排气系统冷端后挂钩及消声筒焊缝台架试验规范的制定
在明确设计里程L后,可以借助数学期望和方差的简单性质(如第1章相关章节所述),并经由第1章式(1-10)所示,将伪损伤密度d对数的数学期望和方差,折合成达到计里程L后载荷????(??)所对应等效幅值??????对数的数学期望和方差。对于消声筒焊缝来说情况变得复杂,原因在于垂向弯矩????和侧向弯矩????...
SPSSPRO | 方差分析、T检验、卡方检验如何区分?
单因素方差分析与独立样本T检验的区别主要在于分析的分组个数,独立样本T检验支持2个分组,超过三个分组需要采用方差分析,从原理上来说本来t检验和F检验在公式上推倒上是可以相通的,两个检验的条件都得符合正态性和方差齐性双因素方差分析用于分析两个因素的不同水平是否对结果有显著影响,以及两因素...
【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...
下行偏差,计算为E[R??1R<0](其中R表示超额收益,期望基于历史时期的指数衰减权重),是作者首选的风险度量。这种偏好源于早期作品(如Roy(1952)的模型和Markowitz(1959)提出的“半方差”)的观察结果,即投资者更关心下行损失,而不是上行收益的不确定性。鉴于风险度量随时间相对平滑的演变,作者选择了较短的10...
如何应对缺失值带来的分布变化?探索填充缺失值的最佳插补算法
这可以通过比较不同插补方法生成的数据分布的统计特性(如均值、方差、偏度等)或使用更复杂的分布相似性度量(如地球移动者距离或Kullback-Leibler散度)来实现。这里使用使用能量距离来衡量完全观测数据的分布与插补“分布”之间的差异能量距离:能量距离是一种度量两个分布之间差异的统计量,它基于从两个分布中随机抽取样...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
原理:PCA通过正交变换将数据投影到新的坐标系上,使得新坐标系的前几个主成分能够解释大部分的方差。应用:PCA常用于数据可视化、特征提取和噪声过滤。线性判别分析(LDA)原理:LDA旨在找到投影方向,使得不同类别的样本尽可能分开,而同类的样本尽可能聚集。
ICLR 2024 | 无需训练,Fast-DetectGPT让文本检测速度提升340倍
表示得分的期望方差(www.e993.com)2024年10月24日。我们用随机样本的平均对数概率来近似期望得分上的期望得分,在打分模型生成的样本表示由采样模型条件独立采样对替代tokens,而不依赖于其他采样的token。中采样每个token的独立采样是Fast-DetectGPT能快速计算的关键。具体来说,我们在固定文本x的条件下,从...
高三数学课件:总体期望与方差
高三数学课件:总体期望与方差一类是用样本的平均数、方差等数字特征去估计总体的相应数字特征;一类是用样本的频率分布去估计总体分布4平均数:总体平均数:总体中所有个体的平均数.它表示总体取值的平均水平样本平均数:样本中所有个体的平均数加权平均数:...
【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析(二)——华泰...
实证结果表示,条件协方差估计更适合于构建最小波动组合,其中,Barra模型能够在大部分资产组合场景下有效改善估计的时效性和精度,Riskmetrics模型仅在少部分场景下适用,而多元GARCH模型更适合对海外资产进行建模。压缩估计类算法更适用于构建目标波动组合,虽然部分样本协方差方法对于原始组合亦有不同程度改进,但总体而言改善效...
关于机器学习,这可能是目前最全面最无痛的入门路径和资源!
3、常见的距离计算方式:欧式距离、曼哈顿距离、余弦距离等,我们之前说过数据样本可以表示为其特征空间里的点,而距离可以用来衡量他们的相似度。三、概率论1、条件概率、贝叶斯,基于概率论的分类方法经常会用到;2、期望与方差,机器学习里一般都会对数据进行normalized的处理,这个时候很可能会用到期望和方差;...
理解高斯混合模型中期望最大化的M-Step
期望最大化GMM中有一系列步骤,通常称为“期望最大化”,简称“EM”。要解释如何理解EM数学,请首先考虑您可能要处理的模型。样本由图形上的点表示。这些点形成一些不同的斑点。每个斑点都有一个中心,每个点都与每个斑点的中心相距一定距离。给定GMM模型数据,目标通常是根据最接近的中心按其样本点标记其他样本。