利用L-S定理,充分完备统计量法是寻找UMVUE的最方便方法,不过实际运用时还需要一些小技巧,比如如何写出充分完备统计量.如何找到无偏估计.如何求条件期望,等等.课本上的例题几乎涵盖了所有这些技巧,我们今天以一些课后习题为例,解析这些技巧的实际运用.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:寻找充分统计量 Part 2:无偏修正 Part 3:待定系数 Part 4:无偏估计的条件期望 附代码 Part 1:寻找充分统计量 不论是使用什么

昨天我们给出了统计量是UMVUE的一个必要条件:它是充分统计量的函数,且是无偏估计,但这并非充分条件.如果说一个统计量的无偏估计函数一定是UMVUE,那么它还应当具有完备性的条件,这就是我们今天将探讨的内容.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! Part 1:完备统计量 完备统计量跟充分统计量从名字上看是相对应的,但是完备统计量的意义不像充分统计量那么明确--充分统计量代表能"完全包含"待估参数信息的统计量,而完备统计量则是使得不同的参数值对应

在之前的十篇文章中,我们用了九篇文章的篇幅讨论了点估计的相关知识,现在来稍作回顾. 首先,我们讨论了正态分布两个参数--均值.方差的点估计,给出了它们的分布信息,并指出它们是相互独立的:然后,我们讨论到其他的分布族,介绍了点估计的评判标准--无偏性.相合性.有效性:之后,我们基于无偏性和相合性的讨论给出了常用分布的参数点估计,并介绍了两种常用于寻找点估计量的方法--矩法与极大似然法:最后,我们对点估计的有效性进行了讨论,给出了一些验证.寻找UMVUE的方法,并介绍了CR不等式,给出了无偏估计效率

最佳vim技巧----------------------------------------# 信息来源----------------------------------------www.vim.org         : 官方站点comp.editors        : 新闻组http://www.newriders.com/books/opl/ebooks/0735710015.html : Vim书籍http://vimdoc.sourceforge.net/cgi-bin/vim

题目链接:BZOJ - 2738 题目分析 题目名称 “矩阵乘法” 与题目内容没有任何关系..就像VFK的 A+B Problem 一样.. 题目大意是给定一个矩阵,有许多询问,每次询问一个子矩阵中的第 k 小值. 我看了神犇的题解,使用一种非常神奇的做法: 将矩阵中的数排个序,从小到大填到矩阵中.每次填 Size 个(这里就是分块). 然后每填完一次,就暴力重新求一下 Sum[][] (二维前缀和), 然后枚举每个询问,看看这个询问的子矩形内已经填入的数是否不少于询问的 k . 如果子矩形内已

EM算法及其应用(一) EM算法及其应用(二): K-means 与 高斯混合模型 EM算法是期望最大化 (Expectation Maximization) 算法的简称,用于含有隐变量的情况下,概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计.EM算法是一种迭代算法,每次迭代由两步组成:E步,求期望 (expectation),即利用当前估计的参数值来计算对数似然函数的期望值:M步,求极大 (maximization),即求参数\(\theta\) 来极大化E步中的期望值,而求出的参数\(\theta

spoj 104 Highways 生成树计数,matrix-tree定理的应用. Matrix-tree定理: D为无向图G的度数矩阵(D[i][i]是i的度数,其他的为0),A为G的邻接矩阵(若u,v之间存在边,A[u][v]=A[v][u]=1),C=D-A. 对于一个无向图G,它的生成树个数等于其Kirchhoff矩阵任何一个n-1阶主子式的行列式的绝对值. 所谓n-1阶主子式,就是对于任意一个r,将C的第r行和第r列同表示时删去后的新矩阵,表示为Cr. 求行列式的值: 把矩阵用高斯消元

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/POJ-3159 题意 给出一组不等式 求第一个变量和最后一个变量可能的最大差值 数据保证有解 思路 一个不等式a-b<=c,通过移项,实际上就是满足了a<=b+c 发现在整个约束系统中,a在下满足不等式的情况下求最大值,就是在求最短路 然而如果直接用BellmanFord(spfa)的话,还是会超时 这时得对Bellman做第二次优化,用stack代替queue 但是对于更多的图中,Dijsktra依然更优,所以没有必要太

A.数列 显然每个数的答案是互相独立的,直接扩欧求解.我们需要最小化$ax+by=gcd(a,b)$中的$|x|+|y|$,而显然当x或y靠近0时答案可能最优,列个不等式求一下即可. 能$O(1)$千万不要懒. #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdlib> using namespace std; const int N=1e5+5; int read() {

「ZJOI2014」星系调查 本题核心在于快速求XPs 的线性假设相斥度. 点\((x1,y1)\)到直线\(y=kx+b\)的距离的平方为\(\displaystyle {(kx1+b-y1)^2}\over {k^2+1}\). 那么 XPs 的相斥度为\(\displaystyle \sum_{i \in 路径上的点} { {(kx_i+b-y_i)^2}\over {k^2+1}}\). 将式子拆开:\(\displaystyle \sum_{i \in 路径上的点} {{{x_i}^2

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

设非负严格增加函数 $f$ 在区间 $[a,b]$ 上连续, 有积分中值定理, 对于每个 $p>0$ 存在唯一的 $x_p\in (a,b)$, 使 $$\bex f^p(x_p)=\cfrac{1}{b-a}\int_a^b f^p(t)\rd t. \eex$$ 试求 $\dps{\vlm{p}x_p}$. 解答: 由 H\"older 不等式, $$\beex \bea f^p(x_p)&=\cfrac{1}{b-a}\int_a^b f^p(t)\cdot 1\rd t\\

证明: 当 $\lm<1$ 时, $\dps{\lim_{R\to+\infty} R^\lm\int_0^{\pi/2} e^{-R\sin\tt}\rd \tt=0}$. 证明: 由 $$\beex \bea 0\leq R^\lm\int_0^{\pi/2} e^{-R\sin\tt}\rd \tt &\leq R^\lm \int_0^{\pi/2} e^{-R \frac{2}{\pi}\tt}\rd \tt\\ &=R^\lm \sex{-\frac{\pi}{2R}e^

] 评:此题有分析的味道在里面,用到了n次多项式的韦达定理,用到了零点存在定理以及代数基本定理:n次多项式在复数域上有n个根.

一.基本概念: 1.割点:若删掉某点后,原连通图分裂为多个子图,则称该点为割点. 2.割点集合:在一个无向连通图中,如果有一个顶点集合,删除这个顶点集合,以及这个集合中所有顶点相关联的边以后,原图变成多个连通块,就称这个点集为割点集合. 3.点连通度:最小割点集合中的顶点数. 4.割边(桥):删掉它之后,图必然会分裂为两个或两个以上的子图. 5.割边集合:如果有一个边集合,删除这个边集合以后,原图变成多个连通块,就称这个点集为割边集合. 6.边连通度:一个图的边连通度的定义为,最小割边集合中的边

题意:给出多边形的顶点坐标.圆的圆心坐标和半径,求面积交 sol:又是模板题啦= = 注意poj的C++好像认不出hypot函数,要稍微改写一下. hypot(double x,double y):即返回sqrt(x*x+y*y)的值 #include<vector> #include<list> #include<map> #include<set> #include<deque> #include<queue> #include&

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3506 四边行不等式:http://baike.baidu.com/link?url=lHOFq_58V-Qpz_nTDz7pP9xCeHnd062vNwVT830z4_aQoZxsCcRtac6CLzbPYLNImi5QAjF2k9ydjqdFf7wlh29GJffeyG8rUh-Y1c3xWRi0AKFNKSrtj3ZY7mtdp9n5W7M6BBjoINA-DdplWWEPSK#1 dp[i][j]表示第

基本概念: 1.割点:若删掉某点后,原连通图分裂为多个子图,则称该点为割点. 2.割点集合:在一个无向连通图中,如果有一个顶点集合,删除这个顶点集合,以及这个集合中所有顶点相关联的边以后,原图变成多个连通块,就称这个点集为割点集合. 3.点连通度:最小割点集合中的顶点数. 4.割边(桥):删掉它之后,图必然会分裂为两个或两个以上的子图. 5.割边集合:如果有一个边集合,删除这个边集合以后,原图变成多个连通块,就称这个点集为割边集合. 6.边连通度:一个图的边连通度的定义为,最小割边集合中的边数.

1. 题目:求X的阶乘值 2. 要求:输入一个整型数(不超过10),求出其阶乘值后输出,求阶乘的算法用子程序来实现. 3. 提示:可以用递归来实现,也可以用简单的循环来实现. 这里使用循环来实现: 对于汇编新手,最好通过高级语言的编程测试,然后再写汇编代码,这样效果会好一些. 求阶乘的C++代码如下: //The program is to find the factorial from to //author:Karllen //// #include <iostream> int fact

该来的总是要来的———————— 经典问题,石子合并. 对于 f[i][j]= min{f[i][k]+f[k+1][j]+w[i][j]} From 黑书 凸四边形不等式:w[a][c]+w[b][d]<=w[b][c]+w[a][d](a<b<c<d) 区间包含关系单调: w[b][c]<=w[a][d](a<b<c<d) 定理1:  如果w同时满足四边形不等式和决策单调性 ,则f也满足四边形不等式 定理2:  若f满足四边形不等式,则决策s满足 s[i