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学习笔记1 有偏估计(biased estimate)和无偏估计(unbiased estimate)
有偏估计(biased estimate)和无偏估计(unbiased estimate)本质上的区别是两种估计方法。 1.区别与产生的原因 首先有偏估计和无偏估计的区别和产生原因是什么呢，原因在于样本的数量。 定义： 有偏估计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，其期望值不是待最小二乘法——高斯-马尔可夫定理的证明，无偏估计、求系数的方差
目录 前言相关证明无偏估计系数的标准差 高斯-马尔可夫定理的优点同局限性 前言 最小二乘法(least squares)是我们很早就就接触过的一类方法，是广义线性回归的特殊情形——即一元线性回归。本文将假设误差遵从高斯——马尔可夫假设，证明为什么在该假设下，最小二乘法求得的系统计信号处理基础 习题解答5-6
题目： 如果观测到 其中 是具有方差 的WGN，求 的MVU估计。 解答： 根据《统计信号处理》图5.5的步骤进行求解 1. 求解充分统计量 由于： 因此： 那么： 其中： 因为可以将 分解为： 其中： 因此，可以得到： 是 的一个充分统计量。 2. 求解充分统计量的函数，满足无偏估计 又二、参数估计
1. 点估计与优良性 点估计 总体 X 的分布函数形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助总体的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为点估计。 点估计问题就是要构建一个适当的统计量 θ-hat（X1、.. 、Xn），用它的观察值 θ-hat (x1、.. 、 xn)来估计未知参数 θ。Python爬取天地图瓦片
一、底图（geotiff）与瓦片（png） 瓦片地图的大小一般是256*256像素，文件格式一般是png，同一级中的所有瓦片地图拼接起来得到这一级的地图，png格式的地图不含地理信息，需要将该地图转换成包含地理信息的geotiff格式（也称tiff或tif） geotiff的地理信息一般包括projection（投影坐标系，常用的是EPS关于样本方差的无偏估计
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-\mu)}^2不知道CAD坐标系，如何做到CAD与卫星影像无偏叠加？
在城市规划、道路管线、林业、农业、地质和环境监测等各行各业的国民经济建设中，一般都会需要将CAD与卫星影像无偏移叠加配准。因为影像地图具有影像内容、线划要素、数学基础等，拥有比单纯的矢量线划地图丰富得多的信息量，具有直观易读的特点，从而提高了地理信息为人们的视觉直接感知ArcGIS中能加载谷歌无偏移卫星影像？竟然还有历史影像？！
谷歌地球彻底不能用了奥维中也下架谷歌系列地图（目前设置DNS也无法解决）工作中没有了谷歌卫星影像有时很是让人头疼，特别一些地方需要看下历史影像才能进行下一步工作不过最近小助手发现了一款插件一款ArcGIS插件这个插件竟然可以打开谷歌影像卫星影像还是无偏移的！竟然还能查看谷歌历NLP学习笔记23-抽样
一 序 本文属于贪心NLP训练营学习笔记系列。之前的Python基础以及numpy相关的内容，视频上是60--90的。还有一个关于Python做爬虫的。先跳过后面再看吧。 这一章不知道哪个老师讲的，PPT不是哪个标准的英文，类似手写体那种看着眼花，而且对于概率统计学这种术语很多的，我连名词都不补数学基础之高斯分布——有偏估计、无偏估计
上一篇介绍了高斯分布在一维情况下的极大似然估计 我们接上篇，通过极大似然估计得到的两个参数值为例，来看下它们是有偏的还是无偏的。 首先来看下有偏估计跟无偏估计的定义 定义 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，其期望值不是数理统计：参数估计
learning why, thinking what, then forgetting how. 随着时间的流逝，知识总会被遗忘和被沉淀，我们无法选择去遗忘那一部分，但是我们可以选择去沉淀那一部分。 教材为：《数理统计（孙海燕等）》 第二章 参数估计 在解决实际问题中，当确定了总体的分布族后，我们要从样本来推断总体标准差为什么除以n-1
https://www.jianshu.com/p/a423903ce1fa title: 标准差为什么除以n-1 date: 2019-10-16 12:10:54 type: "tags" tags: 统计学 categories: 生物统计 前言 在学习统计学的时候，我遇到过这么一个问题，也就是说，样本的标准差公式，如下所示： 很多统计学书上都提到，在样本标准差的计算为什么样本方差的分母是n-1？为什么它又叫做无偏估计？
为什么样本方差的分母是n-1？最简单的原因，是因为因为均值已经用了n个数的平均来做估计在求方差时，只有(n-1)个数和均值信息是不相关的。而你的第ｎ个数已经可以由前(n-1)个数和均值 来唯一确定，实际上没有信息量。所以在计算方差时，只除以(n-1)。 那么更严格的证明呢？请耐心的看下最小二乘法
最小二乘法来估计参数，就是使得实际值与估计值的差距的平方最小。 β可以被已知的未知数计算得到是无偏估计的值。但是用最小二乘法可以得到最好的线性无偏估计量，因为变异比较小。所以这种方法就是最稳定的最通用的方法。 如果只有一个β1，也就是只有y与x1，则使用两样本t检验估计量|估计值|矩估计|最大似然估计|无偏性|无偏化|有效性|置信区间|枢轴量|似然函数|伯努利大数定理|t分布|单侧置信区间|抽样函数|
第二章 置信区间估计 估计量和估计值的写法？ 估计值希腊字母上边有一个hat 点估计中矩估计的原理？ 用样本矩来估计总体矩,用样本矩的连续函数来估计总体矩的连续函数,这种估计法称为矩估计法。Eg：如果一阶矩则样本均值估计总体均值 公式化之后的表达： 其中的μ1的Matlab碎碎念
求标准差： std(A,a):A为已知数据。a=0表示无偏标准差，即分母为(n-1);a=1表示有偏标准差，分母为n。矩估计时一般用a=0,因为分母为n时估计会有偏差 求方差： var(A)：所求为无偏方差，即分母为(n-1)。如果要求分母为n的方差，使用(std(A,1))^2