 §7.1 点估计  §7.2 基于截尾样本的最大似然估计  §7.3 估计量的评选标准  §7.4 区间估计  §7.5 正态总体均值和方差的区间估计  §7.6 (0－1)分布参数的区间估计  §7.7 单侧置信区间

统计推断问题可以分为两大类,一类是估计问 题,一类是假设检验问题.本章讨论总体参数 的点估计和区间估计 设总体X的分布函数的形式为已知,但它的一个或多个参数为未知,借助于总体X的的一个 样本来估计总体未知参数的值的问题称为参数的点估计问题

研究了混合时变时滞(离散时滞和分布时滞)神经网络的状态估计问题.离散时滞在一个区间上变化,区间下界不一定为零.通过构造一个新的Lyapunov泛函,结合Jensen积分不等式,可以得到一个时滞相关状态估计器设计方法,使得误差系统是全局渐近稳定的,所得结果由线性矩阵不等式形式给出.数值算例证明了本文方法的有效性和优越性

譬如,在估计湖中鱼数的问题中,若 我们根据一个实际样本,得到鱼数N的极 大似然估计为1000条 实际上,N的真值可能大于1000条, 也可能小于1000条. 若我们能给出一个区间,在此区间 内我们合理地相信N的真值位于其中. 这样对鱼数的估计就有把握多了

何为网格自适应划分？ ANSYS 程序提供了近似的技术自动估计特定分析类型中因为网格划分带来 的误差。（误差估计在 ANSYS Basic Analysis Procedures Guide 第五章中讨论。） 通过这种误差估计，程序可以确定网格是否足够细。如果不够的话，程序将自动 细化网格以减少误差。这一自动估计网格划分误差并细化网格的过程就叫做自适 应网格划分，然后通过一系列的求解过程使得误差低于用户指定的数值（或直到 用户指定的最大求解次数）

1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用

譬如,在估计湖中鱼数的问题中,若 我们根据一个实际样本,得到鱼数N的极 大似然估计为1000条 实际上,N的真值可能大于1000条, 也可能小于1000条. 若我们能给出一个区间,在此区间 内我们合理地相信N的真值位于其中. 这样对鱼数的估计就有把握多了

第1节 工程风险估计概述 第2节 工程风险估计的方法 第3节 工程风险损失的内容 第4节 工程风险估计的应用 第5节 工程风险损失影响程度的度量方法

研究多元地质统计学涉及以下方面的若干问题:(1)多元地质统计学的基本假设,包括:协同区域化变量、互变异函数、互协方差以及协同区域化变量的二阶平稳假设和内蕴假设;(2)协同区域化矩阵;(3)协同区域化的线性模型;(4)多元地质统计学的最佳估计方法,包括用协同克立格法对区域化变量的估计、空间分量的估计以及区域化因子的估计

利用多点雷达数据,使用最小二乘法对高炉的料面形状进行估计.首先,采用三段曲线描述料面形状,其中包括两段直线一段二次曲线.其次,利用炉料分布规律对三段曲线的具体参数进行约束,使得料面形状的估计更为合理.然后,利用多点雷达数据和最小二乘法估计料面形状,实现料面的实时动态显示.利用某钢厂的实际雷达测量数据,证实了该方法的有效性