《概率论与数理统计》基本名词中英文对照表      英文                        中文Probability  theory            &nbs...

1.4  举例说明分类变量、顺序变量和数值变量。（P6）分类变量：“性别”是“男”或“女”。顺序变量：“考试成绩按等级”分为优、良、中、及格、不及格。数值变量：“企业销售额”。1.5★获得数据的概率抽样方法有哪些？（P6—7）简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整抽样、多阶段抽样。2.2★直方图与条形图有何区别？（P19）首先，条形图中的每一矩形表示一个类别，其宽度没有意义，而直方图的宽...

统计学期末复习第一章P2_统计学：统计学是手机、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的学科。P5_数据的分类类型：按照采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据（文字表述）、顺序数据（文字又有序）和数值型数据（数值）。按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据（无人为控制）和实验数据（控制对象）。按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据（不同空间）和时间序列数据。P7_总体...

R语⾔⽤nls做⾮线性回归以及函数模型的参数估计⾮线性回归是在对变量的⾮线性关系有⼀定认识前提下，对⾮线性函数的参数进⾏最优化的过程，最优化后的参数会使得模型的RSS（残差平⽅和）达到最⼩。在R语⾔中最为常⽤的⾮线性回归建模函数是nls，下⾯以car包中的USPop数据集为例来讲解其⽤法。数据中population表⽰⼈⼝数，year表⽰年份。如果将⼆者绘制散点图可以发现它们之间的⾮线性关系。在建...

(完整版)常用的计算机科学公式大全常用的计算机科学公式大全本文档旨在提供常用的计算机科学公式。以下是一些常见的公式：数据结构与算法1. 数组的平均查时间：- 查成功：(1+2+...+n)/n = (n+1)/2n- 查失败：n/(n+1) = 1/(1-f)2. 排序算法的时间复杂度：- 冒泡排序：O(n^2)- 快速排序：O(nlogn)- 归并排序：O(nlogn)- 堆排序：O(nl...

webrtc 延迟估计算法 WebRTC是一种实时通信技术，用于在浏览器之间进行音视频通话和数据传输。延迟估计算法在WebRTC中被用来估计网络延迟，以便适应不同网络环境下的实时通信需求。webrtc浏览器WebRTC中常用的延迟估计算法有以下几种：1. RTT（Round-Trip Time）估计：这是最常用的延迟估计算法之一。它通过发送一个小的数据包到对端，然后等待对端返回相同数据包的时间来估...

C++中万能头⽂件bitsstdc++.h的介绍转载：很多⼩伙伴估计看有的代码会碰见没有多余的其它头⽂件⽐如algorithm、cmath、iostream⽽是⽤了⼀⾏#include<bits/stdc++.h>这样的头⽂件并感到诧异，想这是什么。其实这是⼀个包含了C++所有头⽂件的⼀个头⽂件，为了⽅便⽽发明的，其中包含了⼀下头⽂件//c#ifndef _GLIBCXX_NO_ASS...

OpenPose 安装和使⽤教程OpenPose ⼈体姿态识别项⽬是美国卡耐基梅隆⼤学（CMU）基于卷积和监督学习并以 caffe 为框架开发的开源库。可以实现⼈体动作、⾯部表情、⼿指运动等姿态估计。适⽤于单⼈和多⼈，具有极好的鲁棒性。是世界上⾸个基于深度学习的实时多⼈⼆维姿态估计应⽤，基于它的实例如⾬后春笋般涌现。⼈体姿态估计技术在体育健⾝、动作采集、3D试⾐、舆情监测等领域具有⼴阔的应⽤前景，...

python极大似然估计参数    极大似然估计是统计学中常用的一种参数估计方法，用于估计概率分布的参数。在Python中，我们可以使用各种统计库来进行极大似然估计的参数计算，比如NumPy、SciPy和StatsModels等库。python 定义数组    首先，假设我们有一组观测数据，我们想要估计这组数据所符合的概率分布的参数。以正态分布为例，我们可以...

cipl外贸是什么意思    cipl 外贸是什么意思，不同的人有不同的回答。很多人都会认为 cipl 是英语单词 foreign trade exporter 和“中国” chinese 的组合，也就是外贸商品的意思。但事实上 cip 并不等于 foreign trade exporter，它还可以理解为：海关、税务。identity matrix是什么意思  &n...

参数估计的三种方法参数估计是统计学中的一项重要任务，其目的是通过已知的样本数据来推断未知的总体参数。常用的参数估计方法包括点估计、区间估计和最大似然估计。点估计是一种常见的参数估计方法，其目标是通过样本数据估计出总体参数的一个“最佳”的值。其中最简单的点估计方法是样本均值估计。假设我们有一个总体，其均值为μ，我们从总体中随机抽取一个样本，并计算出样本的平均值x̄。根据大数定律，当样本容量足够大时，...

基于TDOA声源定位算法仿真–MATLAB仿真声源定位算法是利⽤麦克风阵列进⾏声⾳定位，属于宽带信号，传统的MUSIC和DOA算法并不适⽤该场景，本仿真主要⽤TDOA算法进⾏定位。常⽤的阵列信号定位算法主要有三⼤类：基于⾼分辨率谱估计的定位技术、基于可控波束形成（Beamforming）的定位技术和基于TDOA 的定位技术，以上三种算法在阵列信号处理中，尤其是移动通信的阵列信号处理中都有⼴泛的应⽤...

matlab的功率谱计算功率谱估计在现代信号处理中是⼀个很重要的课题，涉及的问题很多。在这⾥，结合matlab，我做⼀个粗略介绍。功率谱估计可以分为经典谱估计⽅法与现代谱估计⽅法。经典谱估计中最简单的就是周期图法，⼜分为直接法与间接法。直接法先取N点数据的傅⾥叶变换（即频谱），然后取频谱与其共轭的乘积，就得到功率谱的估计；间接法先计算N点样本数据的⾃相关函数，然后取⾃相关函数的傅⾥叶变换，即得到功...

左右的英文单词是什么怎么翻译左右通常指的是方向，当然不同的用法也代表着各种不同的意思，那么你知道左右的英文单词是什么吗?下面跟店铺一起来学习关于左右的英语知识吧。左右的英文单词释义the left and right sides ; about ; or so ; or thereabouts; around网 络or so;about;IN LOVE WE TRUST;right and lef...

jstack结果查看⾸先可以⽤jstack -l pid >sample.dump把java进程的运⾏栈dump出来。还可以⽤grep java.lang.Thread.State sample.dump | awk '{print $2}' | sort -n | uniq -c 来看看进程中都有哪些线程状态。2019-01-2718:11:27Full thread dump Java...

bootstrap在input框中加⼊icon图标<form class="form-horizontal"><div class="form-group has-feedback"><div class="username"><span class="fa fa-user-circle-o fa-2x form-control-feedback">...

bootstrap重抽样方法引言：在统计学中，bootstrap重抽样方法是一种基于原始样本的统计推断方法。它通过从原始样本中有放回地抽样生成大量的自助样本，然后利用这些自助样本来估计总体参数、构建置信区间或进行假设检验。本文将详细介绍bootstrap重抽样方法的原理、步骤和应用领域。一、bootstrap重抽样方法的原理bootstrap检验方法bootstrap重抽样方法的核心思想是用有放回...

偏最小二乘回归系数的bootstrap假设检验及sas实现    近年来，偏最小二乘回归在统计学、金融学、社会科学和其他学科中被广泛使用，以拟合研究者感兴趣的问题，以及分析与这些问题相关的变量。而根据所获得的统计量，对回归系数的异常值进行检验以及检验回归系数的有效性，是普遍存在的问题。本文的目的是通过引入bootstrap方法，提出一种偏最小二乘回归系数的bootstrap假设...

bootstrap 法bootstrap检验方法    随着社会不断发展，不同领域的研究者越来越倾向于探索所有可能的研究方向，以便更好地理解特定领域的机制和规律。与此同时，新的统计学方法也随之诞生，其中最著名的便是Bootstrap法。本文旨在介绍Bootstrap法及其机制，并讨论它为研究发展带来的重要影响。    Bootstrap法源自统计学中的重计，...

bootstrap取样法    Bootstrap是一种统计学方法，用于评估数据集的置信度。它是一种基于取样的方法，可以用来估计总体参数、构造置信区间和进行假设检验。Bootstrap方法的主要思想是通过反复取样来估计样本统计量的分布，从而得到关于未知参数的可靠误差估计。bootstrap检验方法    第一步：原始数据集中随机抽取一定量的样本（有放回的抽取...

⼀⽂读懂stata1516Threshold门槛回归⾼级应⽤本⽂将从门槛回归应⽤、门限变量选择以及门槛个数选择三个⽅⾯介绍Threshold应⽤。⼀．模型设置Hansen（2000）将“门槛回归”模型的基本形式定义为：其中，作为解释变量的xi是⼀个m维的列向量。qi被称为“门槛变量”， Hansen（2000）认为门槛变量既可以是解释変量xi中的⼀个回归元，也可以作为⼀个独⽴的门槛变量。根据其相应...

                                    Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020定量研究案例一篇转帖的文章，作者真的很强...

复杂调查资料的特点与统计分析方法概述崔壮;胡良平【摘 要】复杂抽样是在抽样过程中采用除一阶段单纯随机抽样外,其他抽样方法或其组合的抽样方案.本文对复杂抽样资料的特点、基于复杂调查资料进行差异性分析、多重回归分析以及进行生存资料多重回归分析的要点进行宏观概述.为科研工作者进行复杂抽样资料的分析提供参考和借鉴.【期刊名称】《四川精神卫生》【年(卷),期】2017(030)005【总页数】5页(P410...

R语⾔与抽样技术学习笔记（bootstrap）R语⾔与抽样技术学习笔记（Randomize，Jackknife，bootstrap）Bootstrap⽅法  Bootstrap⼀词来源于西⽅神话故事“The adventures of Baron Munchausen”归结出的短语“to pull oneself up by one's bootstrap"，意味着不靠外界⼒量，依靠⾃⾝...

估计总体样本方差范围1.引言1.1 概述在统计学中，估计总体样本方差是一项重要的任务。总体样本方差是用来衡量数据集中的变异程度的统计量，它提供了有关数据的信息，帮助我们了解数据的分布和特征。估计总体样本方差的目的是利用样本数据来估计总体方差的未知真实值。由于总体方差通常是未知的，并且不太可能直接测量总体，因此我们需要通过样本来进行估计。通过估计总体样本方差，我们可以获得关于数据集的更多信息，例如数...

bootstrap检验方法Bootstrap方法的原理    Bootstrap方法是一种统计学中常用的非参数统计方法，用于估计统计量的抽样分布。它的原理是通过从原始样本中有放回地抽取大量的重复样本，然后利用这些重复样本进行统计推断。    Bootstrap方法的原理可以分为以下几个步骤：    1. 抽样：从原始样本中有放回地抽取大量...

Stata是一种统计分析软件，广泛用于各种社会科学、经济学、生物学等领域的数据分析。Bootstrap是一种增广样本统计方法，用于解决小样本问题，提供了一种非参数统计中估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。在Stata中应用Bootstrap的基本步骤如下：采用有放回抽样方法从原始样本中抽取一定数量的子样本。根据抽出的样本计算想要的统计量。重复前两步K次，得到K个统计量的估计值。根据K个估计值...

相对重要性计算方法项目摘要编辑线性回归模型中自变量bootstrap检验方法相对重要性估计是医学现场与实验研究资料回归分析中的首要任务之一。国际上目前正在研究和建议的方法主要有乘积尺度、优势分析、比例边界方差分解和相对权重四种方法，但对方法的前提条件（期望准则）、理论基础和方法本身有较大争议。本项目主要研究：（1）引进自变量相对重要性估计的四种方法，开发相应计算程序；（2）在对自变量相互间各种可能...

偏差校正百分位bootstrap法偏差校正百分位bootstrap法是一种非参数的统计推断方法，它经常用于在数据分析中进行置信区间的估计，也可以用于回归分析的错误估计和模型校验。其基本原理是通过从原始数据中随机抽样，生成大量的样本数据，并通过这些样本数据的分析结果来估计总体参数。而这种方法的优势在于能够处理从总体分布中满足一定条件的复杂样本。具体来说，偏差校正百分位bootstrap法将一定数量的...

bootstrap检验方法中介效应的Bootstrap检验公式包括Sobel检验和Bootstrap法。Sobel法是通过构建系数乘积a*b的统计量z来估计其置信区间，判断其是否显著异于0。具体的计算公式为z=a*b/s_ab，其中s_ab=a^2s_b^2+b^2s_a^2。Bootstrap法是一种从样本中重复取样的方法，前提条件是样本能够代表总体。一般的取样方法是有放回地重复取样。类似地，可...