《统计学》课程教学资源（PPT课件讲稿）第一章 基础统计学回顾（第四节 基础概率、第五节 概率分布、第六节 参数估计）

• 概述 • 参数估计 • 基本平滑算法 • 其它平滑算法

§6.1 点估计的几种方法 §6.2 点估计的评价标准 §6.3 最小方差无偏估计 §6.4 贝叶斯估计 §6.5 区间估计

§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

电子科技大学：《数字通信 Digital Communications》课程教学资源（课件讲稿）第5章 载波和符号同步 5.1 信号参数估计 5.2 载波的相位估计（1/3）

 基本概念与枢轴变量法  正态总体情形  双正态总体情形  单侧置信区间  非正态总体均值的区间估计

• 信号模型及其功率谱 • AR、MA、ARMA模型与功率谱 • AR 模型的功率谱估计 –Yule-Walker 方程 –AR 模型特性 –参数估计方法 • MA模型的功率谱估计 • ARMA模型的功率谱估计

智能系统：图像复原中的模糊参数估计

双参数情况下的最大似然法举例 利用MINUIT数值求解最小值 推广的最大似然法 利用最大似然法处理分区数据 检验最大似然法的拟合优度 与贝叶斯参数估计之间的关系

3.1 多元线性回归模型 3.2 回归参数的估计 3.3 参数估计量的性质 3.4 回归方程的显著性检验 3.5 中心化和标准化 3.6 相关阵与偏相关系数 3.7 本章小结与评注