最小方差无偏估计和有效估计是在某种意义下的最 优估计,两者既有区别又有密切的关系。如果求出 参数θ的一个估计量θ,判别其是否为最小方差无偏 估计或有效估计,显然具有重要的意义。倘若能直 接求出参数θ的最小方差无偏估计或有效估计,则 将更加令人满意,本节将研究这些问题

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一、函数的极值 1.函数的极值与最值的区别 函数的极大(小)值与整个区域上的最大(小值不可混为一谈,前者是指函数在一点 附近的最大(小)值,是局部性的,后者是函数在整个区域上的最大(小)值,是整体性的

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呵呵现在任给一函数f(x),我们怎么知道小波级数可以无限逼近这个函数呢 我们想象任给beta>0,可以将f(x)曲线按每beta长度分成很多小段,对应很多点 若我们可以用一函数g(x)来拟合这些点,那么g(x)和(x)在任意x上的误差将小于beta 若点数量为2^n个那么我们就可以分别用^(n-1)个L波和2^(n-1)个H波拟合 然后可将L波再分解,最后得到一棵树(分解的级数由你决定)

若一物体可用颜色和大小表示,我们称颜色和大小为特征基,构成此物体特征描述空间。 大小和颜色是互不相干的2种描述,我们称其为正交。同时若这些基的能够完全表示 所有物体,我们称其为完备特征基。若特征基完备且正交,人们就可以在特定特征上对比事物 而不受其他特征上的信息干扰,但由于人们的认知形成过程,特征基并非完全正交

第一节参数的最小二乘估计 第二节单因素方差分析的最小二乘估计 第三节二因素方差分析(不考虑交互作用)的最小二乘估计 第四节二因素方差分析(有交互作用时)的最小二乘估计