均方，正态_下载资源_代码源码-CSDN下载

均方分布介绍有很多人做测量性工作不知道归纳，此文正态分布式比较好的方法

评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：1.27MB 上传时间：2012-09-11

random_work.zip_random_random work_均方值_均方差这个名为"random_work.zip_random_random work_均方值_均方差"的压缩包文件，显然涉及到如何生成正态白噪声序列以及对其基本统计特性的计算，包括均值(mean)、均方值(mean square)和方差(variance)。这里我们将深入...

评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：813B 上传时间：2022-07-14

数据回归-偏正态误差分布下一元线性回归模型的参数估计及比较.pdf 通过计算目标参数的均方误差和相对误差，评估了不同方法的精度和稳定性。这有助于理解在特定数据分布下，哪种估计方法可能更合适。关键词：偏正态分布、极大似然估计、矩估计、最小二乘估计、最小一乘估计总结来...

评级：0 浏览量：163 收藏量：0 资源大小：543KB 上传时间：2022-06-26

利用Lloyd-Max，计算标准正态分布16层最佳量化.docx 量化值的选择是基于最小均方误差（MMSE）原则，即选择使得量化后信号与原信号之间的均方误差最小的量化值。在计算过程中，需要输入信号的概率密度函数、最大振幅、最小振幅和量化级数。然后，使用Lloyd-Max算法...

评级：3 浏览量：1658 收藏量：4 资源大小：387KB 上传时间：2020-05-09

错误指定对Weibull模型和对数正态模型之间均值和选择的影响 - 文章通过理论推导和模拟研究，展示了如何获取基于对数正态和Weibull模型的最大似然估计值和准似然估计值，以及如何通过计算这些估计值之间的偏差比率和均方误差比率来评估模型误设定对均值估计的影响。...

评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：1.41MB 上传时间：2021-03-15

最小均方：我们试图消除噪声的影响-matlab开发 MATLAB的`randn`函数可生成标准正态分布的随机噪声，将其与信号相加即可实现这一目的。 3. **设置参数**：定义LMS算法的关键参数包括学习速率（step size）和滤波器长度（number of taps）。学习速率决定了权重更新...

评级：0 浏览量：79 收藏量：1 资源大小：2KB 上传时间：2021-06-01

正态总体方差几类估计量的比较 (2005年) 3. S23：在均方误差意义下最优的估计量，其计算公式为S2 = Σ(Xi - X̄)2 / (n + 1)。在进行估计量的比较时，研究者首先探讨了无偏性准则，即估计量的期望值等于待估计的参数值。在此基础上，分析了S21是σ2的无偏...

评级：0 浏览量：164 收藏量：0 资源大小：657KB 上传时间：2021-06-13

带正态误差的门限观测器 (2004年) 在探讨带正态误差的门限观测器时，首先要了解几个核心概念：观测过程理论、门限观测器、正态误差、后验分布以及模数转换器的误差估计。观测过程理论主要基于贝叶斯理论，它允许在给定先验信息和新的观测数据后，...

评级：0 浏览量：34 收藏量：0 资源大小：177KB 上传时间：2021-04-21

非正态响应变量的最优线性预测* (2009年) 这些例子虽然只是研究的一部分，但通过它们可以观察到，在非正态分布的情况下，Y的最优线性预测以及对应的均方误差与多元正态分布下的结果有着本质的不同。文章中还讨论了如何处理不满足多元正态分布假设的数据，...

评级：0 浏览量：63 收藏量：0 资源大小：179KB 上传时间：2021-05-14

matlab均方误差的代码-Machine-Learning-Exercise-1:Coursera机器学习练习＃1 正态方程先决条件 GNU Octave 4.0.0+ 本练习中包含的文件驱动程序（主文件） ex1.m-运行单变量线性回归学习模型。 ex1_multi.m-运行多元线性回归学习模型。 Submit.m-将代码提交给Coursera平地机。数据集 ex1data...

评级：0 浏览量：163 收藏量：0 资源大小：495KB 上传时间：2021-05-23

非参数加权核密度估计的相合性和渐近正态性文中提到了积分均方误差（MISE）和渐近积分均方误差（AMISE），这两个指标是衡量核密度估计优劣的重要标准。MISE是核密度估计与真实密度函数之间误差的平方的期望值，而AMISE是MISE的渐近形式，它能够帮助我们更清楚...

评级：0 浏览量：182 收藏量：0 资源大小：154KB 上传时间：2020-02-18

随机过程在金融中的应用4随机分析及均方微分方程.pptx 例如，若X(t)由两个独立正态分布的随机变量U和V合成，那么X(t)也将是一个二阶矩过程，其协方差函数和相关函数都能被明确计算出来。在金融应用中，这样的过程可以用来描述股票价格的波动或者利率的变化，其中的协方差...

评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：1.48MB 上传时间：2021-09-29

平衡隐式方法的均方 A-稳定条件 (2011年) 随机项W(t)则是在给定时间内过程的增量，它是一个满足特定分布（例如正态分布N(0, Δt)）的随机变量。在讨论平衡隐式方法的均方A-稳定性时，首先需要理解均方稳定性（Mean-Square Stability）的概念。一个随机微分...

评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：667KB 上传时间：2021-05-31

二元正态模型中Pearson秩相关系数的渐近性质通过理论和仿真结果，揭示了在不同情况下PRVCC相较于PPMCC和GC的优越性，尤其是在数学处理的简便性和较小的均方误差（mean square error，简称MSE）方面。新的理论发现及其他吸引人的性质使PRVCC成为现有系数的一个...

评级：0 浏览量：102 收藏量：0 资源大小：1.06MB 上传时间：2021-03-06

图像的均方误差的matlab代码-machine_learning_octave:我的Ng班级的八度/matlab示例项目图像的均方误差的matlab代码使用Octave / Matlab进行机器学习内容：线性回归梯度下降最小化成本函数特征归一化梯度下降正态方程逻辑回归绘制数据计算成本和梯度使用fminunc优化预测和准确性正则...

评级：0 浏览量：186 收藏量：0 资源大小：29.19MB 上传时间：2021-05-22

matlab均方误差的代码-gaussianprocess:多核高斯过程动力学模型 Gaussian.ipynb-两个独立事件的高斯正态分布和联合分布的示例 Multivariate_Gaussian.ipynb-使用库函数和自己的实现，具有不同输入数据和条件的多元高斯分布的示例 Preprocessing.ipynb-将输入视频预处理为120x90...

评级：0 浏览量：209 收藏量：0 资源大小：49.93MB 上传时间：2021-05-23

论文研究-风险价值的多尺度估值模型及其均方误差收敛性分析.pdf 论文研究-风险价值的多尺度估值模型及其均方误差收敛性分析.pdf, 在金融市场风险管理研究... 最后以正态密度函数为算例,通过不同容量的仿真样本检验了该理论方法的可行性.

评级：0 浏览量：159 收藏量：0 资源大小：742KB 上传时间：2019-09-20

正态-逆Gamma先验下线性模型中回归系数和误差方差Bayes估计的改进 (2014年) 在正态-逆Gamma先验下, 研究线性模型中回归系数和误差方差Bayes估计的优良性, 改进了已有的结果, 去掉了附加条件. 在Pitman准则下, 证明回归系数的Bayes估计优于最小二乘估计(LSE), 并讨论误差方差的Bayes估计在均方...

评级：0 浏览量：196 收藏量：0 资源大小：919KB 上传时间：2021-05-24

图像的均方误差的matlab代码-spatial-processing:交互式程序，显示空间变换（Otsu，模糊，仿射等）和插值的... 图像的均方误差的matlab代码空间处理本页介绍了演示软件程序，以帮助说明一些对神经成像很重要的空间处理原理。安装源代码可用，可用于从以下版本编译适用于macOS，Windows和Linux的软件空间平滑在计算统计信息...

评级：0 浏览量：158 收藏量：0 资源大小：3.92MB 上传时间：2021-05-22

单变量和多变量的线性回归：成本函数、单变量和多变量的梯度下降、正则化、特征归一化、正态方程-matlab... **成本函数（代价函数）** 是衡量模型预测与实际值之间差距的指标，通常使用均方误差（MSE）作为损失函数，即 (1/n) * Σ(y_true - y_pred)^2。我们的目标是最小化这个成本函数。 **梯度下降法** 是优化成本函数的...

评级：0 浏览量：201 收藏量：0 资源大小：9KB 上传时间：2021-05-29

机器学习之偏差和方差.pdf 对于高斯分布（正态分布），其概率密度函数为： \[ p(x^{(i)}; \mu, \sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}\exp\left\{-\frac{(x^{(i)}-\mu)^2}{2\sigma^2}\right\} \] 均值\(\mu\)的点估计量同样可使用样本...

评级：0 浏览量：159 收藏量：0 资源大小：198KB 上传时间：2021-01-12

论文研究 - 小麦籽粒产量及其属性的遗传变异和最佳组合基因型评估对于所有性状，由于一般结合能力（GCA）引起的均方均非常显着，除了穗长，GCA效应很明显。因特异结合能力（SCA）和互惠结合能力（RCA）而产生的均方对于所有研究的字符均具有极高的意义。 GCA变异高于SCA变异，穗...

评级：0 浏览量：211 收藏量：0 资源大小：341KB 上传时间：2020-05-27

二元一次线性回归+F值检验（残差分析）本资源适用在二元线性回归中，它比较了模型中所有自变量的总解释力（模型的均方误差）与仅包含常数项的模型（无自变量模型的均方误差）。如果F统计量的值较大且其对应的p值小于显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝原假设...

评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：937B 上传时间：2024-06-23

《随机过程》第六章习题.pdf 2. 均方可积性和相关函数： - 一个随机过程在均方可积意义下存在，意味着它的平方可积，即所有时刻的平方和有界。对于 Y，在均方可积意义下存在，因为每个 X_t 是正态分布，具有有限方差。 - 相关函数是衡量两个...

评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：44KB 上传时间：2023-07-21

数理统计复习总结.doc 2.1 点估计与优良性：概念、无偏估计、均方误差准则、相合估计、一致估计、渐近正态估计的均方误差 * 点估计：是指根据样本数据来估计总体参数的值。 * 无偏估计：是指估计量的期望值等于总体参数的真实值。 * 均方...

评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：1.24MB 上传时间：2021-12-04

MATLAB中产生高斯白噪声.doc.zip 例如，如果希望噪声功率为1，可以先计算其均方值，然后除以该值使功率为1。 7. **实际应用**：高斯白噪声在通信系统模拟中用于模拟信道噪声，在滤波器设计中作为输入信号，以及在图像处理中的模糊效果等。通过...

评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：27KB 上传时间：2024-04-20

机器学习：基于线性回归模型的物流运费成本预算分析常用的评估指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和R²分数。在模型训练完成后，我们可以使用模型对新的物流运费进行预测。例如，给定新的油价、距离和货物重量，模型将输出预计的运费成本。此外，模型还可以...

评级：0 浏览量：203 收藏量：0 资源大小：2.62MB 上传时间：2024-04-15

《随机过程》第四章习题.pdf 10. 最后，对于实平稳正态过程{(tX)}，通过线性变换得到{(Yt)}，要求其相关函数、均值和方差，以及概率密度函数。这涉及到线性变换对随机过程统计特性的影响。以上是对随机过程习题的概要解析，具体的解答需要根据...

评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：67KB 上传时间：2023-07-21

四台机器生产同一个产品差异性检验.rar_数理统计分析_显著性差异假设每台机器的日产量服从正态分布，并且它们的方差是相等的，我们想要确定这些机器的平均日产量是否在统计学上显著不同。首先，我们可以采用单因素方差分析（One-Way ANOVA）来完成这个任务。单因素方差分析是...

评级：0 浏览量：229 收藏量：0 资源大小：110KB 上传时间：2022-09-23

matlab这是WMMSE算法的代码实现.zip - **信道模型**：根据实际通信环境建立信道模型，例如瑞利衰落或对数正态衰落模型。 - **预编码矩阵计算**：根据当前的信道状态信息，利用WMMSE准则计算出预编码矩阵，以最小化加权后的均方误差。 - **接收滤波器...

评级：5 浏览量：114 收藏量：0 资源大小：33KB 上传时间：2024-05-16

基于Pytorch的变分的自编码器模型训练和测试实现 3. **损失函数**: VAE的损失函数由两部分组成：重构损失（通常是均方误差）和KL散度损失。重构损失衡量解码器生成的样本与原始输入之间的差异，而KL散度损失则确保编码后的分布接近标准正态分布。 4. **训练流程**:...

评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2024-05-31

概率统计作业71 【概率统计作业71】涉及了概率论与数理统计中的多个重要概念，包括概率质量函数、随机变量的性质、分布函数、矩母函数、偏度系数、峰度系数、期望值、方差、中位数、众数、条件方差、均匀分布、正态分布、指数分布、...

评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：216KB 上传时间：2022-08-03

Pytorch-pytorch深度学习教程之变分自动编码器.zip 重构损失衡量的是解码器重构的样本与原始输入之间的差异，一般使用均方误差或交叉熵损失。而KL散度损失则衡量编码器生成的分布与标准正态分布的差异，这是为了迫使潜在向量分布保持平滑，便于生成新样本。在...

评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2024-05-22

58_线性回归损失函数为什么要用平方形式1 在经典统计学中，如果误差项（真实值与预测值的差）被视为独立且同分布的随机变量，且这些误差服从均值为0、方差为σ²的正态分布，那么最小化均方误差等同于找到最能解释数据的参数，即进行最大似然估计。...

评级：0 浏览量：265 收藏量：1 资源大小：449KB 上传时间：2022-08-03

统计学三大分布与检验1 ANOVA通过分解总变异为组间变异和组内变异，然后通过F统计量（组间变异均方与组内变异均方的比值）来判断各组间是否存在显著差异。在Python中，`statsmodels.stats.anova`模块提供了方差分析的功能。在实际应用中...

评级：0 浏览量：138 收藏量：0 资源大小：452KB 上传时间：2022-08-04

算法基础基于pytorch的BP神经网络算法代码+数据集 2. 初始化权重和偏置，通常使用正态分布或均匀分布。 3. 编写前向传播函数，结合线性变换和激活函数。 4. 定义损失函数，如`nn.MSELoss`。 5. 选择优化器，如`optim.SGD`或`optim.Adam`。 6. 在训练集上进行多轮迭代...

评级：0 浏览量：182 收藏量：1 资源大小：33KB 上传时间：2024-05-24

关于误差函数在概率统计领域，误差函数常用于描述正态分布的累积分布函数的一部分，尤其是在高斯误差函数的应用中非常重要。它也是分析数学中经常用到的函数之一。误差函数的定义可以用积分表达式表示为： \[ \text{erf}(x)=\...

评级：0 浏览量：151 收藏量：0 资源大小：1.53MB 上传时间：2021-05-07

最小风险贝叶斯决策_贝叶斯_matlab_matlab贝叶斯_最小风险贝叶斯_ 4. **定义损失函数**：根据具体问题，设计合适的损失函数，比如误分类损失、均方误差损失等。 5. **决策规则**：根据后验概率和损失函数，确定最优决策。这可能涉及到寻找最小风险的决策边界，或者对每个样本直接...

评级：5 浏览量：922 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2021-09-29

mimo信道模型，对于信道仿真的时候非常有用,都是matlab程序例如，瑞利衰落信道假设每个信号路径的幅度服从对数正态分布，而空间相关信道则考虑了天线间的相关性。 2. **信道矩阵**：在MIMO系统中，信道被表示为一个复数矩阵，其中每个元素表示一个发射天线到一个接收天线...

评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2024-04-21

R语言方差分析介绍含实例分析实例讲解⽅差分析的应⽤通过计算总误差、组内误差和组间误差的平方和及自由度，可以得到均方（方差）。如果组间误差显著大于组内误差，那么可以认为各水平的均值存在显著差异。方差分析有其基本假设：（1）各总体的方差相等，（2）各总体...

评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：234KB 上传时间：2024-01-08

基于神经网络的紫外光散射湍流信道估计方法.docx 而针对大气湍流，通常使用对数正态分布和Gamma-Gamma分布来描述信道模型和光传输特性。然而，随着通信距离的增加，这些传统方法可能无法充分捕捉到由湍流引起的复杂变化，因此，本文提出的深度学习方法提供了一个...

评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：2.06MB 上传时间：2023-04-30

基于matlab实现RegressionAnalysis回归分析 7. **模型评估**：MATLAB提供多种指标评估回归模型的性能，如均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R²)等。这些指标可以帮助我们比较不同模型的预测效果。在实际应用中，我们应始终遵循良好的统计实践，...

评级：0 浏览量：110 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2024-04-14

试验设计与数据处理考试试卷.pdf - 计算均方（Mean Square）和F值：均方是差异平方和除以相应的自由度（Degree of Freedom），F值是因素的均方与误差的均方之比。 - 显著性检验：通过查F分布表，对比F值与临界值，判断因素影响是否显著。如果FA或...

评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：223KB 上传时间：2023-04-22

基于Matlab的瑞利信道仿真.docx 在Matlab中，可以通过生成正态分布的随机数并平方来模拟瑞利分布。因为两个独立的高斯随机变量的平方和遵循瑞利分布。这种方法生成的随机变量代表了不同路径的信号幅度。 1.4 **均方误差法（MSEM）** 均方误差法是...

评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：462KB 上传时间：2023-07-10

AE（自动编码器）与VAE（变分自动编码器）的区别和联系？常见的损失函数包括均方误差（MSE）和交叉熵损失等。 #### 变分自动编码器（VAE）变分自动编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是自动编码器的一个变种，主要用于概率建模。VAE不仅能够重构数据，还能生成...

评级：0 浏览量：337 收藏量：0 资源大小：85KB 上传时间：2024-02-28

matlab代码替换-IFAC-VAE-Imputation 用变分自动编码器（VAE）的缺少数据插补的演示代1.zip 重构损失衡量解码器重建数据的准确性，而KL散度损失确保编码后的分布接近于标准正态分布，这是VAE模型的变分推断部分。 3. **训练过程**：通过反向传播算法更新网络权重，最小化损失函数。MATLAB的`trainNetwork`...

评级：0 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：1.3MB 上传时间：2024-06-29

《动手学深度学习》第二章线性神经网络总结对于线性回归，最常见的损失函数是均方误差(MSE)： \[ L(w,b) = \frac{1}{2n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 \] 其中： - \( y_i \) 是真实值。 - \( \hat{y}_i \) 是预测值。 - \( n \) 是样本数量。 #### 3....

评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：4.27MB 上传时间：2024-07-19

BP神经网络的MATLAB实现.zip 2. **初始化权重**：网络中的权重是随机初始化的，通常采用小范围的均匀或正态分布。MATLAB提供了`rand`或`randn`函数来生成这些初始值。 3. **前向传播**：输入数据通过网络的每一层，每个神经元都会根据其权重和...

评级：0 浏览量：62 收藏量：1 资源大小：121KB 上传时间：2024-06-19

采用最大后验概率的图像盲复原算法 matlab 首先对图像添在图像处理中，高斯噪声是指像素值随机分布且符合正态分布的噪声，通常由环境干扰、传感器热噪声等因素引起。在模拟真实世界中的图像退化时，我们常会先在原始图像上添加高斯噪声，以此模拟噪声污染的情况。接下来...

评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：92.2MB 上传时间：2024-06-26

时间序列预测1.zip 评价指标如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）可以帮助我们量化预测的准确性。此外，还可以通过残差分析检查模型的残差是否遵循正态分布，以及是否存在自相关。在实际应用中，时间序列预测...

评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：61KB 上传时间：2024-04-13