文章目录前言维特比算法第一步:初始化第二步:向下递推第三步:得到最优路径的概率和终点第四步:逆向得到完整的状态序列后记 本文完全基于李航老师的《统计学习方法第2版》 前言先介绍一下HMM隐式马尔科夫主要解决三大基本问题: 1.概率计算问题(已知模型参数，观测序列出现的概率):直接计算法，复杂度为，不实际前向算法，复杂度为后向算法2.学习问题(已知观测序列，估计模型参数)监督学习方法:计算简单，但
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2024-10-21 13:26:56
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为了方便理解，这里假设因变量为y，解释变量为x1(内生)、x2，控制变量为c1，工具变量为z1。OLS回归y = β1x1 +β2x2 + β3*c1 + e1.直接ols回归reg y x1 x2 c12.异方差检验 在完成基本的OLS回归后，输入：#1.Breusch-Pagan test(B-P)检验
reg y x1 x2 x3 c1
estat hettest,iid rhs
#对所有
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2024-01-30 18:55:39
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假设检验的步骤：第1步：确定你要研究的问题是什么。第2步：证据是什么？（选取合适的统计量）第3步：判断标准是什么？（显著性水平）第4步： 做出结论第一类错误假设检验例题：1.明确假设：2.计算Ho的假设前提下的概率：P值3.显著性水平：4.做结论： 假设检验的步骤：第1步：确定你要研究的问题是什么。零假设(Ho)： 备选假设（H1）：第2步：证据是什么？（选取合适的统计量）在零假设成立的前提下，
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2023-12-06 16:02:11
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这一章内容：属性与属性之间常见的联系。理论铺垫：假设检验与方差检验；相关系数：皮尔逊、斯皮尔曼；回归：线性回归；PCA与奇异值分解；1.假设检验概念：做出一个假设，根据数据已知的分布性质，来推断该假设成立的概率有多大。过程：step1：建立原假设H0，H0的反命题为H1，也叫备择假设。一般情况下，原假设的分布是符合该分布的，而备择假设是不符合该分布的。step2：选择检验统计量：根据数据的均值方差
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2024-09-06 10:14:50
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目录1、什么是假设检验2、P值2.1 为什么要把更极端的情况加起来？3、显著水平4、与置信区间的关系1、什么是假设检验抛硬币是概率统计学中很经典的一种实验方法，也是我们生活中一种常见的决策手段。通常意义下抛硬币和抽签是一样的，都是公平的。所谓的硬币是公平的，也就是“花”和“字”出现的概率是差不多的。然后，你想和我打赌，作为一个资深的理智赌徒，我怎能听信你的一面
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2024-04-29 11:56:38
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#关于假设检验 假设检验（Hypothesis Testing），或者叫做显著性检验（Significance Testing）是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。既然以假设为前提，那么在进行检验前需要提出相应的假设：H0：原假设或零假设（null hypothesis）
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2024-09-23 08:38:36
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一、基本概念假设检验和参数估计解决的是不同的问题，参数估计是对参数$\theta$作出一个估计比如均值为$\mu$，而假设检验则是对估计的检验，比如均值真的是$\mu$嘛？1. 定义假设检验指的是使用统计学的方法判定某假设为真的概率. 通常假设检验包含以下四个步骤：1.1 形成零假设null hypothesis $H_0$和备择假设alternative hypothesis$H_a$
序号问题别名问题详细描述解法1.评估问题概率计算问题 样本生成问题给定一个模型，如何计算某个特定的输出序列的概率Forward-Backward算法2.学习问题参数估计问题 模型训练问题给定足够量的观测数据，如何估计隐含马尔科夫模型的参数Baum-Welch算法3.预测问题解码问题 序列预测问题给定一个模型和某个特定的输出序列，如何找到最可能产生这个输出的状态序列Viterbi算法（1）评
Q:所有可能隐含状态的集合 V:所有可能观测状态的集合S:长度为T的状态序列 O:长度为T的观测序列 A:状态转移矩阵 表示在t时刻处于状态
作者：Aryansh Omray，微软数据科学工程师，Medium技术博主机器学习领域的一个基本问题就是如何学习复杂数据的表征是机器学习。这项任务的重要性在于，现存的大量非结构化和无标签的数据，只有通过无监督式学习才能理解。密度估计、异常检测、文本总结、数据聚类、生物信息学、DNA建模等各方面的应用均需要完成这项任务。多年来，研究人员发明了许多方法来学习大型数据集的概率分布，包括生成对抗网络（GA
# Python GLS回归
## 简介
在统计学中，广义最小二乘（Generalized Least Squares，GLS）是一种用于估计线性回归模型参数的方法。与普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）相比，GLS考虑了误差项之间的相关性和异方差性，使得参数估计更加准确。Python提供了多个库来实现GLS回归，本文将介绍如何使用StatsModels库进行
原创
2023-08-14 19:58:00
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# 0 简介今天学长向大家介绍一个适合作为毕设的项目毕设分享 python大数据房价预测与可视化系统 1 数据爬取1.需求描述对于数据挖掘工程师来说，有时候需要抓取地理位置信息，比如统计房子周边基础设施信息，比如医院、公交车站、写字楼、地铁站、商场等，一般的爬虫可以采用python脚本爬取,有很多成型的框架如scrapy，但是想要爬百度地图就必须遵循它的JavaScriptApi，那么肯定需要自己
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2024-09-26 09:28:29
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SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于20
codedump » glog简单分析glog简单分析
项目组一直使用google的glog开源库进行日志输出, 花时间研究了一下, 做些分享.这里就不分析它的使用方式了, 还是比较简单的, 几乎可以不用配置就直接使用了.另外, 如果真的需要配置的话, glog和一般的日志系统(如log4系列)是不太一样的, 后者一般使用配置文件, 而glog是在命令行参数中指定的.对比优缺点, 配
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2024-08-19 12:42:34
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Researchers retain or reject hypothesis based on measurements of observed samples. The decision is often based on a statistical mechanism called hypothesis testing.假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方
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2024-08-03 18:59:52
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# 在Python中实现广义最小二乘法（GLS）
在统计学和机器学习中，广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）是一种用于处理具有非同方差误差的线性回归模型的方法。它的基本思想是通过加权最小二乘法来修正普通最小二乘法在这些情况下的偏差。接下来，我将带你一步步实现GLS，并附上详细说明和代码示例。
## 整体流程
在实现GLS之前，我们需要清楚整个流程。以
下面介绍的是用G-Q检验法检验异方差是否存在，以及如何在Eviews中操作，借ESDN这个平台记录自己的学习心得，同时希望各路大佬批评指正。##残差 在回归分析中，除了回归模型设立的解释变量（自变量）之外，还有许多影响被解释变量（因变量）的其他因素，同时在测量过程中也有可能产生误差。我们将上述原因产生的误差称为随机误差。 以ei=yi—yi^作为随机误差的无偏估计量##OLS参数估计的基本假定 1
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2024-04-09 10:55:20
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GLS 基本信息开坑了，这里从介绍GLS基本信息开始，至于怎么安装GLS，
原创
2021-12-31 14:38:26
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GLS 基本信息
开坑了，这里从介绍GLS基本信息开始，至于怎么安装GLS
什么是GLS
GLS全称GL Studio，是一款独立于平台的快速原型工具，用来创建实时的、二维的或三维的、照片级的、交互式的图形界面软件。它可以与HLA/DIS仿真软件相连，它生成的C++和OpenGL源代码可以单独运行，也可以嵌入到其他的应用程序中。它运行于Windows NT、IRIX和Linux操作系统上。更为
原创
2021-07-27 11:36:57
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原创
2021-08-05 09:54:10
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