【總結(jié)】6-040415-01-C聯(lián)想手機(jī)故障判別方法1編制:PRODUCTBY:葉加林未經(jīng)允許,請(qǐng)勿傳播此文檔文檔編號(hào):DOCUMENTNUMBER:6-040415-01-C審核:版本號(hào):
2025-07-13 20:09
【總結(jié)】第三章單樣本問(wèn)題§廣義符號(hào)檢驗(yàn)和有關(guān)的置信區(qū)間例(數(shù)據(jù):)下面是世界上71個(gè)大城市的花費(fèi)指數(shù)按遞增次序排列如下(上海是44位,其指數(shù)為):
2025-05-07 08:13
【總結(jié)】第九章列聯(lián)表§二維列聯(lián)表的齊性和獨(dú)立性的檢驗(yàn)2?例1(數(shù)據(jù):)對(duì)于某種疾病有三種處理方法.某醫(yī)療機(jī)構(gòu)分別對(duì)22,15和19個(gè)病人用這三種方法處理,處理的結(jié)果分改善和沒(méi)有改善兩種,并且列在下表中:改善沒(méi)有改善合計(jì)處理A101222處理B7815處理C61319
【總結(jié)】第五講非實(shí)證方法?在獲取社會(huì)科學(xué)知識(shí)時(shí),一些研究者往往并不或不完全同意實(shí)證方法。他們相信,有其它的一些方法,運(yùn)用它們能比運(yùn)用實(shí)證方法更可能獲得真實(shí)的結(jié)論。?一種重要的非實(shí)證方法是理解方法。一、理解方法?1,社會(huì)科學(xué)研究中采用理解方法的根據(jù)?A,社會(huì)與自然具有根本不同的性質(zhì)?自然界或自然現(xiàn)象是無(wú)意義的,是客觀的。社會(huì)
2025-05-07 08:15
【總結(jié)】非參數(shù)功率譜估計(jì)信號(hào)頻譜分析基于DFT功率譜估計(jì)腦電波分析腦電波信號(hào)1(正常的腦電波)腦電波信號(hào)2(癲癇病人腦電波)信號(hào)1兩種不同方法的功率譜估計(jì)周期圖AR模型信號(hào)2兩種不同方法的功率譜估計(jì)周期圖AR模型人體磁場(chǎng)探測(cè)記錄一記
2025-10-07 17:36
【總結(jié)】模式識(shí)別徐蔚然北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院本節(jié)和前節(jié)的關(guān)系?上節(jié):基本概念?階段性的總結(jié)?本節(jié):概念具體化?結(jié)合一種比較典型的概率分布來(lái)進(jìn)一步基于最小錯(cuò)誤貝葉斯決策分類器的種種情況本節(jié)重點(diǎn)?什么叫正態(tài)分布?高斯分布的表達(dá)式?如
2025-04-30 12:09
【總結(jié)】一、非參數(shù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)二、參數(shù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)第經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)0、背景與意義貝葉斯估計(jì)存在的問(wèn)題:先驗(yàn)分布的確定如何客觀地確定先驗(yàn)分布?根據(jù)歷史資料數(shù)據(jù)(即經(jīng)驗(yàn))確定該問(wèn)題的先驗(yàn)分布,其對(duì)應(yīng)的貝葉斯估計(jì)稱為經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì).該方法是由Robbins在1955年提出的.經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)分類(共
2025-08-04 23:35
【總結(jié)】控制器PID參數(shù)及其整定方法WuXuexin2022年7月BPZHOPS主要內(nèi)容自動(dòng)控制系統(tǒng)的組成;比例(P)、積分(I)、微分(D)控制;P、I、D參數(shù)的整定方法;臨界比例度法衰減曲線法經(jīng)驗(yàn)法自動(dòng)控制系統(tǒng)的組成框圖自控系統(tǒng)組成LCLIC比例
2025-05-05 13:05
【總結(jié)】1第12章其他辨識(shí)方法2梯度校正參數(shù)辯識(shí)方法3引言?最小二乘類參數(shù)辯識(shí)遞推算法?新的參數(shù)估計(jì)值=老的參數(shù)估計(jì)值+增益矩陣新息?梯度校正參數(shù)辯識(shí)方法(簡(jiǎn)稱梯度校正法)?遞推算法同樣具有的結(jié)構(gòu)?基本原理不同于最小二乘類方法?基本做
2025-04-29 12:13
【總結(jié)】1.第6章梯度校正參數(shù)辯識(shí)方法2引言確定性問(wèn)題的梯度校正參數(shù)辨識(shí)方法隨機(jī)性問(wèn)題的梯度校正參數(shù)辨識(shí)方法狀態(tài)方程的參數(shù)辨識(shí)差分方程的參數(shù)辨識(shí)隨機(jī)逼近法3引言最小二乘類參數(shù)辯識(shí)遞推算法?新的參數(shù)估計(jì)值=老的參數(shù)估計(jì)值+增益矩陣×新息梯度校正參數(shù)辨識(shí)的遞歸
2025-05-10 00:51
【總結(jié)】......參數(shù)方程 目標(biāo)認(rèn)知學(xué)習(xí)目標(biāo): ,了解參數(shù)的意義,能選擇適當(dāng)?shù)膮?shù)寫(xiě)出直線、圓和圓錐曲線的參數(shù)方程; 、漸開(kāi)線的生成過(guò)程,并能推導(dǎo)出它們的參數(shù)方程,了解其他擺線的生成過(guò)程,了
2025-06-26 10:41
【總結(jié)】2021/6/16華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院宇傳華()制作總體分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)GoodnessofFitTestforDistributionofPopulation2021/6/16華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院宇傳華()制作為什么要知道總體分布?1.參數(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷方法(如t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn))均以服從某一分布(如正
2025-05-15 00:03
【總結(jié)】壓電材料壓電常數(shù)的測(cè)量方法北京航空航天大學(xué)固體力學(xué)研究所趙壽根前言?壓電材料的壓電性能主要由壓電參數(shù)決定,因此壓電參數(shù)是我們使用壓電材料的首要前提,了解和掌握壓電材料壓電參數(shù)的測(cè)量方法和手段十分必要;?壓電材料參數(shù)的設(shè)計(jì)與實(shí)際生產(chǎn)出來(lái)的成品總是會(huì)存在一定的差別,一般在使用壓電材料前都需要對(duì)它的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行測(cè)量,以保
2025-05-13 03:09
【總結(jié)】本資料來(lái)源第七章非參數(shù)統(tǒng)計(jì)—?2檢驗(yàn)前面所闡述的參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn),都是以總體分布已知或?qū)Ψ植甲鞒瞿撤N假定為前提的,是限定分布的估計(jì)或檢驗(yàn),亦可以稱為參數(shù)統(tǒng)計(jì)。但是在許多實(shí)際問(wèn)題中,我們往往不知道客觀現(xiàn)象的總體分布或無(wú)從對(duì)總體分布作出某種假定,尤其是對(duì)品質(zhì)變量和不能直接進(jìn)行定量測(cè)定的一些社會(huì)及行為科學(xué)方面的問(wèn)題,如食品感
2025-01-08 13:02
【總結(jié)】CPPEI中國(guó)石油規(guī)劃總院工程經(jīng)濟(jì)研究所建設(shè)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益前評(píng)價(jià)與后評(píng)價(jià)CPPEI1日期Date:2022/9/20后評(píng)價(jià)對(duì)效益評(píng)價(jià)的要求建設(shè)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益前評(píng)價(jià)建設(shè)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益后評(píng)價(jià)主要內(nèi)容CPPEI2日期Date:2022/9/20?建設(shè)項(xiàng)目前期工作后評(píng)價(jià)?項(xiàng)目建設(shè)實(shí)施評(píng)價(jià)
2025-09-11 21:17