如何理解无偏估计无偏估计：就是我认为所有样本出现的概率一样。假如有N种样本我们认为所有样本出现概率都是1/N。然后根据这个来计算数学期望。此时的数学期望就是我们平常讲的平均值。数学期望本质就是平均值无偏估计为何叫做“无偏”？它要“估计”什么？回答第二个问题，它要估计的是整体的数学期望（平均值）。那为何叫做无偏？有偏是什么？
假设这个是一些样本的集合,我们根据样本估计整体的数学期望（平均值）。
因为
转载
2023-07-04 19:54:26
253阅读
平均值是一个无偏估计。无偏估计无偏估计是用样本统计量来估计总体参数时的一种无偏推断。估计量的数学期望等于被估计参数的真实值，则称此估计量为被估计参数的无偏估计，即具有无偏性，是一种用于评价估计量优良性的准则。无偏估计的意义是：在多次重复下，它们的平均数接近所估计的参数真值。有偏估计有偏估计（biased estimate）是指由样本值求得的估计值与待估参数的真值之间有系统误差，其期望值不是
转载
2020-06-28 17:11:00
456阅读
2评论
定义 无偏估计 ：估计量的均值等于真实值，即具体每一次估计值可能大于真实值，也可能小于真实值，而不能总是大于或小于真实值（这就产生了系统误差）。 估计量评价的标准 （1） 无偏性 如上述 （2） 有效性 有效性是指估计量与总体参数的离散程度。如果两个估计量都是无偏的，那么离散程度较小的估计量相对而言
原创
2021-06-07 10:01:25
1602阅读
无偏和有偏 本质来讲，无偏/无偏估计是指估算统计量的公式，无偏估计就是可以预见，多次采样计算的统计量（根据估算公式获得）是在真实值左右两边。类似于正态分布的钟型图形。比如对于均值估计： mean = (1/n)Σxi 一定有的比μ大，有的比μ小。 那么对于有偏估计，就是多次采样，估算的统计量将会在真
转载
2020-01-19 13:17:00
2389阅读
2评论
无偏估计是参数的样本估计量的期望值等于参数的真实值。一个简单的例子（https://www.zhihu.com/question/22983179/answer/23470969）：比如我要对某个学校一个年级的上千个学生估计他们的平均水平（真实值，上帝才知道的数字），那么我决定抽样来计算。我抽出一个10个人的样本，可以计算出一个均值。那么如果我下次重新抽样，抽到的10个人可能就不一样了，那么这个从
原创
2022-07-15 22:02:29
713阅读
1.为什么样本方差的分母是n-1 首先给出样本方差的计算方法：\[S^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}{(X_i-\bar{X})}^2\]其中样本均值\[\bar{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i\]总体方差（在总体均值$\mu$已知的情况下）的定义是\[{\sigma}^2=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{(X_i-\
转载
2021-09-14 18:42:00
1070阅读
2评论
何谓无偏估计个人理解是,用某种方式对采样后的样本进行统计,比如求方差,这
原创
2023-01-18 10:29:33
318阅读
无偏估计的方差 DeepSeek 思考： 嗯，用户问的是“无偏估计的方差”，这应该是在统计学中的内容。首先，我得回忆一下什么是
学习笔记，仅供参考，有错必纠文章目录无偏性定义3.2.1(偏差与无偏估计)定义3.2.2(一
原创
2022-06-02 21:06:32
223阅读
The Devil is in the Details: Delving into Unbiased Data Processingfor Human Pose Estimationgithub地址1.使用连续度量标准数据转换是指在不同的坐标系之间对关键点位置进行裁剪、旋转、调整大小、翻转等操作的转换。现有的姿态估计方法都是在离散空间中利用像素来测量图像的大小。而利用离散的像素点作为度量，...
原创
2021-08-26 11:40:32
780阅读
# Python利用蒙特卡洛模拟验证OLS估计的无偏性
在统计学中，普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）是一种用于回归分析的常见方法。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并通过最小化误差平方和来估计参数。如果OLS估计是无偏的，那么在多次重复实验中，参数的期望值应该等于真实值。这篇文章将利用Python的蒙特卡洛模拟方法来验证OLS估计的无偏性。
## 蒙
假设X为独立同分布的一组随机变量，总体为M，随机抽取N个随机变量构成一个样本，和是总体的均值和方差, 是常数。是对样本的均值和方差，由于样本是随机抽取的，也是随机的。既然是随机变量，就可以观察他们的均值方差。这里需要注意的是，由于样本是随机的，所以X1，X2，X3...都是随机的。 上式中可以看出， 样本均值这个变量的期望就是总体的均值，因此可以说均值是无偏的。接下来看样本方差
转载
2017-06-01 16:05:13
4818阅读
数据挖掘05-偏相关分析【原理、案例、python实现】一、需求场景二、偏相关分析简介2.1 引入偏相关分析的原因2.2 什么是偏相关分析2.3 偏相关分析的步骤（1）计算样本的偏相关系数（2）对上一步求得的偏相关系数进行检验三、【案例分析】行驶里程与影响因素的偏相关分析3.1 速度3.2 温度3.3 电压3.4 总电流3.5 小结四、python偏相关分析4.1 数据源4.2 pandas4.
# Python 偏态分布的参数估计
在统计学中，偏态分布是一类常见的分布形式，它的概率密度函数（PDF）不对称，通常用来描述某些现实世界中的数据集，例如收入分配、考试分数等。准确地估计偏态分布的参数对于数据分析和建模至关重要。本文将介绍如何在Python中进行偏态分布的参数估计，并通过代码示例加以说明。
## 偏态分布的概述
偏态分布（Skewed Distribution）主要分为两类：
import numpy as npa = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])pian = np.std(a, ddof = 0) # 有偏print("std
转载
2023-02-23 12:34:43
217阅读
# 将有偏变量转为无偏变量的Python方法
在数据分析和统计学中，有偏变量（biased variables）通常指那些受到某种系统性误差影响的变量，导致它们的估计值偏离真实值。为了保证结果的准确性和可靠性，我们需要将这些有偏变量转换为无偏变量。在本文中，我们将使用Python来解决一个实际问题，即如何从一组数据中提取出无偏变量，确保我们分析的准确性。
## 实际问题背景
假设我们是一家市
文章目录数据分析常用概念卡方检验单样本K-S检验两独立样本的非参数检验多个独立样本的非参数检验两配对样本检验多匹配样本的非参数检验 数据分析常用概念偏度：分布不对称性测量。正态分布是对称的，偏度值是0。偏度值大于0表示正偏态，具有显著的正偏态的分布具有很长的右尾。偏度值小于0表示负偏态，具有显著的负偏态的分布具有很长的左尾。作为一个指导，当偏度值超过标准误差的两倍时，即认为分布不具有对称性。峰度
转载
2023-11-23 18:55:05
350阅读
无偏标准分计算是一个统计学中的重要概念，尤其在数据分析中扮演着关键角色。它可以用来确定每个数据点离均值的距离，并相对于标准偏差进行标准化。接下来，将详细介绍如何实现无偏标准分的计算，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和迁移方案。
### 备份策略
首先，我们需要准备一个可靠的数据备份策略，以确保数据不会在计算过程中丢失。这里展示一个备份流程图，并提供一些命令代码以便于执行。
一、总体介绍：频数分布有正态分布和偏态分布之分。 正态分布是指多数频数集中在中央位置，两端的频数分布大致对称。统计数据峰值与平均值相等的频率分布。 偏态分布是指频数分布不对称，集中位置偏向一侧。统计数据峰值与平均值不相等的频率分布。 若集中位置偏向数值小的一侧，称为正偏态分布；集中位置偏向数值大的一侧，称为负偏态分布。如果频数分布的高峰向左偏移，长尾向右侧延伸称为正偏态分布，也称右偏态分布；同样的
转载
2023-09-30 11:32:03
359阅读
关于最大似然估计法，我们有以下直观想法：现在已经取到样本值x_{1},x_{2},\cdots,x_{n}了，这表明取到这一样本值的概率L(\theta)比较大。我们当然不会考虑那些不能使样本x_{1},x_{2},\cdots,x_{n}出现的\theta\in\Theta作为\theta的估计，再者，如果已知当\theta=\theta_{0}\in\Theta时使L(\theta)取很大值，
原创
精选
2022-10-02 23:33:47
623阅读
