数理统计14：什么是假设检验，拟合优度检验（1），经验分布函数在之前的内容中，我们完成了参数估计的步骤，今天起我们将进⼊假设检验部分，这部分内容可参照《数理统计学教程》（陈希孺、倪国熙）。由于本系列为我独⾃完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！⽬录Part 1：什么是假设检验假设检验是⼀种统计推断⽅法，⽤来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的。其...

cuda 最小二乘法拟合最小二乘法（Least Squares）是一种常见的数据拟合方法，它的目标是通过最小化观测值与拟合值之间的残差平方和来得到最佳拟合曲线。在CUDA中，可以利用并行计算的优势来加速最小二乘法的计算过程。首先，将需要进行拟合的数据加载到CUDA的设备内存中。然后，在每个CUDA线程中计算每个观测点与拟合曲线的残差，并将其平方值累加到共享内存中。接下来，通过原子操作将每个线程块中...

java拟合曲线Java是一种高级编程语言，具有广泛的应用领域，包括拟合曲线。在Java中，我们可以使用不同的方法和算法来拟合曲线。下面将介绍一些常用的拟合曲线方法，并详细讨论如何使用Java实现。1.多项式拟合多项式拟合是一种基本的拟合曲线方法，它适用于一些简单的函数关系，例如多项式、指数函数等。在Java中，我们可以使用最小二乘法来实现多项式拟合。最小二乘法是一种优化方法，通过最小化拟合误差来...

“考试时间 2 小时。本次 80 道选择题， 60 道单选， 20 道多选。时间来不及，有的公式估计还是要背的，复杂的就随它去吧。 。看下来可能有计算题，即使有也不会多。说是不用怎么背，其实个人感觉就一级的层面这些软件一刷就出来了，特别枯燥的原理去背诵没有实际意义，但是分子分母的一些关系幂数需要知道。 ”CDA LEVEL Ⅰ 业务分析师 _模拟题：一、单选1.北京市统计局发布 2014 年度全市...

数据分析师岗位笔试题目（精选）公司数据分析师岗位笔试题目一、选择题（共10题，每题4分，共40分）1. 下列哪个不是数据分析的主要步骤？A. 数据收集B. 数据处理C. 数据解释D. 数据加密参考答案：D. 数据加密不是数据分析的主要步骤，而是数据分析的辅助手段。2. 下列哪个数据库类型不是关系型数据库？A. MySQLB. OracleC. PostgreSQLD. MongoD...

CDA LEVELⅠ业务分析师_模拟题：一、单选1.北京市统计局发布2014年度全市职工平均工资为77560元，月平均工资为6463元.众多网友直呼“被平均”，你认为下面哪种统计量测度平均工资会更被信服（）A几何平均数B众数C极差D中位数答案：D2.某企业2000年实现利润为200万元,2005年为300万元，则年平均增长速度为()A.5%B.11%C.10%D.8.4%答案：D3.当一组数据属于...

echarts函数拟合ECharts是一款功能强大、扩展性高的数据可视化库，可以方便地进行数据分析与展示。其中，函数拟合是ECharts中的一个重要功能，可以将给定的数据点通过一些函数进行拟合，以便更好地理解数据的趋势和规律。在ECharts中，函数拟合的实现主要依赖于图表类型为『散点图』或『折线图』时，通过配置series属性的type为『line』来绘制拟合曲线。接下来，我们将详细介绍ECha...

pseudo-voigt函数pseudo-voigt函数有一小部分文章指出Voigt可以拟合pseudo-Voigt，在X-ray衍射， 光谱精密测量等方面有很好的成效。引自:Lorenzo Raimondi , //Pseudo-Voigt lineshape from Voigt profile//, J. Appl. Crystallogr. (2009). 42, 697–701Voigt...

Bootstrap特征选择是一种强大的工具，用于机器学习和数据分析中的特征选择。它通过从原始数据集中重复抽样来生成多个样本，然后使用这些样本进行特征选择。Bootstrap可以帮助我们估计特征选择的稳定性和可靠性，并到对预测模型最重要的特征。使用Bootstrap进行特征选择的步骤如下：1.从原始数据集中重复抽样，生成多个样本。2.对每个样本进行特征选择，例如使用决策树、随机森林等方法。3.根据...

线性插值excel公式excel公式不显示结果    Excel是微软推出的电子表格程序，它能够实现线性插值公式的功能。线性插值是指在一个给定的点集上，通过线性函数来逼近目标值。在Excel中，这一功能可以通过线性函数插值（Linest()）函数来实现。    Linest()函数的格式是：=LINEST(known_y，[known_x], const ,...

excel表格怎样制作数据分析图在日常办公以及数据处理中，经常要把一些有规律的数据处理成图文，从而看起来比较直观。那么数据分析图大家都知道怎么做吗？下面让店铺为你带来excel表格数据分析的方法，欢迎大家来到店铺学习。excel表格制作数据分析图教程excel表格制作数据分析图的步骤1：选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。excel表格制作数据分析图的步骤2：在数据点上单击右键...

excel拟合曲线怎么做在 Excel 中进行曲线拟合通常涉及到使用趋势线的功能。以下是一种常用的方法：1. 插入散点图：  - 打开包含你的数据的 Excel 工作表。  - 选择你的数据。  - 在 Excel 菜单中，选择 "插入"。  - 在 "图表" 组中，选择 "散点图"。2. 添加趋势线：  - 在创建的散点图上，右键单击其...

1. 在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大？A. 多项式阶数B. 更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降C. 使用常数项答案：A解析：选择合适的多项式阶数非常重要。如果阶数过大，模型就会更加复杂，容易发生过拟合；如果阶数较小，模型就会过于简单，容易发生欠拟合。如果有对过拟合和欠拟合概念不清楚的，见下图所示： 2....

1. 同一X轴两个Y轴的方法是先建立一层，然后在层图标的右边右键点击添加新层的Linked Right Y，这样新建的图层就是同一X轴。2. 用Add and Arrange layer这个命令产生新图层会造成图片输出时出现一些问题，应该是软件的bug，排除方法是直接选用多屏图的模版建立空文件再添加趋势线，输出时就没有问题。3. 两层图如果Y轴全部在左边可以使用坐标轴属性对话框中的左边小框中点选某...

Biweight核函数1. 定义在统计学和机器学习中，核函数是一种用于衡量两个样本之间相似性的函数。Biweight核函数（也称为Tukey核函数）是核函数的一种，用于非线性回归和密度估计等统计问题中。Biweight核函数的定义如下：其中，x为输入样本，h为尺度参数，I(·)为指示函数。2. 用途Biweight核函数主要用于非线性回归和密度估计中的拟合问题。对于给定的输入变量x，Biweigh...

Tensorflow2.0线性回归案例本⽂介绍⼀个简单的线性回归例⼦：通过⼀个随机初始点（a1,b1）来拟合y=a*x+ b，我们要拟合的函数模型：y= 6 * x + 3.68代码如下：#导⼊必要的模块import tensorflow as tfimport numpy as np#定义要拟合的函数模型X =np.random.rand(1000)#随机选择1000个数进⾏1000次迭代Y =...

BRUKER AXS GMBHDIFFRAC TOPAS 4.2            中文教程德国布鲁克AXS有限公司北京代表处目录1.总览------------------------------------------------------12.一般谱线拟合方法----------------------------------...

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对水文频率分析中目估适线法的思考1目估适线法的概念频率分析（Frequency Analysis）是数理水文学中一种常用的统计分析方法。它主要应用于分析某地水文情况及变化趋势，以及水汛期的确定和调控。而目估适线法（Method of Moment Estimation）就是其中常用的一种分析方法，它能够用于对水文时间序列频率学分析。2目估适线法的基础目估适线法依据统计学基本定理，认为一组个体（流量...

用Excel做数据分析——回归分析2007-08-29 作者： 来源：网络     我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。  在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专 业软件，比如...

origin的几个使用技巧1.怎么求非自然数为底的幂函数Origin中的自然数的幂函数很容易，用EXP函数就可以了，但是其它幂函数没有，例如：将一列数据转变为以10为底，数列为幂指数，用10^col(A)就可以了。2.如何输入σ，±这样的符号添加文本，然后点击Ctrl+M，选择你所需的字符，插入就行了。3.自定义公式拟和技巧origin7.0中虽然提供了强大的拟合曲线库外，但在实际使用中，你可能会...

残差平方和的可接受标准-概述说明以及解释1.引言1.1 概述残差平方和是一种统计学中常用的衡量模型拟合程度的指标。在实际数据分析和建模过程中，我们通常会使用一个数学模型来拟合观测数据，并通过计算残差平方和来评估该模型的拟合程度。残差平方和表示观测值与模型预测值之间的差异程度，差异越大则表示模型的拟合效果越差。残差平方和的计算方法是将每个观测值与对应的模型预测值之差平方后求和。这样做的目的是为了消除...

50张经典的数据分析图表1. 散点图(Scatter plot)散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。 如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜可视化每个组。2. 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling)有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。怎么大批量数据核对差异3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with lin...

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...

一、matlab中的fit对象是什么？在matlab中，fit对象是一种用来表示通过拟合算法获得的模型的数据结构。它可以用来存储拟合模型的参数、预测值以及置信区间等相关信息。通过fit对象，用户可以方便地对拟合模型进行评估、预测和可视化等操作。二、如何在matlab中创建fit对象？在matlab中，用户可以通过调用fit函数来创建fit对象。fit函数的基本语法如下所示：fitobject =...

python线性拟合误差分析_Python数据分析-线性回归、逻辑回归'''运⾏后会报错，因为这⾥输⼊的特征只有1个。'''#第1步：导⼊线性回归from sklearn.linear_model import LinearRegression# 第2步：创建模型：线性回归model=LinearRegression()#第3步：训练模型model.fit(x_train,y_train)----...

python 正态分布概率二维数组    在数据分析与机器学习中，正态分布是一种经常使用的概率分布。在Python中，NumPy和SciPy库提供了用于计算正态分布的函数。在本文中，我们将详细介绍如何使用NumPy创建正态分布的二维数组，并演示如何使用Matplotlib可视化这些数组。    步骤1：导入NumPy和Matplotlib库我们首先需要在代码...

[转载]Matlab常见问题，转载自bbs.bc-cn/dispbbs.asp?boardid=216&id=1279022007年04月27日 星期五 09:23◆◆Matlab常见问题◆◆[转]（2.3）软件及编程问题更多请见：bbs.dartmouth.edu/~fangq/MATH/FAQ/40)..Matlab中如何作非线性回归？:#FangQ...

matlab的多项式拟合，函数求导，画函数曲线给⼀列数据。拟合出该数据的函数曲线。多项式拟合。然后画出函数曲线来。以及给出函数形式。求导。再画出导数的曲线。以及给出导数函数形式。matlab代码：matlab求傅里叶变换clcclose allclear%% 给出⼀列数xx = 1:100;yy = xx.^3 - xx.^2;first = 1;  %数的⾸尾last = 100;fi...

傅里叶级数是一种将周期函数表示为三角函数之和的方法，它广泛应用于信号处理、图像处理、数字通信等领域。在 MATLAB 中，我们可以利用傅里叶级数拟合算法进行数据分析和信号处理。本文将介绍傅里叶级数拟合算法的原理、应用及实现步骤。一、傅里叶级数原理傅里叶级数可以将周期函数表示为一系列正弦和余弦函数的线性组合，其表达式如下：f(t) = a0 + Σ(an*cos(nωt) + bn*sin(nωt)...