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上海交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT讲稿)第七章 参数估计(7.2)点估计的评价标准
文档格式:PPS 文档大小:429.5KB 文档页数:25
7.2点估计的评价标准 对于同一个未知参数,不同的方法得到的估计量可能不同,于是提出问题 1.应该选用哪一种估计量? 2.用何标准来评价一个估计量的好坏? (1)无偏性 (2)有效性 (3)致性
上海交通大学:《证券投资分析》课程教学资源(PPT课件)第五章 基本分析(二)
文档格式:PPT 文档大小:3.38MB 文档页数:28
一、公司分析 1.公司竞争地位分析 2.公司业务分析 3.公司财务分析 二、内在价值估测 1.基本原理 2.现金流 3.贴现现金流模型 4.贴现现金流模型在特殊情 况下的运用 三、相对价值法 1.相对价值法的概念 2.市盈率的决定因素 3.市盈率的估计 4.其他相对价值指标 5.公司估值模型比较分析 四、公司股票的成长性和 价值分析 1.账面价值—市场价值比率 2.收益—价格比率 3.公司规模 4.财务比率之间的互相关系
上海交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT讲稿)第七章 习题课
文档格式:PPS 文档大小:582KB 文档页数:25
问题1极大似然估计具有不变性,矩估计是否也具有? 答否 例如服从反射正态分布,其p.d.f为现用矩法分别对和作估计
《资源环境统计》课程教学资源(PPT课件讲义)第十三讲 森林资源统计
文档格式:PPT 文档大小:304.5KB 文档页数:114
第一节 森林资源与森林资源统计 一、森林资源概述 二、森林资源的影响因素 三、森林资源统计的基本内容 第二节 森林资源实物量及其变动统计 一、森林资源统计的基本问题 二、林地资源实物量及其变动统计 三、林木资源实物量及其变动统计 四、森林资源质量统计 五、森林资源帐户 第三节 森林资源利用统计 一、林地资源利用统计 二、林木资源利用统计 第四节 森林资源经济价值估算 一、林地资源价值估算 二、林木资源价值量统计 第五节 森林资源生态服务功能价值评估 一、森林资源生态服务功能价值的评估方法 二、森林资源各种生态服务功能价值的估算 三、森林资源生态服务功能价值评估案例
东北财经大学会计学系列教材:《财务管理》课程电子教案(PPT课件)第二章 财务估价模型
文档格式:PPT 文档大小:552.5KB 文档页数:59
第一节现值估价模型 第二节风险估价模型
清华大学:《计量经济学》课程PPT教学课件(经济计量学 Econometrics)第二章 单方程计量经济学模型理论与方法 2.2 一元线性回归模型的参数估计
文档格式:PPT 文档大小:317.5KB 文档页数:29
一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计(OLS) 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计
随机-模糊线性回归模型的参数估计及应用
文档格式:PDF 文档大小:406.01KB 文档页数:4
导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。将该模型应用于岩石样本抗剪强度实验数据处理中,通过与传统的随机一元线性回归对比分析,表明使用该方法得到的力学参数更具代表性
CNN-PDE非线性图像滤波器
文档格式:PDF 文档大小:584.14KB 文档页数:4
偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的
混合时变时滞神经网络的状态估计器设计
文档格式:PDF 文档大小:373.57KB 文档页数:6
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
北京交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件)第七章 参数估计
文档格式:PPT 文档大小:631.5KB 文档页数:33
1点估计 设总体X的分布函数F(x)的形式为已知,θ是待估参数。 X1…Xn是X的一个样本,x1…xn是相应的样本值。 点估计问题: 构造一个适当的统计量(X1…,Xn),用它的观察值 0(x1,…xn)来估计未知参数 我们称(X1,…,Xn)为0的估计量;称0(x1,xn) 为θ估计值
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