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对大数进行估计时
考研数学题
答:
此题中,明显知道 用正态分布求解,有一个精确
估计
结果,你再用XXXX不等式时,“粗略估计”结果,当然不一样!你用XXX不等式的结果应该比上面的结果大,因为任意对ε,“粗略估计”将结果放大,保证对任何分布未知的随机变量,恒成立。这一章的内容是:切比雪夫不等式(粗略估计)-->
大数
定理-->中心...
1+1=什么?
答:
n可以表示为19个4次方的和。这已经接近于预期的目标g(4)=19了。人们还发现,当自然数充分大时,可以将它表为g(k)个k次幂的和,这里g(k)≤g(k)。实际上,g(k)比g(k)小得多(当k大的
时候
)。目前仅仅知道g(2)=4,g(4)=19。对g(k)
进行估计
是一个很艰难的问题。
矩
估计
值和矩估计量有什么区别?
答:
矩
估计
量由来:由辛钦
大数
定律知,简单随机样本的原点矩依概率收敛到相应的总体原点矩,这就启发我们想到用样本矩替换总体矩,进而找出未知参数的估计,基于这种思想求估计量的方法称为矩法。用矩法求得的估计称为矩法估计,简称矩估计。矩法估计原理简单、使用方便,使用时可以不知总体的分布,而且具有...
预测原理
答:
一般基于数据的机器学习问题的目标是要使期望风险达到最小化,但是由于已知的全部信息只有数据集的期望风险,而且该期望风险无法计算,因此根据概率论中的
大数
定理,利用算术平均代替式(5-1)中的数学期望,于是定义下式: 含水层含水量预测综合物探技术 由于R(ω)是用已知的训练样本对(5-1)式
进行
的
估计
,因此称为经验风...
矩
估计
值是什么?和矩估计量有区别吗?
答:
矩
估计
量由来:由辛钦
大数
定律知,简单随机样本的原点矩依概率收敛到相应的总体原点矩,这就启发我们想到用样本矩替换总体矩,进而找出未知参数的估计,基于这种思想求估计量的方法称为矩法。用矩法求得的估计称为矩法估计,简称矩估计。矩法估计原理简单、使用方便,使用时可以不知总体的分布,而且具有...
贝叶斯分类器(1)贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然_百度知 ...
答:
类先验概率 表达了样本空间中各类样本所占的比例,根据
大数
定律,当训练集包含充足的独立同分布样本时, 可通过各类样本出现的频率来
进行估计
. 看起来是样本出现的概率,对给定样本 ,从形式上也可以看出 与样本的类标记无关 ,因此估计 的问题就转化为如何基于训练数据D来估计先验 和 的问题,所以问题的重点就是怎么...
怎样证明样本均值是总体期望值的极大似然
估计
值?
答:
咱们分两个步骤来证明,第一步是找出指数分布的参数λ的极大似然
估计
是什么;第二步是证明该估计值是λ的相合估计。第一步,指数分布的概率密度函数如下,假设X1,X2,...,Xn是该分布的样本值,因此似然函数(用L表示)的表达式如下,为了求出参数的极大似然估计,令 由以上推导可以看出,n个抽样...
谁有数学必修三的知识点
答:
如果要用样本资料推断总体时,则需要先对各层的数据资料
进行
加权处理,调整样本中各层的比例,使数据恢复到总体中各层实际的比例结构。2.2.2用样本的数字特征
估计
总体的数字特征1、本均值: 2、.样本标准差: 3.用样本估计总体时,如果抽样的方法比较合理,那么样本可以反映总体的信息,但从样本得到的信息会有偏差。在...
“1+1”代表了什么?
答:
这已经接近于预期的目标g(4)=19了。人们还发现,当自然数充分大时,可以将它表为G(k)个K次幂的和,这里G(k)≤g(k)。实际上,G(k)比g(k)小得多(当k大的
时候
)。目前仅仅知道G(2)=4,G(4)=19。对G(k)
进行估计
是一个很艰难的问题。
1+1是什么意思·
答:
n可以表示为19个4次方的和。这已经接近于预期的目标g(4)=19了。人们还发现,当自然数充分大时,可以将它表为g(k)个k次幂的和,这里g(k)≤g(k)。实际上,g(k)比g(k)小得多(当k大的
时候
)。目前仅仅知道g(2)=4,g(4)=19。对g(k)
进行估计
是一个很艰难的问题。
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