一个简要流程：
### 流程步骤
下面的表格展示了矩估计 gamma 分布的参数估计的步骤：
| 步骤 |
概率论和数理统计是机器学习重要的数学基础。概率论的核心是已知分布求概率，数理统计则是已知样本估整体。概率论和数理统计是互逆的过程。概率论可以看成是由因推果，数理统计则是由果溯因。数理统计最常见的问题包括参数估计，假设检验和回归分析。所谓参数估计，就是已知随机变量服从某个分布规律，但是概率分布函数的有些参数未知，那么可以通过随机变量的采样样本来估计相应参数。参数估计最主要的方法包括矩估计法，极大似然
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2023-12-26 21:28:33
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# Python中的矩估计：实现Moment Method
在这篇文章中，我们将会详细探讨如何在Python中实现矩估计（Moment Method）。如果你刚入行，可能会对这个概念感到陌生。不用担心！我们将一步一步来。从理解流程到具体代码实现，你都可以轻松掌握。
## 1. 矩估计概述
矩估计是一种统计方法，用于从样本数据中估计一个概率分布的参数。基本的思想是通过样本矩（即均值、方差等）
21、请简要说说EM算法。@tornadomeet，本题解析来源：有时候因为样本的产生和隐含变量有关（隐含变量是不能观察的），而求模型的参数时一般采用最大似然估计，由于含有了隐含变量，所以对似然函数参数求导是求不出来的，这时可以采用EM算法来求模型的参数的（对应模型参数个数可能有多个），EM算法一般分为2步： E步：选取一组参数，求出在该参数下隐含变量的条件概率值； M步：结合E步求出的隐含变
# Python中的广义矩估计法
在统计学中，参数估计是一种估计总体特征的方法。其中，广义矩估计法是一种常用的参数估计方法，它利用矩的估计量来估计参数。Python作为一种功能强大的编程语言，也提供了广义矩估计法的实现。本文将介绍广义矩估计法的基本原理，并给出Python代码示例。
## 广义矩估计法的原理
广义矩估计法是一种以矩的估计量作为参数估计的方法。在广义矩估计法中，我们通过选择合适
原创
2024-06-16 05:20:46
225阅读
参数估计：是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。 点估计：依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。 区间估计（置信区间的估计）：依据抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，作为总体分布的未知参数或参数的函数的真值所在范围的估计。例如人们常说的有百分之多少的把
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2022-04-19 11:37:26
715阅读
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
185阅读
首先我们来看下什么是参数估计 那么参数估计问题又是什么？ 参数估计分为两大类，一类是点估计，还有一类是区间估计，点估计分为矩估计和最大似然估计，就比如说估计降雨量，预计今天的降雨量如果是550mm就是点估计，如果是500-600mm就是区间估计点估计的主要任务就是去寻求位置参数的点估计量或者说是点估计值，我们可以通过矩估计和最大似然估计法来求下面再简单看下矩估计法我们可以用样本矩估计总体矩，用样本
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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设样本来自，的分布中含有个未知参数。设存在直到阶的原点矩。显然，，仍然含有个参数，记为，。我们得到方程组 解此方程组，并用样本的阶原点矩代替总体阶原点矩，得到参数的矩估计量 矩估计量的观测值称为矩估计值。 为计算参数的矩估计值，则可用样本数据数组x（numpy.array类对象）的mean函数计算样本1阶原点矩；若需要计算（）阶原点矩，则只需调用x**k的mean函数即可。例1随机地取8只活塞环
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2023-10-01 11:08:28
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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
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2024-03-14 09:23:23
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# 使用矩估计法估计伽玛分布的参数
伽玛分布是一种广泛应用于统计学、信号处理及其他领域的连续概率分布。它通常用于建模等待时间和事件发生的间隔。伽玛分布有两个参数：形状参数 \( k \) 和尺度参数 \( \theta \)。在本文中，我们将探讨如何使用矩估计法来估计这些参数，并提供相应的R语言代码示例。
## 矩估计法简介
矩估计法是一种通过样本矩与理论矩相等来估计分布参数的方法。对于伽玛
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）我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候，就需要用到估计了。我们先抽取样本，然后通过统计样本的情况，去估计总体。下面是数学中常用到的术语：
原创
2022-04-11 10:20:14
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