参数估计的方法大体包括矩估计法、最小二乘法与极大似然法。而极大似然法还包括极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法。假设概率密度形式已知,估计的参数包括平均数、方差与区间,通过极大似然或贝叶斯等方法。如果概率密度未知,则需非参数估计,通常包括直方图、核密度估计与K近邻的方法,通过训练已有数据,逼近密度分布。...
在环境监测或质控工作中,常需处理各种复杂的监测数据。这些数据经常表现出波动甚至在相同条件下,获得的实验数据也会有不同的取值。对此,可用数理统计的方法处理获得的一批有代表性的数据,以判别数据的取舍。1.数据处理的程序按照有效数字的规定,进行有效数字的修约和数值计算和检验,然后将数据列表。位数不能任意增删。2.正态样本异常值的判断和处理将上述计算和整理后的数据列入相应的表中进行数据异常值检验。...
在 Sadygov 的模型中,H1 假设为肽段匹配到某蛋白质的次数符合二项分布,其中肽段概率从超几何分布模型计算得到,H0 假设为鉴定某蛋白质为一次随机匹配,匹配次数也符合二项分布,蛋白概率从数据库中蛋白质的相对长度(蛋白质的氨基酸与数据库中所有氨基酸个数之比)计算得到.在得到两种假设条件下的蛋白概率后,以这两种蛋白概率的似然比作为统计检验量来区分正确和错误鉴定,以似然比的自然对数作为蛋白质鉴定分数...
近日,中国科学院数学与系统科学研究院和英国伦敦大学科研人员合作的关于贝叶斯模型选择的渐进行为的研究成果,在线发表在PNAS上。研究表明,贝叶斯模型选择的病态渐进行为是使用贝叶斯方法进行物种进化树估计得到不合理结果的可能原因。 模型选择与假设检验是统计学中比较棘手的问题。经典统计与贝叶斯统计的处理方法不仅在哲学思想上大相径庭,应用到实际数据的分析也可能得到截然相反的结论。...
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