估计

请升级到 Microsoft Edge 以使用最新的功能、安全更新和技术支持。 在设计数据库时，可能需要估计填入数据后数据库的大小。 估计数据库的大小可以帮助您确定执行下列操作所需的硬件配置： 获得应用程序所需的性能

矩阵以及微分算子的特征值问题是理论数学以及科学计算中的基本问题。本报告中将介绍特征值问题的数值分析中的误差估计理论，并着重介绍特征函数的可量化误差估计。当特征值问题的特征值非常接近甚至重合时，对应的特征函数的误差估计是一个病态问题

点估计是以样本信息去构造一个样本统计量，点估计值不可能完全等同于总体实际值，区间估计是在点估计的基础上加减抽样误差的概率测定，说明抽样误差的大小和给定的置信水平（1−α）密切相关。 抽样误差的大小代表了估计的准确性，也就是估计的精度，抽样误差越小，估计精度越高； 置信区间的宽度则代表了估计的可靠性，要提高估计的可靠程度（置信水平），就应扩大置信区间。 在实际工作中，上面的两个条件不能同时达到的，如果要缩小置信区间，又不降低置信程度，就要增加样本容量，但是，如果样本容量过大，会增加费用； 反过来，如果样本容量过小，会增加抽样误差，保证不了估计的精度

甲认为一道题是对的，且这道题是对的概率为0.9。乙认为一道题是对，且这道题是对的概率为0.8。求甲乙都认为一道题为对，且这道题确实为对的概率？ 最小二乘法在统计学的地位不必多言

最小二乘法在统计学的地位不必多言。本文的目的是全面地讲解最小二乘法，打好机器学习的基础。本文主要内容是最小二乘法的思想及在线性回归问题中的应用