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

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

荷电状态（State of charge, SOC）估计是电池管理系统的核心功能之一，它在电动汽车的生命周期中起着重要作用.针对锂离子电池温度影响模型参数，进而导致SOC估计不准确的问题，本文提出了基于鲁棒H∞滤波的SOC估计方法

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

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13章基本回归模型----概述了 EViews中的普通最小二乘估计(OLS) 基础。 第14章其他回归方法--讨论加权最小二乘估计(WLS),二阶段最小二乘 估计(TSLS),和非线性最小二乘估计(NLS)技术

提出可在稀疏角域以及多普勒域下对天线阵列信号向量进行接收和分析的方法,讨论在多普勒频域范围内的DOA估计问题,并在有效的频带范围内提取信号冲激响应较大的值.在稀疏DOA的恢复过程中采用的是L2,0估计算法,并在多路天线频谱感知的架构下充分利用DOA所固有的稀疏特性,对其进行稀疏恢复.对于在测试环境中不可避免的噪声问题,分析三种不同噪声分布下的DOA估计误差问题.仿真结果显示频域范围内的L2,0-DOA估计算法具有较低的计算复杂度和较高的准确度,并且算法对噪声不敏感,鲁棒性较高

第一节 设计矩阵列复共线与岭回归 第二节 自变量重新组合与主成分回归 第三节 增广相关阵的特征根回归 第四节 均匀压缩估计 第五节 有偏估计的极值意义与几何意义

本文首先讨论了对数正态分布及三参数对数正态分布理论,然后重点研究了对数正态克立格法。在分析了无偏条件及最小估计方差之后,给出了对数正态克立格法方程组及对数克立格方差。克立格权系数λa即为该方程组的解。据此,可以估计矿床中每一块段的克立格估值Zv,该估值是具最小估计方差的无偏线性估计量。该法已用于一个铁铜矿床的储量计算