通过一系列关于最常用统计概念的严格但容易理解的讲座,学习统计的数学基础。
样本,统计模型,估计,统计决策
方差估计和常见方差估计器属性的示例
方差的置信区间示例,包括其属性的详细推导
关于方差的假设检验示例,其中详细介绍了其性质
极值估计器简介,包括ML,GMM,NLS
如何估计最大似然估计器的协方差矩阵
最大似然估计及其渐近性质
条件模型,回归和分类简介
二进制模型,其中标准正态分布的cdf用于转换输入
基于提案分配的抽签接受/拒绝的MCMC算法
关于正常线性回归模型参数的贝叶斯推断
关于正态分布参数的贝叶斯推断