方差第12页

第八章假设检验（重难点）

2.假设检验的两类错误：3.检验假设的重要知识点：一、下面是一个总体的情况前提（都假设总体服从正态分布，或者不服从时n大于等于30情况下近似服从正态分布）分为三种情况：1.总体均值的检验根据总体方差未已知和大小样本

热爱生活的五柒·2023-12-27 15:50

excel统计分析——双样本t检验（独立样本、异方差）

当两个独立样本的方差检验为非齐性时，t检验的标准误为自由度不再是两个样本自由度之和，而是要通过系数R计算，利用excel公式法计算如下：excel版本：office2021利用数据分析工具，操作如下：

maizeman126·2023-12-27 08:12

excel统计分析——为什么要做正态性检验

因为很多常见的统计学方法都要求数据满足正态性，如常见的t检验、单因素方差分析等。在考虑采用上述方法时，要对

maizeman126·2023-12-27 08:42

图像色彩还原算法

其他方法包括基于灰度世界的自适应方法和基于最小均方差的方法。直方图均衡化：直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法，可以在某些情况下改善图像的色彩还原。然而，它可能引入

LittroInno·2023-12-27 05:41

一起写作业为什么快

当你看到别人在写作业，而自己却捧着手机刷刷刷时，你会不由自主地生出一股子挫败感，下意识认为自己比对方差，从而不安。那么问题来了，怎么样消除这种感觉呢？当然是拿起笔，比对方更认真努力啦！

萧韵封·2023-12-27 02:01

连接性数据三组Repeated Measures ANOVA显著性分析两两Bonferroni

视频9.1双因素重复测量方差分析-事后多重比较Bonferroni校正-简单效应分析-交互作用-偏Eta平方效应量_哔哩哔哩_bilibiliOne-wayANOVAwithrepeatedmeasuresinSPSSStatistics-Understandingandreportingtheoutput

天人合一peng·2023-12-27 00:11

图像色偏检测

图片.png2检测原理通常存在色偏的图像，在a和b分量上的均值会偏离原点很远，方差也会偏小；通过计算图像在a和b分量上的均值和方差，就可评估图像是否存在色偏。L分量的取值范围为[0,100

一包辣·2023-12-26 21:54

数据降维方法介绍（五）

【嵌牛正文】假设有m个数据,其中,并且假设这些数据已经中心归零化，即数据的协方差矩阵为因为C是半正定矩阵，可以进行对角化,其中，且假设C的秩为P，即，则矩阵C有p个非零特征值，且提取前k个特征值以及其对应的特征向量作为投

科技小白不能再白了·2023-12-26 20:13

批量归一化(Batch normalization)

方法是计算这个批量的均值和方差，利用如下公式处理批量数据：xi+1=γxi−μBσB+β{x_{i+1}}^=\gamma\frac{{{x_i}-{\mu_B}}}{{{\sigm

安静的钢琴·2023-12-26 11:28

Python方差分析实践

实践数据：链接:https://pan.baidu.com/s/1ljLoZrT_MnAZYnpOmJt0wQ提取码:xw8p#1、每个地区间的销售量是否相同？#（1）提出假设#H0:u1=u2=u3=…=un，每个地区间的销售量没有显著变化。#H1:ui(i=1,2,3,…)不完全相等，地区对销量有显著变化。#(2)构造检验的统计量#计算各水平的均值因素为地区，水平为4，因变量为销售量，根据单因

HenlyX·2023-12-26 06:50

什么是pca降维

4.计算协方差矩阵：5.协方差：计算数据集中每对特征之间的协方差。协方差矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素表示相应特征之间的协方差。6.协方差矩阵

不做梵高417·2023-12-26 06:36

什么是高/低方差、高/低偏差、(推荐阅读)

（Ps:假设靶心是最适合给定数据的模型，离靶心越远，我们的预测就越糟糕）方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，预测结果数据的分布越散。

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:43

Opencv-Python图像像素均值、方差，绘制几何形状

图像像素均值、方差计算数组元素的均值和方差函数cv.meanStdDev()。传入数组数据，返回数组数据的均值和方差。在图像数组中，可以计算出图像数组的像素均值和方差。

Youth_Hong·2023-12-25 23:34

Stata假设检验

、方差（σ2）进行检验，主要分为三种情形。己知方差σ2，检验假设Ho:μ=μ。image.png未知方

迷茫的小孩2·2023-12-25 04:14

CnosDB：深入了解时序数据处理函数

CnosDB：深入了解时序数据处理函数stats_agg用途stats_agg函数适用于需要对时序数据进行统计分析的场景，例如计算相关系数和协方差。

CnosDB·2023-12-25 02:30

数学建模回归分析part2

以年度量的变量，如受教育年限、工作经历等通常不取对数；（3）比例变量，如失业率、参与率等，两者均可；（4）变量取值必须是非负数，如果包含0，则可以对y取对数ln(1+y);取对数的好处（1）减弱数据的异方差性

Cr不是铬·2023-12-25 01:06

别再用错卡方检验了，分析等级资料要用这些方法

这种情况下，可以选择方差非参

spssau·2023-12-25 01:09

42、经典面试题：训练和推理中的BN有什么不一样

均值和方差的处理不一样一个完整的训练过程是需要经过很多轮次的迭代。对于BN算法，在训练过程大概是要经过以下这么几步的：对每

董董灿是个攻城狮·2023-12-24 23:22

第3B章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

设为二元总体，从中取得样本，即可得样本观测矩阵为:3B.1二元观测样本的统计量3B.1.1统计量概述1）均值：2）X，Y的方差3）X，Y的协方差4）X，Y的协方差矩阵5）X，Y的相关系数3B.1.2代码示例

我不是saint·2023-12-24 17:47

第4章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

在统计学中，参数通常用于描述总体的特征，如均值、方差等。通过参数估计，我们可以利用样本信息对这些未知参数进行推断，从而对总体进行更深入的了解。

我不是saint·2023-12-24 17:43

AutoEncoder个人记录

原理最常见的降维算法有主成分分析法PCA，通过对协方差矩阵进行特征分解而得到数据的主要成分，但是PCA本质上是一种线性变换，提取特征的能力极为有限。

小趴菜日记·2023-12-24 16:56

统计和绘图软件GraphPad Prism mac功能特点

统计分析：软件内置多种常用的统计分析方法，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等。用户只需简单地选

mac116·2023-12-24 12:44

神经网络：机器学习基础

【一】什么是模型的偏差和方差？

是Dream呀·2023-12-24 10:40

机器学习---比较单个学习器与Bagging集成的偏差-方差分解、在Iris数据集的不同特征子集上使用不同的分类器进行训练和可视化

1.Bagging说明并比较了预期均方误差的偏差方差分解，单个学习器与bagging集成的比较。在回归中，估计器的预期均方误差可以根据偏差、方差和噪声进行分解。

三月七꧁ ꧂·2023-12-24 07:29

一道分子模拟练习题

如此产生10000个样本，统计系统总能量的平均值和方差。2

Lewisbase·2023-12-24 04:33

MATLAB中var函数用法

目录语法说明示例矩阵方差数组方差指定方差权重向量指定方差的维度数组页的方差排除缺失值的方差方差和均值var函数的功能是求取方差。

jk_101·2023-12-24 04:30

异方差与多重共线性对回归问题的影响

异方差的检验1.异方差的画图观察2.异方差的假设检验，假设检验有两种，一般用怀特检验使用方法在ppt中，课程中也有实验，是一段代码。

别被算法PUA·2023-12-24 00:11

积硅步以致千里，积怠惰以致深渊

应该可以不假思索地回答，才相差0.02，不大~那1.01的365次方和0.99的365次方差距大吗？

钱妤fish·2023-12-24 00:19

机器学习中的降维算法汇总归纳

最近看了降维的各类算法，想简单做个回顾和小结，先上图一、浅谈协方差矩阵1.1、统计学的基本概念均值：x¯=∑ni=1xinx¯=∑i=1nxin方差：var(x)=∑ni=1(xi−x¯)2n−1var

阿尔法旺旺·2023-12-24 00:42

3D点云法向量估计(最小二乘拟合平面)

1、点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合（平面过N点重心），平面法向量即为所求；2、最小二乘拟合可以转换为求协方差矩阵最小特征值对应的特征向量（SVD分解）；此种解法对数据噪声有很强的鲁棒性

weixin_30487201·2023-12-23 20:15

matlab 手写基于PCA的点云法向量计算

拟合平面的过程可以进一步转化为协方差矩阵分解，求特征值和特征向量的过程。最小特征值对应的特征向量就是点的法向量，这个过程也就是pca过程！不用matlab

暗嘿·2023-12-23 20:12

GeoLearning·2023-12-23 18:11

包容是什么？

面对弱者，不嘲笑，不俯视，坦诚相待，平等尊重的分享能缩小双方差距的精神食

恒_ada5·2023-12-23 18:12

应用数理统计（一） -- 样本与抽样分布（知识篇）

系列文章目录应用数理统计（一）--样本与抽样分布（知识篇）应用数理统计（二）--参数估计（知识篇）应用数理统计（三）--假设检验（知识篇）应用数理统计（四、五）--方差分析、线性回归（知识篇）应用数理统计

₫从心·2023-12-23 14:08

机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降

从波士顿房价开始目标其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即:然后我们假定这个函数的损失函数为均方差

Leventure_轩先生·2023-12-23 09:37

numpy中一些常见计算

文章目录numpy中的一些常见计算代码方差标准差参考文献numpy中的一些常见计算代码importnumpyasnpfromscipyimportstats#示例数据data=np.array([1,2

安替-AnTi·2023-12-23 08:41

Python实现AR协方差结构线性回归模型(GLSAR算法)项目实战

1.项目背景GLSAR是具有AR协方差结构的广义最小二乘法线性回归模型。本项目通过GLSAR回归算法来构建AR协方差结构线性回归模型。

胖哥真不错·2023-12-23 04:49

Python实现广义最小二乘法线性回归模型(GLS算法)项目实战

1.项目背景广义最小二乘法（GeneralizedLeastSquares）是一种回归分析方法，适用于具有异方差性（heteroscedasticity）的线性回归模型。

胖哥真不错·2023-12-23 04:48

图像预处理之减去RGB均值

原因：为了进行数据特征标准化，即像机器学习中的特征预处理那样对输入特征向量各维去均值再除以标准差，但由于自然图像各点像素值的范围都在0-255之间，方差大致一样，只要做去均值（减去整个图像数据集的均值或各通道关于

小小麦田mll·2023-12-23 03:15

MNIST的均值和方差(0.1307,), (0.3081,)是怎么计算出来的？

0.1307和0.3081是mnist数据集的均值和标准差，因为mnist数据值都是灰度图，所以图像的通道数只有一个，因此均值和标准差各一个。对于MNIST训练集，均值就是所有训练集（6000个样本）的像素点之和求平均。当你将训练样本从（6000,1，28，28）展开成（60000,28*28）后，用mean（）函数可以轻松求出均值。同理用std（）函数可以求出标准差完整代码importtorch

zycToWf·2023-12-23 03:12

Caffe学习系列——工具篇：计算数据集的图像均值

特征归一化常用的方法包含如下几种：简单缩放逐样本均值消减(也称为移除直流分量)特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差)特征标准化指的是（独立地）使得数据的每

Solomon1588·2023-12-23 03:41

深度学习计算数据集里所有图像像素点的均值方差

代码怕忘记，现在贴上来，以防丢失fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportImageFolderimporttorchfromtorchvisionimporttransformsdefget_mean_and_std(data_path,in_chans=3):dataset=ImageFolder(roo

kelly1250230225·2023-12-23 03:09

深度学习之正则化方法

神经网络的拟合能力非常强，通过不断迭代，在训练数据上的误差率往往可以降到非常低，从而导致过拟合（从偏差-方差的角度来看，就是高方差）。因此必须运用正则化方法来提高模型的泛化能力，避免过拟合。

weixin_30369087·2023-12-23 02:21

网络优化与正则化

引言网络优化高维变量的非凸优化神经网络优化的改善方法优化算法梯度下降法小批量梯度下降批量大小选择学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta梯度修正估计动量法Nesterov加速梯度Adam算法梯度截断小结参数初始化基于固定方差的参数初始化基于方差缩放的参数初始化

guanyue.space·2023-12-23 02:49

2019-01-24 多元高斯分布

建模示例改良版的异常检测算法：多元高斯分布或者多元正态分布多元高斯分布的参数：向量µ，一个n×n矩阵Σ，Σ被称为协方差矩阵（主成分分析也出现了协方差矩阵）Σ的行列式，使用Octave命令det(Sigma

奈何qiao·2023-12-23 01:53

MATLAB 图像平滑实验

（1）对一幅图像“girl.bmp”添加不同种类噪声：对给定的图像添加均值为0，方差为0.04的高斯噪声，以及密度为0.2的椒盐噪声，显示添加噪声后的两幅图像。

Sc0214_·2023-12-23 00:28

E(XY)的求法

2.已知X，Y的联合密度，求X，Y的协方差：点击这里。

悟空不是猴子·2023-12-22 16:06

神经网络：数据预处理知识点

将数据按特征进行缩放，使其均值为0，方差为1，有助

是Dream呀·2023-12-22 11:57

python 多项式拟合

absolute_sigma=False,check_finite=True,bounds=(-inf,inf),method=None,jac=None,**kwargs)返回：popt——参数最佳值pcov——协方差

RS&·2023-12-22 08:45

3.多元统计分析

numpy；pandas;scipy求特征根,离差，协方差，相关系数2.1多元数据显示R:可视化类别箱尾图第三章多元数据的直观表示3.1星象图每个颜色代表一个维度。星象图

Plenari·2023-12-22 05:50

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