l*x
发帖数: 396 | 1 比较了一下，期望不高啊。估计就是个便宜L头。
24-105:
18 elements in 13 groups including three aspherical elements (two replica,
one glass molded) plus one S-UD (super ultra-low dispersion) element
24-70 f/4L:
15 elements in 12 groups, two aspherical lens, lens configuration sheet
2 UD lens |
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A***u
发帖数: 3714 | 3 我估计下，景深有50米？暴光时间多少呢？
请版上大牛指教！谢谢， |
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E********n
发帖数: 14662 | 4 快门ISO的一档是倍数关系，光圈是1.4倍关系。
你先把这两个搞搞清楚。
然后再把 GN = 光圈x距离 搞清楚。
然后再把光衰减是距离的平方的倒数的关系搞清楚。
我都说明很多次了，我知道你们可以凭经验，或一点一点试出来需要补光多少，我一直
在问的是怎么来数值运算来估计大概需要多少。
你们文科生，能有点逻辑和推理的基本思路吗？
，1 |
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s*******d
发帖数: 17566 | 5 那只是1960年一年，他说的是三年自然灾害期间
1958年到1961年，这三年，究竟“饿”死了多少人？
数十年来，海内外专家依据各种资料与研究方法，做出了不同推算，从数百万到1000万
到7000万不等，数据差异之大，有如天地悬隔。这种谁也说服不了谁的状况，在许多著
述中都有所反映。
著名中共党史专家丛进撰写的《曲折发展的岁月》中认为“1959年至1961年的非正常死
亡和减少出生人口数，在4000万人左右”；清华大学胡鞍钢教授在其近著《中国政治经
济史论（1949—1976）》中，经过估算提出“1958年、1959年和1960年的3年共计比正
常年份多死亡人口1500万人，其中1960年约为1000万人（995万人），1960年全国人口
自然增长率为–4.6‰”。中国人民大学杨凤城教授主编的《中国共产党历史》中则认
为“三年经济困难时期，中国非正常死亡人数在1700万~4000万人之间”，这是一种较
为折中的说法，最高值与最低值之间，仍有2300万的波动。
以上三条数据只是我从手边现有的几本通史性著作中的“顺手牵羊”。另外，还有很多
专攻“大跃进”中非正常死亡人口问题的著作和文章，举... 阅读全帖 |
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t***y
发帖数: 110 | 6
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
和和， 你的密度函数写错了叭？
里面一没有变量，二没有参数，
估计什么？
Logistic 分布的方插需要一个
公式：
k+1 2
infinity (-1) pi
Var(X) = 4 SUM -------- = ----
k = 1 2 3
k |
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o****o
发帖数: 8077 | 7 我的意思就是要等出门转一圈这么久啊？
我run的参数估计程序最久就是大约4个小时左右。。。 |
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n**y
发帖数: 860 | 8 我校7项成果获高校科技奖
日前，教育部公布了2000年度中国高校科技奖获奖名单。我校有7项
成果榜上有名。其中计算机系的《计算机信息网络及其应用关键技术
研究》、物理系的《物理学》（上、中、下）第四版荣获一等奖，建
筑所和建筑系的《发达地区城市化进程中建筑环境的保护与发展研究
》、无线电系的《盲信号模型参数估计的方法研究》、生医系的《纳
米晶光电功能薄膜的基础研究》、仪器系的《冲击回波式液/料位测
量技术及仪器》、无线电系的《在系统编程技术及其应用》（第二版
）分别获得二等奖。 (文 斋) |
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d******e
发帖数: 7844 | 9 regression是Model.
EM是一种优化和参数估计的算法，呵呵。
一回事就怪了 |
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e****t
发帖数: 17914 | 12 用的人是多啊
不过数值计算的话 r还是太慢，做参数估计还好 |
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m******y
发帖数: 266 | 13 譬如一个很简单的参数化的问题：E{(y-xb)exp(x)} >= 0. |
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d******w
发帖数: 39 | 14 哦 谢谢二位
恩 那我现在表达：如果限制条件正确的话，估计的OLS会更加unbiased,and extra
variable can also be eliminated.
但如果限制条件不对，restricted OLS就不是BLUEl了。
对不？ |
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D*******a
发帖数: 3688 | 15 对于估计定常量（例子中的a，b,c)，用不着KF，用ML或者MAP（如果有先验）都行
温度
近2 |
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g****t
发帖数: 31659 | 16 我没读过Verdu,所以正在在请教你.
你有点误会了.
具体来说,那个blog说
1.建模的时候,demodulation和decoding不应该分开.
2.最后那点说的和参数估计的Cramer-rao限制的联系,有道理么?
你先好好去读一下Verdu的paper再对Verdu做评价
你又如何知道Verdu的model对未来没有意义呢？
像Gallager 60年代搞出了LDPC，大家都认为没有价值，不实用
30，40年后才被别人重新翻出来，现在哪个通信系统都希望用上LDPC来提高性能吧
而且CDMA长期都是Qualcomm垄断着，其他model自然没有用武之地的
就像IPv6叫了多少年了，现在实用了吗？
工业界比学术界更要霸道多了，很多时候是自身利益为上的
而不是说什么更有价值就用什么 |
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r*********n
发帖数: 4553 | 17 2.最后那点说的和参数估计的Cramer-rao限制的联系,有道理么?
parameter estimation precision v.s. rate
我原来看到一篇文章就是讲channel estimation和rate的trade off，具体名字忘记了。 |
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f*******w
发帖数: 1243 | 18 基本上都是一些参数估计的东西吧，其实都是套公式啊…… |
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f*******w
发帖数: 1243 | 19 基本上都是一些参数估计的东西吧，其实都是套公式啊…… |
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s*******o
发帖数: 9 | 20 标 题: 许宝騄的重要工作/by张尧庭
发信站: 北大未名站 (2003年04月20日10:28:50 星期天) , 站内信件
送交者: 施普林格 2003年4月19日17:03:18 于 [教育与学术]http://www.bbsland.com
许宝□
（１９１０─１９７０）
许宝□，数学家。在中国开创了概率论、数理统计的教学与研究工作。在内曼
－皮尔逊理论、参数估计理论、多元分析、极限理论等方面取得卓越成就，是多元
统计分析学科的开拓者之一。
许宝□，字闲若。１９１０年出生于北京。原籍浙江杭州，祖父曾任苏州知府，
父亲曾任两浙盐运使，系名门世家。兄弟姊妹共７人，他最幼。其兄许宝驹、许宝
??均为专家，姊夫俞平伯是著名的文学家。
许宝□幼年随父赴任，曾在天津、杭州等地留居，大部分时间都由父亲聘请家
庭教师传授，攻读《四书》、《五经》、历史及古典文学，１０岁后就学作文言文，
因此他的文学修养很深，用语、写作都很精练、准确。１９２５年才进中学，在北
京汇文中学从高一读起，１９２８年汇文中学毕业后考入燕京大学理学院。由于中
学期间受表姐夫徐传元的影响，对数学颇有兴趣，入大学后了解到清华 |
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d*****g
发帖数: 1616 | 21 一个物理量 X 随时间变化比较小，而它的观测量 x 信噪比比较低，需要较长
时间取平均。现在对 X 进行持续观测，希望能探测到它随时间的变化，这样就会
遇到一个矛盾，即得到较高的精度需要较长时间的平均，但这样一来这个时间范围
内的变化就检测不到了。请问有无比较好的办法来处理这个问题？最近在看贝叶斯
统计的一些东西，希望在对 X 进行参数估计的时候能把先验信息利用上，这个思路
有无帮助？多谢。 |
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f*******r
发帖数: 1348 | 22 一个动态的系统，可以用非线性常微分方程表示。
系统有1-2个输出。
通过输出把系统的参数估计出来。
请问有什么方法或者书推荐看看。 |
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O********9
发帖数: 59 | 23 Bishop的那本书是很多学校machine learning的教材。第四章有ML，第八章有
graphical model，第九章有EM，第十章是variational method，第十一章讲MCMC，第
十三章是HMM model。这些都是参数估计算法。难道我们说的不是一本书？
我学信号处理的 |
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y******r
发帖数: 2986 | 24 我自己更新一下进展吧：
根据一篇论文PVC在不同添加剂和不同比例添加剂的结果，最后我选择弹性模量在60C时
为20C时的65%，在80C时为20C时的20%,当然都是初略的估计 |
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m*****n
发帖数: 3575 | 25 基本模型
dS/S = k(a-logS)dt + sdW
变换
Z=logS
dZ= k(a- ss/2k - Z)dt + sdW
Y=exp(kt)Z 消去dt前面的Z得到additive brownian motion:
dY= k(a-ss/2k)*exp(kt)dt + s*exp(kt)dW
得Z(t)的解析解：
Z=Y/exp(kt)
~ N{ Z0exp(-kt)+(a-ss/2k)[1-exp(-kt)], var= ss[1-exp(-2kt)]/2k }
如果给出一系列数据
S1.......Sn
自然也已知
Z1.......Zn
请问怎么用模型拟合数据解出
k a 和 s
特别是 k 和 s
怎么求？
急问，多谢，40伪币+ 解释得越详细越好 |
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k*******d
发帖数: 1340 | 28 n是随机变量，这里没有涉及到Bayes,N是参数，可以不看做随机变量
你的实验是：you pick a ticket randomly then you get positive integer n
显然n是随机的啊。。。 |
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A**u
发帖数: 2458 | 29 再请教一下moonsspring.
假设检验呢， 比如给你个样本， 你用t分布，F分布什么的...这些可能问到吗
还有一些非参数估计方法，比如样本是不是normal的?
另外, arch,garch要掌握到什么地步. 我只知道GARCH(1,1) 这东西，可能会问什么呢 |
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B******5
发帖数: 4676 | 30 难道不是EM或者Verterbi？网上到处都是吧 |
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k********a
发帖数: 446 | 31 也可以discriminative training 啊。ieee spm 08 年9月有篇survey. |
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w**********y
发帖数: 1691 | 33 上面不是有人说了么..
Viterbi 或者 forward-backwards algorithms
五六年前写过..网上查查应该很多matlab codes |
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s***e
发帖数: 267 | 35 I think he wants to do param est. That is typically done with Baum welch/EM
algo |
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L*******t
发帖数: 2385 | 36 Dupire的据我所知也只是能把Initial Surface fit的比较好，参数估计也是需要
constantly rebalance的吧？而且Dupire model也有一堆自己的问题。
只是不知道所谓的Local Stochastic Vol表现咋样？哎好像去业界实践一把过过瘾啊。 |
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f*******n
发帖数: 588 | 37 呵呵，还是去统计版问一下吧。一般来说，任何一种regression
的参数估计，都有理论证明其究竟屈从于哪种分布。
Maximum Likelihood是相对于Least square而言的另一种求极值的
方法。因为这种方法通常假定随机变量屈从于z分布，所以得出的是
z statistic。但如果要严格一点去深究的话，我觉得还是需要证明。
likelihood |
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a**n
发帖数: 3801 | 38 R^2就是和水平线比较的。。
如果水平线就是真实model
那linear regression只是增加一个斜率参数
估计这个斜率的贡献很小 不是很正常吗。。 |
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y********e
发帖数: 363 | 39 对，其他option的默认值也有影响，我当时用r和itsm做出来的同一个ma(1)结果就不同
，我说不同程序算法
不同，教授当时就给演示了原因，是因为r里一个参数的设置，好像是个什么include，有不同。 |
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o****o
发帖数: 8077 | 40 score的时候不需要10m个客户的数据都一次性读入，顺序处理就完了
R的模型就是一个对象，直接应用这个对象到新数据就可以了
如果是常用的模型，参数估计完毕以后，可以自己在数据库里面写公式，然后所有的
scoring都在数据库里就完成了 |
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o******6
发帖数: 538 | 41 ☆─────────────────────────────────────☆
Internhunter (什么) 于 (Mon Mar 16 04:18:43 2009) 提到:
谢谢
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kevintang (kevinuk) 于 (Mon Mar 16 07:11:21 2009) 提到:
不是有很多参数估计方法吗？
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davfox121 (davfox) 于 (Mon Mar 16 09:28:39 2009) 提到:
use proc power
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sir ( 郎 ) 于 (Mon Mar 16 17:21:32 2009) 提到:
proc power may only give the power to compare 2 survive curves
that is not the covariate |
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m******2
发帖数: 564 | 42 这个问题很有意义啊，如果实现可以改进模型的时效性
请问版上有人有想法吗？ |
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k*****u
发帖数: 1688 | 43 看了dreamer同学的面经，发现跟我的不一样啊不一样。
因为給我打电话的人英语有些听不懂，所以问题可能写得不精确。
上来就问什么是logistic回归。解释了一遍。然后问怎么做参数估计.印象当中有3种方
法，可是及不出来。只好说MLE，score method什么的。 然后问我说MLE又怎么做，我
记得好像用拉格让日乘子什么的，拉格朗日还不知道英文怎么说。还有New-Rapson什么
的。记不清了 。
后面一个问题是，如果logistic回归自变量x不是线性的，怎么办？这个问题我也不知
道。只好说那就用多项式回归，然后问我说多项式回归有什么risk？还有多项式回归怎
么选order
下一个问题好像是contingency table的问题：
先问我怎么来design看人们喜欢google 地图还是别的地图。我说那就做个survey。然
后她问我怎么处理这个survey数据。比如n个人做了这个实验。这样看上去是
contingency table啊，可是刚才面试的时候我也慌了。我说的是用开方检验。
接着问的是，除了记录他们喜欢那个地图以外，还有什么要记录的？我说的是还有
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