置信域(confidence region)是1995年公布的化學工程名詞。
基本介紹
- 中文名:置信域
- 外文名:confidence region
- 所屬學科:化學工程
- 公布時間:1995年

置信域(confidence region)是1995年公布的化學工程名詞。
置信域(confidence region)是1995年公布的化學工程名詞。公布時間1995年,經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處《化學工程名詞》第一版。1...
置信集(confidence set)亦稱置信域。置信區間概念推廣到多維的形式。置信區間是指由樣本統計量所構造的總體參數的估計區間。在統計學中,一個機率樣本的置信區間(Confidence interval)是對這個樣本的某個總體參數的區間估計。概念 置信集(confidence set)亦稱置信域。置信區間概念推廣到多維的形式。設總體ξ的機率分布族...
置信域算法 步1. 給出初始點x₀,置信域半徑的上界 步2. 如果 ,停止;步3. (近似地)求解置信域方法的模型子問題,得到s 步4. 計算ƒ(xₖ+sₖ) 和rₖ;步5. 校正置信域半徑;步6. 產生B,校正q,令k:=k+1,轉步2。套用 現今,置信域算法廣泛套用於套用數學、物理、化學、工程學、...
最最佳化問題中,線搜尋是一種尋找目標函式的局部最小值的近似方法。它是最基礎的疊代近似方法之一,另一種是置信域方法。定義 線搜尋是一種尋找目標函式 的局部最小值的近似方法。線搜尋近似首先找到一個使目標函式f下降的方向,然後計算x應該沿著這個方向移動的步長。下降方向可以通過多種方法計算,比如梯度下降法,...
本項目致力於缺失數據下,廣義線性模型的經驗似然推斷和變數選擇問題的研究,包括:1. 在數據隨機缺失下,結合處理缺失數據的完全數據方法、逆機率加權方法、廣義借補方法等構造輔助隨機向量,提出廣義線性模型中未知參數的對數經驗似然比統計量,繼而給出參數的經驗似然置信域。2. 在數據隨機缺失下,結合懲罰借補估計...
《高等統計學》是2015年科學出版社出版的圖書,作者是薛留根。內容簡介 本書介紹高等統計學的基本概念、方法和理論,其內容包括基本概念、點估計、統計決策與Bayes統計、假設檢驗、區間估計和置信域。圖書目錄 封面 高等統計學 內容簡介 前言 第1章 基本概念 第2章 點估計 第3章 統計決策與Bayes統計 第4章 假設...
由於套用噪聲因子方差置信域來尋求最優點,考慮噪聲因子的設計應該比基於 DRSM 的設計更穩健。從普遍意義上來說,均值的剛性約束有可能使得因子的取值超出範圍,雖然在設計域內,但成本最高,從而說明剛性約束的局限性。 引入少量的偏倚會降低成本,也就是說,在 DRSM 中基於均值置信域約束內的偏倚量結果是最優的。
2.2.2 樞軸量和置信區間 2.2.3 隨機估計 2.3 信仰推斷 2.3.1 函式法 2.3.2 樞軸量法 2.4 Bayes推斷 2.4.1 統計推斷基礎——信息 2.4.2 Bayes公式 第三章 隨機推斷 3.1 假設檢驗模式 3.1.1 接受域和置信域 3.1.2 樞軸量和隨機估計 3.2 VDR檢驗 3.2.1 什麼是VDR檢驗 3.2.2 分位...
7.1 置信區間及其樞軸量法 7.1.1 置信區間和置信限 7.1.2 構造置信域的樞軸量法 7.1.3 基於漸近分布的樞軸量法 7.1.4 單調似然比分布族參數的區間估計 7.2 參數置信域與假設檢驗的接受域 7.2.1 對偶關係 7.2.2 一致最準確置信域 7.3 容忍區間與容忍限 7.3.1 問題與定義 7.3.2 容忍上、...
研究了長記憶隨機場模型長記憶參數的小波估計問題,提出了參數的小波最小二乘估計,證明了估計量的漸近性質;研究了雙線性時間序列模型的Lasso建模方法,提出了GLLS建模方法,並通過Monte Carlo模擬將GLLS方法與傳統方法進行比較;研究了長記憶多項式模型的置信域估計問題,對最小二乘估計的置信域進行了改進等。
《模擬仿真的輸入不確定性及其在金融風險管理中的套用》是依託同濟大學,由胡照林擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 本項目研究金融風險管理中相容風險度量(CRM)的設計與估計。我們從金融機構具體實際出發考慮兩種情形。在第一種情形下,我們利用樣本數據構造分布參數的置信域。然後假設分布參數在該置信域中變...
(2)在正態逼近方法的基礎上,結合Bootstrap方法、刀切方法和隨機加權方法,研究參數的置信域的構造和假設檢驗問題。(3)利用經驗似然方法構造參數的似然比統計量並套用於參數置信域的構造和假設檢驗。(4)研究帶噪聲變數的半參數回歸模型的模型檢驗和擬合優度檢驗問題。(5)在縱向數據、刪失數據和缺失數據下,進一步...
《非線性再生散度模型》是2007年科學出版社出版的圖書,作者是唐年勝,韋博成。本書系統介紹非線性再生散度模型的統計推斷原理、方法和套用。內容簡介 《非線性再生散度模型》內容包括:非線性再生散度模型參數的極大似然估計、Bayes估計、統計診斷方法、歐氏幾何結構、置信域的曲率表示,非線性再生散度隨機效應模型參數的極...
4 檢驗與置信域 4.1 介紹 4.2 選擇檢驗統計量:Neyman-Pearson引理 4.3 一致最優勢檢驗與單調似然比模型 4.4 置信限、置信區間、置信域 4.5 置信域與檢驗之間的對偶性 4.6 一致最精確置信限 4.7 頻率派與貝葉斯派的公式 4.8 預測區間 4.9 似然比方法 4.9.1 介紹 4.9.2 常態分配配對試驗的均值...
7.7正態總體均值的置信區間 7.8正態總體方差的置信區間 7.9正態總體均值和方差的聯合置信域 第8章極大似然法 8.1極大似然原理 8.2正態總體參數的極大似然估計 8.3極大似然估計量的性質 8.3.1參數變換下的不變性 8.3.2相合性和無偏性 8.3.3充分性 8.3.4有效性 8.3.5唯一性 8.3.6漸近正態...
3.3.2協方差矩陣已知時,關於均值向量的檢驗和置信域 3.3.3非中心化x2分布與功效函式 3.4均值向量估計的性質 3.4.1極大似然估計的性質 3.4.2 Bayes與minmax估計 3.5均值向量的改進估計 3.5.1引論 3.5.2 James-Stein估計量 3.5.3協方差矩陣已知時任意二次損失函式下的估計 3.6練習題 第四章 ...
7.7 正態總體均值的置信區間 218 7.8 正態總體方差的置信區間 223 7.9 正態總體均值和方差的聯合置信域 226 第八章 極大似然法 228 8.1 極大似然原理 228 8.2 正態總體參數的極大似然估計 234 8.3 極大似然估計量的性質 236 8.3.1 參數變換下的不變性 237 8.3.2 一致性和無偏性 237 8.3....
