1 点估计 1.1 点估计理解（point estimate） 总体，样本属于参数空间 一般未知，要由样本对作一个估计，或对作一个估计，这种估计称为点估计 通常用记为的一个点估计。 1.2 点估计的方法 （1）矩估计： 就是用样本矩来代替总体矩，当然有好有坏 设为总体的一个简单随机样本，， 分别称， 为k阶样本原点矩和k阶样本中心矩. 记 为什么能用矩估计？

简介 人群计数是计算机视觉领域的一个核心任务，旨在估算静止图像或视频帧中的行人数量。在过去几十年中，研究人员在这个领域投入了大量的精力，并在提高现有主流基准数据集性能方面取得了显著进展。然而，训练卷积神经网络需要大规模且高质量的标记数据集，而标记像素级别的行人位置成本昂贵，令人望而却步。 此外，由于数据分布之间存在领域转移，即在标签丰富的数据领域（源领域）上训练的模型无法很好地泛化到另一个标签

统计学R语言 实验3  点估计 一、实验目的 1. 掌握理解点估计的相关概念和方法。 2. 掌握理解点估计的估计质量好坏判断方法。 3. 熟悉R语言等语言的集成开发环境。 二、实验分析与内容 某灯泡厂从某日生产的一批灯泡中抽取10个灯泡进行寿命试验，得到灯泡寿命（h）数据如下：1050 1100 1080 1120 1200 1250 1040 1130 1300 1200 。求该

目录 9.1 Introduction 9.2 Relative Efficiency 定义： 9.3 Consistency 定义： 定理： 9.4 Sufficiency Sufficient 定义： Likelihood 定义： 定理： 9.5 The Rao–Blackwell Theorem and Minimum-Variance Unbiased Estimat

文章目录 点估计和估计量的求法点估计概念矩估计法极大似然估计法 参考文献 参数估计是数理统计中重要的基本问题之一。通常，称参数的可容许值的全体为参数空间，并记为 Θ \Theta Θ。所谓参数估计就是由样本对总体分布所含的未知参数做出估计。另外，在有些实际问题中，由于事先并不知道总体 X X X 的分布类型，而要对其某些数字特征，如均值、方差等做出估计，习惯上也把这些数字特征

文章目录 引言一、参数估计的概念二、参数的点估计2.1 矩估计法2.2 最大似然估计法 写在最后 引言 我们之前学了那么多分布，如正态分布 N ( μ , σ 2 ) N(\mu,\sigma^2) N(μ,σ2)，泊松分布 P ( λ ) P(\lambda) P(λ) 等等，都是在已知 μ , σ , λ \mu,\sigma,\lambda μ,σ,λ 的情况下。

文章目录 引言一、参数估计的概念二、参数的点估计2.1 矩估计法2.2 最大似然估计法 写在最后 引言 我们之前学了那么多分布，如正态分布 N ( μ , σ 2 ) N(\mu,\sigma^2) N(μ,σ2)，泊松分布 P ( λ ) P(\lambda) P(λ) 等等，都是在已知 μ , σ , λ \mu,\sigma,\lambda μ,σ,λ 的情况下。