参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法。当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性

由定义可见,我们是以最大风险的大小作为衡量 决策函数好坏的准则。因此,使最大风险达到最小的 决策函数是考虑到最不利的情况,要求最不利的情况 尽可能地好。也就是人们常说的从最坏处着想,争取 最好的结果。它是一种出于稳妥的考虑,也是一种偏 于保守的考虑

非平稳序列 ARMA的平稳性 VAR的平稳性 单位根所带来的问题 单位根检验 单位根检验的Stata实例 协整的思想与初步检验 协整的最大似然估计

本题中所使用的长度单位为 E(=30.24cm)；容积单 位为 G(=3.785L(升)). 某些州的用水管理机构需估计公众的用水速度 (单位是 G/h)和每天总用水量的数据。许多地方没有测 量流入或流出水箱流量的设备，而只能测量水箱中的 水位(误差不超过 5%). 当水箱水位低于某最低水位 L 时，水泵抽水，灌入水箱内直至水位达到某最高水位 H 为止。但是也无法测量水泵的流量，因此在水泵启 动时无法立即将水箱中的水位和水量联系起来。水泵 一天灌水 1~2 次，每次约 2h. 试估计在任意时刻(包括 水泵灌水期间)t 流出水箱的流量 f(t)，并估计一天的总 用水量

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

根据贝叶斯统计推断理论,提出了运用蒙特卡洛计算机模拟技术构造机械应力、强度功能参数下的可靠度最大熵先验分布的原理和方法.通过对圆柱形螺旋弹簧的可靠度计算实例分析,表明了这一方法具有机械工程实用价值,也为今后机械行业制定分布类型统一规范理论计算机械可靠度提供一种探索思路和理论方法

多元线性回归模型与假定条件 最小二乘法（OLS） 最小二乘估计量的特性 可决系数 显著性检验与置信区间 预测 预测的评价指标 建模过程中应注意的问题

一、了解(最低要求): 二、线性单方程计量经济学模型的基本理论与方法; 三、了解普通最小二乘法有关的参数估计过程和结论; 四、能够进行线性单方程模型的普通最小二乘估计; 五、独立完成建立线性单方程计量经济学模型的全过程工作

7.1 概述 7.2 设计暴雨的计算 7.3 由设计暴雨推求设计洪水 7.4 可能最大暴雨及可能最大洪水的估算

• 线性回归 • 逻辑斯蒂回归 • 最大熵模型 • 极大似然估计 • 模型学习浅谈 • 最大熵总结 • 最大熵应用举例（略） • 最大熵源码分析（略） • 最大熵包使用（略）