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二、寻求估计量的方法 1.矩估计法 2.极大似然法 3.最小二乘法 4.贝叶斯方法 这里我们主要介绍前面两种方法
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北京工业大学:《概率论与数理统计 Probability and Statistics》课程电子教案(PPT教学课件)第二十讲 第七章 参数估计 第二节 极大似然估计(2/2)第三节 估计量的优良性准则
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北京工业大学:《概率论与数理统计 Probability and Statistics》课程电子教案(PPT教学课件)第十九讲 第七章 参数估计 第一节 矩估计 第二节 极大似然估计(1/2)
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4.12光波测距的误差来源及精度估计 4.12.1测距误差的主要来源
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项目管理过程 软件生产率和质量的度量 软件项目的估算 软件项目计划的目标 软件成本和工作量估算 进度安排 软件项目的组织与计划 软件过程与软件过程成熟度模型
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12.3.1权的种类及定权公式 12.3.2不同类观测值的方差估计
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第一节 置信度、极限误差 第二节 不确定度的基本概念 第三节 直接测量结果与不确定度的估算 第四节 间接测量结果与不确定度的估算
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本文通过对Buhlmann—Straub模型结构的剖析,引入基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法,构建出风险保费预测值信用估计的贝叶斯模型。实例分析的结果证明了该模型能够在数据缺失的情况下,动态模拟出有关参数的后验分布,求出缺失参数的后验估计,提高计算的精度,从而有助于更有效地甄别出各保单问的非同质程度
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