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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# 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
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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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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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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即参数化算法和非参数化算法。参数化机器学习算法可以大大简化学习过程，也可以限制可以学到的东西，将函数简化为已知形式的算法称为参数化机器学习算法。算法包括两个步骤:为函数选择一个form。从训练数据中学习函数的系数。线性回归和逻辑回归就属于参数化机器学习算法。非参数机器学习算法没有对映射函数的形式做出强烈假设的算法称为非参数机器学习算法。因为不做假设，非参数算法可以自由地从训练数据中学习任何func
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2023-12-09 23:20:29
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对于确定性趋势的参数估计，大致有五种：常均值模型、线性模型、二次式模型、季节均值模型、余弦模型。虽然每种模型各有特点和要求，但对于参数求解，一般都是使用OLSE。其区别仅在与设计矩阵的构造。本文将介绍这五种模型参数估计的R语言自编程序的实现。 注： 1、本人最近正在学习《时间序列分析及应用》一书，本文的相关理论也来自于此书，水平有限，如有错误，还请多批评指正； 2、本文未贴出运行结果，有需要的
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2023-08-12 20:06:24
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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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非参数估计：核密度估计KDE
核密度估计Kernel Density Estimation(KD)概述密度估计的问题由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假定数据分布符合某种特定的性态，如线性、可化线性或指数性态等，然后在目标函数族中寻
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2023-08-03 20:45:43
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参数估计
原创
2021-08-02 14:35:52
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目录1 最大似然估计1.1 实验要求1.2 实验思路1.3 代码实现1.4 实验结果2 Parzen窗2.1 实验要求2.2 实验思路2.3 代码实现2.4 实验结果3 K近邻3.1 实验要求3.2 实验思路3.3 代码实现及结果3.3.1 一维情况3.3.2 二维情况3.3.3 三维情况4 KNN实战4.1 实验要求4.2 实验思路4.3 实验结果与思考 1 最大似然估计1.1 实验要求使用上
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2024-02-02 06:49:11
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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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核密度估计，或Parzen窗，是非参数估计概率密度的一种。比如机器学习中还有K近邻法也是非参估计的一种，不过K近邻通常是用来判别样本类别的，就是把样本空间每个点划分为与其最接近的K个训练抽样中，占比最高的类别。 直方图 首先从直方图切入。对于随机变量$X$的一组抽样，即使$X$的值是连续的，我们也可
原创
2022-01-14 16:21:27
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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.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.zhihu.com/p/88562356下面仅对《模式分类》（第二版）的内容进行简单探讨和代码实现2.窗函数我们不去过多探讨什么是窗函数，只需简单理解这种估计的思想即可。假设一种情况，你正在屋里看模
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2024-01-22 10:29:28
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参数估计 已经知道观测数据符合某些模型的概率下，我们可以利用参数估计的方法来确定这些参数值，然后得出概率密度模型。这个过程中用到了一个条件，
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2019-05-04 19:23:00
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参数估计已经知道观测数据符合某些模型的概率下，我们可以利用参数估计的方法来确定这些参数值，然后得出概率密度模型。这个过程中用到了一个条件，就是概率分布符合某些模型这个事实。在这个事实上进行加工。个人理解：概率密度函数形式已知，求出形式中的参数。非参数估计（无参密度估计）实际中...
原创
2021-09-28 18:11:08
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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
