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非参数统计的方法及应用

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简介:
《非参数统计的方法及应用》一书深入浅出地介绍了非参数统计的基本理论、常用方法及其在实际问题中的广泛应用。本书适合统计学专业师生及相关领域科研人员阅读参考。 《非参数统计:方法与应用》一书作为相关课题的研究成果,在1996年面世。首先,作者在进行国家教委人文社会科学研究“八五”规划项目及博士点基金项目的“我国居民消费结构及倾向研究”的过程中发现,在许多情况下,传统的参数统计方法的应用受到一定限制,例如分析居民的消费行为或收入等级与消费结构之间的关系时。因此,作者开始转向非参数统计方法的研究和应用。 其次,《非参数统计:方法与应用》一书作为教材在多年的教学实践中得到了学生们的广泛喜爱,并且经过多次修订,在最新的版本中引入了SPSS软件进行计算支持。

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    《非参数统计的方法及应用》一书深入浅出地介绍了非参数统计的基本理论、常用方法及其在实际问题中的广泛应用。本书适合统计学专业师生及相关领域科研人员阅读参考。 《非参数统计:方法与应用》一书作为相关课题的研究成果,在1996年面世。首先,作者在进行国家教委人文社会科学研究“八五”规划项目及博士点基金项目的“我国居民消费结构及倾向研究”的过程中发现,在许多情况下,传统的参数统计方法的应用受到一定限制,例如分析居民的消费行为或收入等级与消费结构之间的关系时。因此,作者开始转向非参数统计方法的研究和应用。 其次,《非参数统计:方法与应用》一书作为教材在多年的教学实践中得到了学生们的广泛喜爱,并且经过多次修订,在最新的版本中引入了SPSS软件进行计算支持。
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    《非参数统计方法》是一本介绍数据分析中不依赖特定分布假设的方法论书籍,适用于多种数据类型和应用场景。 关于非参数统计学习的课程资料包括各种理论证明以及习题答案(已获授权)。
  • 秩和检验在
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    本文探讨了秩和检验在非参数统计分析中的重要性及其广泛应用场景,包括医学、心理学和社会科学等领域。通过实例说明其操作方法及优势。 非参数统计秩和检验的课程讲义及其软件运行的相关内容进行了整理。
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    本PPT探讨了非参数估计在模式识别中的应用,介绍了相关理论基础、算法实现及实际案例分析,旨在为研究者和学生提供深入了解与实践指导。 模式识别中的非参数估计是一种统计方法,在不需要假设数据分布的具体形式的情况下进行数据分析和建模。这种方法特别适用于当理论模型无法准确描述实际问题或者样本量较小的情况。非参数估计技术包括但不限于核密度估计、最近邻算法等,它们能够灵活地适应各种复杂的数据结构,并且在模式识别任务中展现出强大的应用潜力。
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    本文详细解释了Python中的-m参数及其使用方法,并通过实例展示了如何利用该参数执行库模块或脚本。适合希望深入了解Python模块使用的开发者阅读。 使用 `python -m xxx.py` 命令可以将 `xxx.py` 文件作为模块来启动。 然而我一直不明白这样做有什么用处。那么,`python xxx.py` 和 `python -m xxx.py` 之间有何区别呢? 这两种方式都是加载 Python 脚本的方法: 1. 直接运行脚本(如:`python xxx.py`)。 2. 将模块作为脚本来启动(使用 `-m` 参数),但此时的 `__name__` 值为 `main`。 不同的加载方法主要影响到的是 `sys.path` 属性,这个属性类似于 Linux 系统中的 PATH。为了更好地理解它,请看下面的例子: ```python import sys print(sys.path) ``` 这将输出当前 Python 解释器搜索模块的路径列表。当使用 `-m` 参数时,Python 会调整这些路径以便于找到并导入指定的模块文件,而直接运行脚本则不会进行这种调整。
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    本研究介绍了一种名为DREM的方法,用于高效准确地估计动态系统的参数。通过数学变换简化非线性问题,该技术为系统辨识提供了新的视角和解决方案。 drem方法用于对系统参数进行估计。这种方法被多次提到,表明它在相关领域中的重要性和广泛应用性。
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  • 三种其MATLAB算在Logistic曲线中
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    本文探讨了三种不同的参数估计方法,并通过MATLAB编程实现了这些方法在Logistic曲线拟合上的应用,为数据分析提供了实用工具。 本段落主要介绍三种求解logistic参数的算法:Yule算法、Rhodes算法和Nair算法,并探讨它们在MATLAB中的实现方法。
  • 当代
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    《当代非参数统计学》一书聚焦于非参数统计方法的研究与应用,涵盖了最新理论成果和实际案例分析。适合统计学者、数据分析人员及对此领域感兴趣的读者参考学习。 《现代非参数统计》是All of Nonparametric Statistics的中文版译著,源于作者为研究生课程准备的教学讲义。这本书涵盖了几乎所有现代非参数统计的内容,在国内外都较为罕见。全书共包含10章内容,主要讨论了非参数delta方法和自助法之类的经验CDF、覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数进行非参数推断以及小波和其他适应性方法等内容。
  • 最小二乘在截断回归模型(1993年)
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    本文探讨了非参数最小二乘法在处理截断回归模型中参数估计的应用,提出了一种有效的估计方法,并分析了其适用条件和优势。 本段落探讨了截断回归模型,并提出了一种基于截断数据估计回归参数的新方法,在这种方法中不设定残差分布。我们利用先前关于误差分布非参数估计的研究成果,在满足某些正则条件的前提下,建立了该估计量的相合性理论。通过实例表明,我们的结果对Heckman(1979)的工作进行了实质性的改进。