估计理论

后验估计的理论与Matlab实现详解

后验估计在数值分析中占据重要地位，特别是在解决偏微分方程（PDE）时，其验证和提高模型精度的作用不可忽视。深入探讨了后验估计的理论基础，并详细介绍了如何利用Matlab实现其源代码。偏微分方程（PDE）是描述物理、工程和生物等领域动态过程的数学工具，由于实际问题的复杂性，常需依赖数值解法如有限差分、有限元法或有限体积法。后验估计基于数值解，通过计算残差或误差指标评估解的精度，提供关于解可靠性和误差分布的信息。Matlab实现后验估计涉及定义PDE与边界条件、离散化、求解系统和后验估计计算等关键步骤，最终分析结果帮助优化数值模型的性能。

算法与数据结构 0 2024-10-03

信号检测与估计-理论与应用部分习题答案及matlab程序

信号检测与估计-理论与应用部分的习题答案及matlab源程序

Matlab 0 2024-09-26

检测估计和调制理论第2部分高级解决方案图

第6-9章解决方案和图形

Matlab 1 2024-05-30

空间谱估计理论与算法-示例程序（下）_8-14章.rar

件包含了空间谱估计理论与算法的示例程序，涵盖第2章至第14章内容，包括空间谱估计基础、线性预测算法、多重信号分类算法、最大似然及子空间拟合算法、旋转不变子空间算法、子空间迭代与更新、宽带信号的空间谱估计算法、空间分布式信号源参数估计、特殊阵列结构的空间谱估计、基于高阶统计量的空间谱估计、空间谱估计中的阵列误差校正、多维空间谱估计。

Matlab 0 2024-07-23

稳健估计度量

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

Matlab 4 2024-04-30

参数估计

正态分布参数估计命令：[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中：- muhat：均值点估计- sigmahat：标准差点估计- muci：均值区间估计- sigmaci：标准差区间估计

统计分析 3 2024-05-19

北京邮电大学模式识别课件优化分享参数估计理论详解

第05章模式识别导论中，详细探讨了参数估计与非参数估计的重要性。最大似然估计假设了待估参数θ为未知确定量，样本独立抽取并按类别分组。每类样本独立处理，利用学习样本估计各类概率密度。

Matlab 0 2024-08-05

Spark理论详解

这本书是目前国内唯一的中文资源，对学习Kettle的朋友和研究ETL的专家都有很高的参考价值。

spark 2 2024-07-13

理论Oracle指南

想学习理论的人必须先掌握理论，因为理论是实践的基础。

Oracle 0 2024-09-30

点估计的局限性与区间估计的意义

从样本数据中得到的点估计值，虽然是总体参数的最佳猜测，但无法确定其与真实值之间的接近程度。例如，一项研究发现工作培训使小时工资提高了6.4%，但仅凭这一结果，我们无法得知若全体工人都参与培训，其影响是否会与之相符。由于总体参数未知，我们难以判断特定估计值的准确性。因此，我们需要借助概率陈述来构建区间估计，以更好地理解估计值的不确定性。

算法与数据结构 2 2024-05-23