正态先验中超参数的选择,正态检验的三种方法

本文概述：

• 1、实验参数选择是什么意思
• 2、测定条件和参数的选择
• 3、如何选择神经网络的超参数
• 4、如何选择合适的参数估计量?

实验参数选择是什么意思

1、试验参数是指在试验过程中需要设置和调试的相关参数规格。实验，指的是科学研究的基本方法之参数，也叫参变量，是一个变量。

2、药物实验是指利用动物或人体进行的药物试验。药物实验包括一系列参数，其中最重要的参数是药物的有效性和安全性。药物的有效性是指药物在治疗疾病方面的优越性能，而药物的安全性则是指在使用药物时不会产生不良反应。药物实验的参数还包括药物的剂量、药物的代谢和药物的毒性。

3、实验参数是指这个实验，希望达到的一个指标。假设你每次测量，精度都超过这个就说明你已经达到了。如果有一次测量没有达到，就说明你的测量有问题。要去分析。们在研究当前问题的时候，关心某几个变量的变化以及它们之间的相互关系，其中有一个或一些叫自变量，另一个或另一些叫因变量。

4、就是你这个实验，希望达到的一个指标，比如测量精度0.1%。那么假设你每次测量，精度都超过这个就说明你已经达到了。如果有一次测量没有达到，就说明你的测量有问题。要去分析。

测定条件和参数的选择

1、原子化器的观察高度 原子化器观察高度是影响检出信号的一个重要参数，从试验中可以看出，降低原子化器观察高度，检出信号有所增强（原子密度大），但背景信号也相应增强；提高原子化器观察高度，检出信号逐渐减弱，背景信号也相应减弱。

2、仪器测量条件的选择包括测量波长的选择，适宜吸光度范围的选择及仪器狭缝宽度的选择。

3、一）必选分析参数 这类参数是分析仪检测的前提条件，没有这些参数无法进行检测。 试验名称 试验名称（test code）是指测定项目的标示符，常以项目的英文缩写来表示。 方法类型（也称反应模式） 方法类型（assay）有终点法、两点法、连续监测法等，根据被检物质的检测方法原理选择其中一种反应类型。

4、手动、时控三种切料方式。切料次数：1—99次。切料时间间隔：10-600秒；配有打印机，可打印试验报告。口模材质：碳化钨。1口模直径：095 mm。1电源电压：AC220V±10%、50Hz 可连续工作上万小时。

5、电子捕获检测器（ECD）是利用电负性物质捕获电子的能力，通过测定电子流进行检测的。ECD具有灵敏度高、选择性好的特点。它是一种专属型检测器，是目前分析痕量电负性有机化合物最有效的检测器，元素的电负性越强，检测器灵敏度越高，对含卤素、硫、氧、羰基、氨基等的化合物有很高的响应。

如何选择神经网络的超参数

1、所以要尽量选择输出具有zero-centered特点的激活函数以加快模型的收敛速度。比如在BP神经网络中，其目的主要为了选择模型的层数、神经元的激活函数、每层模型的神经元个数（即所谓的超参数），每一层网络神经元连接的最终权重是在模型选择（即K折交叉验证）之后，由全部的训练数据重新训练。

2、所以，总体上来讲，训练深度学习网络尽量使用zero-centered数据 （可以经过数据预处理实现） 和zero-centered输出。所以要尽量选择输出具有zero-centered特点的激活函数以加快模型的收敛速度。

3、选取训练神经网络时先选好batch size，再调其他的超参数。并且实践上来说，就两个原则——batch size别太小，也别太大，其他都行。因为合适的batch size范围和训练数据规模、神经网络层数、单元数都没有显著的关系。合适的batch size范围主要和收敛速度、随机梯度噪音有关。为什么batch size别太小。

4、神经网络各个网络参数设定原则：①、网络节点 网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子（自变量）个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。

如何选择合适的参数估计量?

1、无偏性：无偏性不是要求估计量与总体参数不得有偏差，因为这是不可能的，既然是抽样，必然存在抽样误差，不可能与总体完全相同。无偏性指的是如果对这同一个总体反复多次抽样，则要求各个样本所得出的估计量（统计量）的平均值等于总体参数。符合这种要求的估计量被称为无偏估计量。

2、抽样调查中，估计量的常用选择标准有三个：①无偏性，即对于不放回简单随机抽样，所有可能的样本均值取值的平均值总是等于总体均值；②有效性，即在无偏估计的条件下，估计量方差越小估计越有效；③一致性，是指随着样本量的增大，估计量的值如果稳定于总体参数的真值，这个估计量就有一致性。

3、一个好的估计量应具备三个标准：无偏性、有效性和一致性。无偏性是指估计量分布的数学期望等于被估计的总体参数。有效性是指对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小标准差的估计量更有效。一致性是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近于被估总体的参数。

4、显然总体参数θ的估计量有多种可供选择，在选择估计量 时，有一条最常用的标准就是无偏性。所谓无偏性就是要求θ的估计量 的均值正好等于θ，符合这一要求者，称为无偏估计量。

5、总体参数的区间估计：考虑总体分布特性，选择合适的估计方法，如总体均值的Z统计（大样本/方差已知/未知），方差的χ2分布置信区间，以及比例的正态逼近（大样本用Z，未知用样本比例）。

6、均方误差（Mean Squared Error， MSE）： MSE是估计值和真实值差异的平方的期望值。一个好的估计量应该具有较小的MSE，这意味着估计值的平方差异相对较小。置信区间： 一个好的估计量通常伴随着一个较窄的置信区间。较窄的置信区间表示对参数值的估计更为准确。

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