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本章内容: 1.最大似然原理; 2.用ML方法求解参数估计问题的步骤; 3.ML估计式的特性; 4.如何计算ML估计值的方差; 5.利用似然函数进行区间估计
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参数估计的内容: 1、点估计(Point Estination):估计未知参数的值 2、区间估计(Interval Estimation):估计未知参数的估计值的精确性和可靠性 0=θ+△ 本章介绍统计学中的参数估计的一些基本概念和方法
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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
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研究往Fe-C-O系熔体吹氮时吸氮反应动力学,测定了氮分压、氧和碳含量以及温度对吸氮反应速度的影响。通过实验数据处理,得出Fe-C-O系熔体吸氮反应在氧含量较低时是一级反应,较高时是二级反应,氧含量很高时吸氮速度达最低值。碳能显著地降低Fe-C-O系熔体吸氮反应的传质系数。一级反应和二级反应活化能各为131.67kJ/mol,122.89kJ/mol
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Monte Carlo算法的一个重要组成部分: 描述所要模拟的物理系统的一些概率密度函数(PDF) →描述整个系统在空间、能量、时间或多维相空间中的 发展和演化; Monte Carlo模拟的主要任务:
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一、数理统计的某些基本概念 1、总体与样本 总 体 : 被研究对象某特性值的全体。 个 体 : 组成总体的每个单元。 样本(子样): 自总体中随机抽取的一部分个体。 样 本 容 量 : 样本中所包含个体的数目,用n表示
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第六章引言 (ntroduction) Monte carlo方法: 亦称统计模拟方法, statistical simulation method →利用随机数进行数值模拟的方法 Monte carlo名字的由来: 是由 Metropolis在二次世界大战期间提出的: Manhattan计 划,研究与原子弹有关的中子输运过程 Monte carlo是摩纳哥( monaco)的首都,该城以赌博闻名
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1.3.1 有关数据处理的基本概念 1.3.2 误差分析 1.3.3 实验数据
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内容:学习物理实验基础知识、培养和提高学生的科学实验能力、培养与提高学生的科学实验素养
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东莞理工学院:《实验设计与数据处理》课程教学资源(教学大纲)朝洁-20应化
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