方差分析法

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一.主成分分析 二.因子分析法 三.聚类分析 四.最小二乘与多项式拟合 五.方差分析法 六.逼近理想点排序法 七.动态加权法 八.灰色关联分析法 九.灰色预测法 十.模糊综合评价法 十一.时间序列分析法 十二.蒙特卡洛仿真模型 十三.BP神经网络方法 十四.数据包络分析法 十五.多因素方差分析法(基于spss) 十六.拉格朗日插值 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9346073.html

一.σ2 的估计 因为假设检验以及构造与回归模型有关的区间估计都需要σ2的估计量,所以先对σ2作估计. 通过残差平方和(误差平方和)             (1) 又∵                                (2) ∴                                                        (3) 其中 为响应变量观测值的校正平方和.残差平方和有n-2 个自由度,因为两个自由度与得到的估计值与相关.                

转自:http://blog.sciencenet.cn/blog-116082-218338.html 方差分析(analysis of variance,ANOVA),即变量分析,是对多个样本平均数差异显著性检验的方法. 在一个多处理试验中,可以得到一系列不同的观测值.造成观测值不同的原因是多方面的,有的是不同的处理引起的,即处理效应:有的是试验过程中偶然性因素的干扰和测量误差造成的,即误差效应.方差分析的基本思想就是将测量数据的总变异按变异原因不同分解为处理效应和试验误差,并作出其数量估计

我居然现在还记不住扩欧的板子,我太弱啦! 扩展欧几里得算法解决的是这样的问题: 给定一个不定方程组ax+by=gcd(a,b),求他的一组整数解 先给出实现代码 void exgcd(int a,int b,int &x,int &y) { if(!b) { x=1,y=0;//gcd(a,0)显然等于1*a-0*0=a return a; } int ans=exgcd(b,a%b,x,y); int tem=x; x=y; y-=tem-(a/b)*y; return ans;} 但实

車車是一種投資,我們的目標是:細水長流,見好就收,不求日金千金,只求長期穩定!許多人賠本的原因:1. 資金不足,卻大把下注,跟到第4期不出,錢不夠了,心慌了.有人孤注一擲,衝到第5期中了,嚇的半死.有人不敢跟,第5期出號了,氣死, 然後再跟新計劃,沒錢了,郁悶死.這兩種做法都不對,既然是以投資的心態做事,就應該計劃好翻倍的本錢,做到99%的穩賺,狀況不對就要及時止損. 看著連續中,就是不敢跟,最後咬牙跟了,馬上挂了.于是開始哭,我運氣咋這麽差.不買就中,一買就挂.相反,有些人專門等挂,一挂就上,

<构建之法>第十&十一章 主要讲述了在软件设计前期的需求分析问题上的方法和实践经验,分为"典型用户和场景"以及"软件设计与实现". 其中第十章大部分内容包含: 用户的分类(典型用户可以包括以下内容: 1. 名字(越自然越好) 2. 年龄(不同年龄和收入的用户有不同的需求) 3. 收入 4. 代表的用户在市场上的比例和重要性(比例大不等同于重要性高,如付费的用户比例较少,但是影响大,所以更重要 5. 使用这个软件的典型场景 6. 使用本软件/服务的

梯度下降法是机器学习和神经网络学科中我们最早接触的算法之一.但是对于初学者,我们对于这个算法是如何迭代运行的从而达到目的有些迷惑.在这里给出我对这个算法的几何理解,有不对的地方请批评指正! 梯度下降法定义 (维基百科)梯度下降法,基于这样的观察:如果实值函数  在点  处可微且有定义,那么函数 在  点沿着梯度相反的方向  下降最快. 因而,如果                         对于  为一个够小数值时成立,那么 . 考虑到这一点,我们可以从函数  的局部极小值的初始估计  出发

科学计数法是科学家用来表示很大或很小的数字的一种方便的方法,其满足正则表达式[+-][1-9]"."[0-9]+E[+-][0-9]+,即数字的整数部分只有1位,小数部分至少有1位,该数字及其指数部分的正负号即使对正数也必定明确给出. 现以科学计数法的格式给出实数A,请编写程序按普通数字表示法输出A,并保证所有有效位都被保留. 输入格式: 每个输入包含1个测试用例,即一个以科学计数法表示的实数A.该数字的存储长度不超过9999字节,且其指数的绝对值不超过9999. 输出格式: 对每个测