方差

组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述

预报中，状态估计和它的方差协方差阵也要给出，从方差协方差阵P的

十八与她·2025-02-03 17:23

数据挖掘常用算法优缺点分析

偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度

天波烟客00·2025-02-02 14:52

ggplot2箱式图两两比较_科学网—ggplot2：方差分析多重比较标注显著字母 - 周运来的博文...

赖江山老师在科学网分享了FrancoisGillet编写的两个方差分析多重比较的函数boxplert()和boxplerk()【来源NumericalEcologywithR(secondEdition

weixin_39548740·2025-01-31 22:46

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

⭐还在用Excel手动算均值方差？还在为海量数据统计熬夜加班？用Python这5把「数据手术刀」写一次代码，就能直接复用，专业报告自动生成！

凌小添·2025-01-31 21:09

多元随机分布的协方差矩阵的计算（python示例）

协方差矩阵是统计学中描述两个或多个随机变量之间线性相关程度的一个重要工具。

读思辨·2025-01-31 15:21

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性

AI量金术师·2025-01-30 20:38

pytorch实现主成分分析 (PCA)：用于数据降维和特征提取

使用PyTorch实现主成分分析（PCA）可以通过以下步骤进行：标准化数据：首先，需要对数据进行标准化处理，确保每个特征的均值为0，方差为1。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 08:24

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型

MengWoods·2025-01-30 01:01

海浪波高预测（背景调研）

#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps：图片由通义千问生成历史工作：针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务：MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型（MLR-CWLS），该模型利用协方差加权最小二乘法

傅科摆 _ py·2025-01-27 15:44

数据分析变异系数

目录变异系数的应用场景包括：特点：注意事项：np.nanvar——方差，np.sanstd标准差简单来讲就是平均值/标准差变异系数（CoefficientofVariation,CV）是一种相对量的变异指标

やっはろ·2025-01-24 16:52

python方差分析误差棒_一文讲透，带你学会用Python绘制带误差棒的柱状图和条形图...

Python数据可视化，作为数据常用的必备技能，是目前大数据和数据分析的一个热门，而matplotlib库作为Python中最为常用和经典的二维绘图库，受到了很多人的青睐，最近已经和大家共同探讨了多种类型的图表的绘制，其中关于误差棒图，咱们已经在上次一起讨论过了，今天咱们继续深入研究误差棒图相关的知识。那今天咱们聊点什么呢？咱们一起探讨一下如何在Python中绘制带误差棒的柱状图和条形图吧！首先，

加勒比考斯·2025-01-24 14:44

python绘制带有显著性差异的柱状图

图片来自文献（Lietal.,2019）含有大小写字母的两组方差分析参考自文献（马继龙等，2024）。显著性差异的表示方法常见的一般有P值、星号标记和字母标记等。

彭博锐·2025-01-24 14:08

4. 马科维茨资产组合模型+Fama-French五因子优化方案（理论+Python实战）

五因子优化的现代投资组合理论1.3HowtoFama-French五因子优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4因子构建与预期收益率计算2.5协方差矩阵计算

金融OG·2025-01-23 00:43

2. 马科维茨资产组合模型+CAMP优化方案（理论+Python实战）

1.2WhyisCAPM优化的现代投资组合理论1.3HowtoCAPM优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4CAPM预期收益率计算2.5协方差矩阵计算

金融OG·2025-01-23 00:13

【AI量金术师：简易代码领悟高深金融术语】02.马科维茨资产组合模型Python实战

模型的基本假设2.1投资者行为假设2.2市场环境假设3.模型的应用与局限性3.1实际应用3.2局限性探讨4.Python代码案例：实现马科维茨资产组合模型4.1环境准备与数据获取4.2数据收集4.3计算收益率与协方差矩阵

金融OG·2025-01-23 00:43

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？2.2导致过拟合的原因是什么？2.3过拟合的解决方法是什么？

·2025-01-22 20:09

wps2019数据分析加载项_wps单因素分析数据 wps2019单因素方差分析

请问wpsexcel如何进行单因素方差分析？在“数据”选项下的“分析”“分析工具”中，选择“方差分析-单因素方差分析”，并进行相应的设置，即可。在WPS里面excel算显著性差异应该找哪里？

战斗力旺盛的伯爵·2025-01-22 20:48

3d高斯泼溅学习

椭球集就是一堆3d高斯椭球集之位置与形状：协方差矩阵(包括旋转矩阵和缩放矩阵)，要大多数都能表达实体的位置，实体的位置和形状要落在大概率范围内椭球集之球谐函数：代表球面上不同位置的值基函数，拟合颜色和形状

便携与感知组，研ing·2025-01-22 05:14

降维算法：主成分分析

这些主成分按照方差从大到小排列，方差越大，包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分，以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,

一个人在码代码的章鱼·2025-01-21 21:19

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验(英语：jointhypothesestest)，此外也称方差比率检验、方差齐性检验，方差分析，它是一种在(H0)之下，统计值服从的检验。

雏Carnation·2025-01-19 15:42

维度可变的UKF（无迹卡尔曼滤波），附有完整源代码

设置过程和观测噪声的协方差矩阵

MATLAB卡尔曼·2025-01-19 12:50

【机器学习：二十七、决策树集合】

核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点，降低单个模型的偏差与方差，提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。

KeyPan·2025-01-19 08:49

神经网络初始化 (init) 介绍

文章目录引言1.初始化的重要性1.1打破对称性1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

Python 对海表面温度进行EOF分解与前n模态合成

按照方差大小从前到后。代码实现：import

我有一个梦想——人在家中葛优躺·2025-01-18 12:10

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高

极客Array·2024-09-16 00:23

损失函数与反向传播

1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss

Star_.·2024-09-15 22:59

图像匹配---（Python）

阳光下的Smiles·2024-09-15 18:52

西风公众号留言集锦3

2.把时间精力放在方差小的事情上，有持续稳定正向反馈的事情上，去指望这个才是靠谱的。西风这个总结[强]3.饭要一口一口的吃，路要一步一步的走。

我来也007·2024-09-14 18:07

python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学：卡方检验

③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍：卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。

CodeWhiz·2024-09-14 14:00

【Python・统计学】单因素方差分析（简单原理及代码）

ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～本文重点：单因素方差分析（以下：方差分析）【1.方差分析简单原理和前提条件】【2.方差分析和t检验的区别】【3.方差分析代码（配对/独立+事后检验+效应量

TUTO_TUTO·2024-09-14 13:52

线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)

线性判别分析的核心思想LDA的基本思路是最大化类间方差（between-classvariance）与

ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:20

数学建模——Box-Cox变换

适合随着自变量的增加，因变量的方差也增大的模型。平方根变换：已知随机变量XXX，如果有X∼N(μ,σ2)\sqrtX\simN(\mu,\sig

Desire.984·2024-09-12 06:08

Python 数学建模——方差分析

文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言方差分析也是概率论中非常重要的内容，有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的？

Desire.984·2024-09-12 06:38

几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...

我们天天都可以接触很多随机现象，比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受，我们很难预测明天的精确问题，但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右，冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外，还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征

weixin_39848097·2024-09-12 00:22

数模原理精解【8】

文章目录协方差概述协方差的定义协方差的计算协方差的例子协方差矩阵协方差矩阵定义协方差矩阵的性质协方差矩阵的计算协方差矩阵的例子协方差矩阵的例题多元正态分布基础多元正态分布密度函数多元正态分布密度函数Julia

叶绿先锋·2024-09-11 15:47

python产生20个随机数_python随机数，python产生20个随机整数

1从给定参数的正态分布中生成随机数当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。

weixin_39637614·2024-09-10 02:31

老婆痴迷玩游戏，并且在游戏里结婚，我该怎么办

网友自述：“我和媳妇是介绍认识的，住三线城市，家庭双方差不多，收入双方差不多，可谓门当户对。结婚5年，有个3岁半女儿。本来衣食无忧小城市压力也没那么大。

古风心理咨询·2024-09-09 14:22

网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码

文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站

2401_84301389·2024-09-09 14:27

3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案

目录方法概述顶点到平面的垂直投影求解最小降维OBB主成分分析（PCA）协方差矩阵求矩阵特征值Jacobi方法OBB拉伸方法对于类似《密特罗德生存恐惧》和《暗影火炬城》这样3D场景，但玩法还是2D卷轴动作平台跳跃

长脖鹿Johnny·2024-09-08 14:14

概率学笔记一 - 概率 - 随机变量 - 期望 - 方差 - 标准差（也不知道会不会有二）

概率不用介绍，它的定义可以用一个公式写出：事件发生的概率=事件可能发生的个数结果的总数事件发生的概率=\cfrac{事件可能发生的个数}{结果的总数}事件发生的概率=结果的总数事件可能发生的个数比如一副标准的52张的扑克牌，每张牌都是唯一的，所以，抽一张牌时，每张牌的概率都是1/52。但是有人就会说了，A点明明有四张，怎么会是1/52的概率。这就需要精准的指出我们计算概率时，到底什么是样本，什么是

玄晓乌屋·2024-09-07 22:51

深度学习速通系列:归一化和批量归一化

下面详细解释这两种技术：归一化（Normalization）归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间，通常是[0,1]或者[-1,1]，或者使其具有零均值和单位方差。

Ven%·2024-09-06 04:12

matlab 发射随机信号,matlab随机信号处理

matlab中rand和randn是产生随机数的命令，x=rand(1,N)产生(0，1)区间均匀分布的长度为N的随机信号，x=randn(1,N)产生长度为N且具有零均值和单位方差的正态分布的随机信号

刚下拖拉机·2024-09-05 11:44

随机信号是什么，随机信号的分类

②统计特性描述：由于随机信号的瞬时值难以预测，因此我们通常通过统计特性，如均值、方差、自相关函数、功

cxylay·2024-09-05 10:37

Halcon基于灰度值的模板匹配

这种算法的根本思想是，计算模板图像与检测图像之间的像素灰度差值的绝对值总和（SAD方法）或者平方差总和（SSD方法）。

看海听风心情棒·2024-09-04 17:23

Fréchet Inception Distance（FID）原理

计算均值和协方差：对于真实图像的特征向量集合，计算其均值向量μreal\mu_{real}μreal和协方差矩阵

代维7·2024-09-04 12:53

NDT算法

NDT算法与ICP算法的最大不同之处，在我看来是NDT考虑了均值和方差这两个局部统计量。从最后的求解方法来看，NDT采用了加权最小二乘问题的高斯-牛顿法，和ICP算法的最明显区别是多了权重分布。

Joeybee·2024-09-03 23:29

计量经济学中的检验——F检验（概念、检验假设、适用条件及操作流程）

接之前的t检验博文F检验的适用场景从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。

佛系研go·2024-09-03 18:29

计算机视觉之 GSoP 注意力模块

GSoP注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵，捕捉全局二阶统计信息，从而增强模型的表达能力。

Midsummer-逐梦·2024-09-03 12:18

今天果然是个大晴天

南北方差异太大，也体现在气候上。

A爱八分·2024-09-03 06:09

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