ols估计量的方差计算

第三章估计理论

什么是“估计”？

通俗解释：对事物做大致的判断

专业解释：通过一定的技术手段获得关于被估计事件、参数、过程的相关信息，再对这些信息进行加工、处理获得结果的过程。

3.1引言3.1 引言

根据研究对象的不同估计分为二种

参量估计：被估计的对象是随机变量或非随机的未知量 波形估计：被估计的对象是随机过程或非随机的未知过程 信号参量估计理论

与信号参量估计相关的理论

最佳估计

一定准则下的“最好”估计

应用领域

通信系统、雷达系统、语音、图像处理、自动控制

3.1.1估计的数学模型x参量空间、观测空间、概率转换、估计准则p(x|θ)概率转换估计准则 ( x)θ

θ

Z

参量空间

观测空间

x由于估计准则的不同，构成估计量的方法也不同，如最小方差无偏估计、最大似然估计、最小二乘估计、贝叶斯估计和线性最小均方误差估计等。

3.1.2  估计量的性质质

假设得到N个观测样本数据为：

x[n]=θ+w[n]n=0,1,…,N 1

式中，θ为待估计参量，w[n]是观测噪声。

,获估计的任务就是利用观测样本数据x[n]构造估计量θ

后，通常需要对θ 的质量进行评价,这就需要研得估计量θ

究估计量的主要性质。

也是一

第三章估计理论

什么是“估计”？

通俗解释：对事物做大致的判断

专业解释：通过一定的技术手段获得关于被估计事件、参数、过程的相关信息，再对这些信息进行加工、处理获得结果的过程。

3.1引言3.1 引言

根据研究对象的不同估计分为二种

参量估计：被估计的对象是随机变量或非随机的未知量 波形估计：被估计的对象是随机过程或非随机的未知过程 信号参量估计理论

与信号参量估计相关的理论

最佳估计

一定准则下的“最好”估计

应用领域

通信系统、雷达系统、语音、图像处理、自动控制

3.1.1估计的数学模型x参量空间、观测空间、概率转换、估计准则p(x|θ)概率转换估计准则 ( x)θ

θ

Z

参量空间

观测空间

x由于估计准则的不同，构成估计量的方法也不同，如最小方差无偏估计、最大似然估计、最小二乘估计、贝叶斯估计和线性最小均方误差估计等。

3.1.2  估计量的性质质

假设得到N个观测样本数据为：

x[n]=θ+w[n]n=0,1,…,N 1

式中，θ为待估计参量，w[n]是观测噪声。

,获估计的任务就是利用观测样本数据x[n]构造估计量θ

后，通常需要对θ 的质量进行评价,这就需要研得估计量θ

究估计量的主要性质。

也是一

定义

无偏估计：估计量的平均值等于真实值，即每次估计值可能大于或小于真实值，但不一定总是大于或小于真实值。

估计量的评价标准

（1）没有偏见

（2）有效性是指估计量与总体参数之间的离散程度。如果两个估计量均无偏，则分散度较小的估计量相对有效。换句话说，尽管每个估计都将大于或小于真实值，但偏差较小的估计更好。

（3）一致性，也称为一致性，是指随着样本量的增加，估计量接近总体参数的真实值。

为什么方差的分母为n-1？

结论：首先，问题本身的概念是混乱的。

如果所有数据都是已知的，则可以直接计算均值和方差。但是对于随机变量x，我们需要估算其均值和方差，然后使用分母为n-1的公式估算其方差。因此，如果分母为n-1，则可以无偏估计差异（而不是方差）。

因此，问题应该变为：为什么随机变量n-1的方差估计的分母是？

如果我们已经知道所有数据，那么我们可以找到平均值μ，σ，它直接是分母n的常规公式，但这不是估计！

现在，对于随机变量x，我们需要估计其期望值和方差。

预期估计值是样本的平均值

现在，在估计X的方差时，如果我们事先知道实际期望μ，则根据方差的定义：\ [E [（X_i-μ）^ 2] = \ frac {1} {n} \ sum_ i ^ n {（X_i-μ）^ 2} =σ

总体估计方差的计算法国地质采矿研究局.

克劳德等

摘要

、

本文介绍了由法国地质末扩研究局,

开创的一种自动计算,

总体估计方差的方法了比较。

以

及这种方法的应用举例

并与传统计算方法进行

引“”,

言

若数据分布得比较规整均匀比较简单;

,

则计算,

但若数据不是均匀分布的。。

则,

地质统计学有助于计算储量的精确这是地质统计学者们对估计矿床储量。

用人工计算是十分繁琐的

只能用近似方法。

度

来简化影响范围以使计算简单化遗憾的是在实际中数据通常分布是不均匀的例如,

的传统说法

如果数据量大必须分两步进行·

,

则矿床储量的总体估计

矿床在地表打钻孔取样钻孔取样了。

,

同时又在坑道打

:

,

这样

,

数据分布就不可能均勺不少作者都介绍了基于用〔“、

先用克里格法估计盘块 (二维 )或块段(三维 )的品位,

即局部估计;

有一段时间储量级别的方法。

,

·

然后把局部估计综合起来成为矿床的总体估计。

地质统计学法计算精确度十分重要的问题法,。

”

、

1。〕

来划分

由此可见精度计算是一个

在第一步中得。

,

局部估计的方差亦即克里

格方差很容易在解克里格方程组的同时求但第二步就不可能很容易地从局部估计。

本文介绍一种自动计算总体方差的方它比手工方法要精确得多,

而且便宜

,

的方差来计算总体估计的方差由于这样的事实,

本章内容 第5章

用样本推断总体

本课内容 本节内容 5.1

总体平均数与 方差的估计

议一议阅读下面的报道，回答问题.

议一议

从上述报道可见，北京市统计局进行2012年度

人口调查采用的是什么调查方式？

我们在研究某个总体时，一般用数据表示总体中 每个个体的某种数量特性，所有这些数据组成一个总 体，而样本则是从总体中抽取的部分数据，因此，样 本蕴含着总体的许多信息，这使得我们有可能通过样 本的某些特性去推断总体的相应特性.

从总体中抽取样本，然后通过对样本的分析， 去推断总体的情况，这是统计的基本思想.用样本 平均数、样本方差分别去估计总体平均数、总体 方差就是这一思想的一个体现.实践和理论都表明：

对于简单随机样本，在大多数情况下，当样本容量足够大时，这种估计是合理的.

说一说(1)如何估计某城市所有家庭一年内平均丢弃的塑料 袋个数？ (2)在检查甲、乙两种棉花的纤维长度时，如何估计 哪种棉花的纤维长度比较整齐？可以进行简单随机抽样， 然后用样本去推断总体.

由于简单随机样本客观地反映了实际情况， 能够代表总体，因此我们可用简单随机样本的 平均数与方差分别去估计总体的平均数与方差. 例如，我们可以从某城市所有家庭中随机抽取 一部分家庭，统计他们在一年内丢弃的塑

第六章 四、计算题

1．被评估机组为5年前购置，账面价值20万元人民币，评估时该类型机组已不再生产了，已经被新型机组所取代。经调查和咨询了解到，在评估时点，其他企业购置新型机组的取得价格为30万元人民币，专家认定被评估机组与新型机组的功能比为0.8，被评估机组尚可使用8年，预计每年超额运营成本为1万元。假定其他费用可以忽略不计。 要求：试根据所给条件

（1）估测该机组的现时全新价格； （2）估算该机组的成新率； （3）估算该机组的评估值。 解：（1）被评估机组的现时全新价格最有可能为24万元：30×80%=24（万元） （2）该机组的成新率=[8÷(5+8)] ×100%=61.54% （3）该机组的评估值=24×61.54%=14.77（万元）

2．某台机床需评估。企业提供的购建成本资料如下：该设备采购价5万元，运输费0.1万元，安装费0.3万元，调试费0.1万元，已服役2年。经市场调查得知，该机床在市场上仍很流行，且价格上升了20%；铁路运价近两年提高了1倍，安装的材料和工费上涨幅度加权计算为40%，调试费用上涨了15%。试评估该机床原地续用的重置全价。 解：现时采购价=5×（1+20%）=6（万元） 现时运输费=0.1×（1+1）=0.

常见分布的期望与方差的计算

这些分布的期望和方差要求同学们熟记，以下是计算过程，供课下看。

1.0－1分布

已知随机变量X的分布律为

X

10

p

p1 p

则有

E(X)=1 p+0 q=p,

D(X)=E(X2) [E(X)]

2

=12

p+02

(1 p) p2

=pq.

2.二项分布

设随机变量X 服从参数为n, p 二项分布,

(法一)设Xi为第i 次试验中事件A 发生的次数，i=1,2,",n则

X=∑Xi

i=1

n

n

显然，Xi 相互独立均服从参数为p 的0－1分布，

所以E(X)=∑E(Xi)=np.

i=1

D(X)=∑D(Xi)=np(1 p).

i=1

n

(法二) X的分布律为 n k P{ X= k}= p (1 p )n k, ( k= 0,1,2,", n), k n n n k则有 E ( X )=∑ k P{ X= k}=∑ k p (1 p )n k k=0 k k=0kn!=∑ p k (1 p )n k k= 0 k ! ( n k )! np( n 1)!=∑ p k 1 (1 p )( n 1) ( k 1) k=1 ( k 1)![( n 1) ( k 1)]!n n

( n

安全库存评估计算

安全库存

安全库存（Safety Stock，简称SS）也称安全存储量，又称保险库存，是指为了防止不确定性因素（如大量突发性订货、交货期突然延期、临时用量增加、交货误期等特殊原因）而预计的保险储备量（缓冲库存）。安全库存用于满足提前期需求。在给定安全库存的条件下，平均存货可用订货批量的一半和安全库存来描述。

安全库存（又称保险库存）是指为了防止由于不确定因素（如突发性大

安全库存 量订货或供应商延期交货）影响订货需求而准备的缓冲库存，安全库存用于满足提前期需求。零库存生产，是每个企业追求的目标。但是，零库存生产需要较高的管理水平，一般企业很难做到这一点。因为每日需求量、交货时间、供应商的配合程度，存在较多的不确定因素，这些因素控制不好的话，企业很容易因为断货，而影响生产，进而影响企业的交货，给企业造成损失。所有的业务都面临着不确定性，这种不确定性来源各异。从需求或消费者一方来说，不确定性涉及到消费者购买多少和什么时候进行购买。处理不确定性的一个习惯做法是预测需求，但从来都不能准确地预测出需求的大小。从供应来说，不确定性是获取零售商等的需要，以及完成订单所要的时间。就交付的可靠性来说，不确定性可能来源于运输，还有其他原因也能产生不

总第236期

2009年第6期

计算机与数字工程

Computer&DigitalEngineeringVol.37No.6

　25

基于SVM的概率密度估计及分布估计算法

徐玉兵　谭　瑛　曾建潮　张建华

(太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所　太原　030024)

3

摘　要　在最大熵分布估计算法中,根据Jaynes原理来建立分布估计算法中的概率密度。基于SVM的概率密度估计则是根据概率密度的定义,由核函数构造一个包含未知参数的概率密度函数。它根据样本点建立这个概率密度的数学规划模型,并用不敏感损失函数的支持向量机方法来求解这个模型。对得到的概率密度进行仿真测试,最后将得到的密度应用到分布估计算法中。

关键词　核函数　样本点　舍选法　分布估计算法中图分类号　TP301

DensityEstimationBasedonSupportVectorne

withitsApplicationinEstimationhms

XuYubing　TanYingianhua

(SystemsSimulationand,UniversityofScienceandTenchnology,Taiyuan　030024)

　　Abstract　In

theedistributione

信号检测与估计理论

教师： 王 菊

北京理工大学信息科学技术学院

在计算CRLB时有时可以得到有效估计，因此也是MVU估计。线性模型是这个方法的典型应用。然而，如果有效估计不存在，我们仍然希望找到MVU估计。

这时，为达到这个目的，可利用充分统计量和Rao-Blackwell-Lehmann-Scheffel定理。

依据这个定理，通过简单观测PDF，有可能确定MVU估计。

信号检测与估计理论

5.1 充分统计量

在估计WGN中的直流量问题中，我们知道样本均值

=1A

N

∑x(n)是A的MVU估计，且有最小方差σ

n=0

N 1

2

N。另外A=x(0)

也是A的无偏估计，其方差（σ2）比最小方差大得多。 性能变差是由于丢掉了数据点{x[1],x[2],",x[N 1]}，而这些数据点携带了A的信息。那么就有这样一个问题提出：哪些数据样本与估计问题有关？或者说是否存在一个数据集是充分的？

时所用的数据集合： 计算A

S1={x[0],x[1],",x[N 1]}

N 1 S2={x[0]+x[1],x[2],x[3],",x[N 1]} S3= ∑x(n)

n=0

这3个数据集合是充分的。显然，在这个问题中有很多充分的数据集合。包含