一.概念.条件及目的 1.概念 要理解样本方差的自由度为什么是n-1,得先理解自由度的概念: 自由度,是指附加给独立的观测值的约束或限制的个数,即一组数据中可以自由取值的个数. 2.成立条件 所谓自由取值,是指抽样时选取样本,也就是说:只有当以样本的统计量来估计总体的参数时才有自由度的概念,直接统计总体参数时是没有自由度概念的. 3.目的 自由度概念,是为了在通过样本进行参数估计时,剔除系统误差,实现无偏估计. 设A'=g(X1,X2,...,Xn)是未知参数A的一个点估计量,若A'满足E(A'

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

HTC Vive,Oculus Rift以及微软即将推出的MR头显都拥有6自由度的运动控制器,这意味着你在虚拟世界中可以任意摆动你的手.然而,Daydream控制器只提供了3个自由度,这对于手部运动具有一定的限制,而该控制器似乎也要用在即将推出的DaydreamVR一体机上. 虽然现在没法体验6DOF Daydream VR一体机与3DOF Daydream控制器的配合度,但我们在今年的CES上尝试了英特尔的Alloy头显和配对的控制器,Alloy头显和控制器的追踪效果与DaydreamVR一体

可参考文涛,基于Matlab语言的多自由度振动系统的固有频率及主振型计算分析,2007 对于无阻尼系统 [VEC,VAL]=eig(inv(A)*K) 对于有阻尼系统,参考振动论坛计算程序 输入M,D,K function [v,w,zeta]=vbr_sf(m,d,k) %vbr_sf  vbr_sf(m,d,k) %        [v,w,zeta]=vbr4(m,d,k) %        function vbr_sf finds the mode shapes and natural

不记得第几次看见样本方差的公式,突然好奇为什么要除以(n-1)而不是n呢?看见一篇文章从定义上和无偏估计推导上讲的很清楚https://blog.csdn.net/fuming2021118535/article/details/51290320,书上看见从自由度上作的解释,在此记录一下. 自由度 自由度是统计学中一个经常见到的重要概念.指计算某一统计量时,取值不受限制的变量个数. 对于样本方差来说,自由度为n-1.S2的表达式中为n个量的平方和,为何自由度只有n-1?因为x1-, ... ,

转自:https://www.applysquare.com/topic-cn/78TAnIzZ6/ https://zhidao.baidu.com/question/1756050828556997148.html 1.简单说法 df是自由度的意思. 自由度指当以样本的统计量来估计总体的参数时, 样本中独立或能自由变化的自变量的个数,称为该统计量的自由度. 2.详解 在样本方差计算中,分母不是样本数量,而是样本量减一,人们一般认为减一是因为缺少一个自由度的原因,那么这个自由度的概念到底是什么

Unity 7-4 高自由度沙盘游戏地图生成 MineCraft (插件Uniblocks) 任务1&2&3&4 素材 && 课程演示 && 课程简介 使用插件Uniblocks Voxel Terrain v1.4.1 -- 专用于生成方块地图 (该插件目前在AssetStore中不可用) 讲解博客:https://blog.csdn.net/qq_37125419/article/details/78339771 官方地址: https://fo

题目链接:http://poj.org/problem?id=2348 题目大意:给你两个数a,b,Stan和Ollie轮流操作,每次可以将较大的数减去较小的数的整数倍,相减后结果不能小于0,谁先将其中一个数字变成0谁就获胜. 解题思路:看了挑战程序设计上的,这里我们先假设a<b,当b是a的整数倍是必胜态.我们讨论以下b不是a的整数倍,此时a,b的关系按照自由度的观点(第一次听说),可以分为以下两种情况: ①b-a<a ②b-a>a 那么对于①,玩家只有从b中减去a这一个选择.如果b-a

In many scientific fields, the degrees of freedom of a system is the number of parameters of the system that may vary independently. 在很多科学领域,自由度指的是,一个系统中可以独立变化的参数的个数. 1. 函数 所谓的一元函数 y=f(x),二元函数 z=f(x,y),这里的 1 和 2,指的是自变量的个数,自变量的英文术语为 independent variab

互联网时代,信息产生的数量和传递的速度非常快,语言文字也不断变化更新,新词层出不穷.一个好的新词发现程序对做NLP(自然预言处理)来说是非常重要的. N-Gram加词频 最原始的新词算法莫过于n-gram加词频了.简单来说就是,从大量语料中抽取连续的字的组合片段,这些字组合片段最多包含n个字,同时统计每个字组合的频率,按照词频并设置一个阈值来判断一个字组合片段是否为词汇. 该方法简单处理速度快,它的缺点也很明显,就是会把一些不是词汇但出现频率很高的字组合也当成词了. 凝固度和自由度 这个算法在文

作者:赵兵 日期:2020-02-17 目录 单自由度系统中质量.阻尼和刚度变化对频率响应函数(FRF)影响图的绘制 1.     背景 2.     VISIO绘制 3.     Matlab绘制 (1)     M变化时 (2)     K变化时 (3)     C变化时 4.     参考文章 1. 背景 写文章时需要用到几张图,下面是从PDF上截图截出来的,用来表示单自由度系统在冲击激励下的频率响应曲线,当K(刚度),C(阻尼),M(质量)变化时,频率响应曲线的变化情况.       图

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 在回归问题中,偶尔我们会遇到求方差的估计的情况.举了例子,我们常常通过Gaussian分布${\cal N}(\mu ,{\sigma^2})$的样本集合$\{x_i\}_{i=1}^n$去估计分布的参数$\mu,\sigma^2$.对$\mu$的估计应该大家都很熟悉了:$\hat{\mu}=\bar{x} =\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i$,然而,对$\sigma^2$的估计,在教科书中,

出自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cb6ee6c0102xh17.html

直接切入正题,这是我09年到11年左右业余时间编写的项目,最初的想法很简单,做一个能拖拖拽拽就直接生成应用程序的工具,不用写代码,把能想到的业务操作全部封装起来,通过配置的方式把这些业务操作组织起来运行. 项目的核心功能已经基本实现,但12年之后我基本停止了这方面的开发,现在翻出来在这里写出来想和大家交流一下. 鉴于篇幅和精力的原因,请原谅我这篇博文对于技术实现的具体细节谈的不是很多,只能算是一个概述.对业务的说明也不多,我想大家都是技术流,应该一看就明白. 写这个项目的时间是五六年前,现在回过

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性

做java开发的朋友一般对JSP是比较熟悉的,大部分人第一次学习开发View层都是使用JSP来进行页面渲染的,我们都知道JSP是可以嵌入java代码的,在远古时代,java程序员甚至在一个jsp页面上就完成了所有的业务逻辑代码,能够实用平台的API,这是jsp的一个优点,所谓物极必反,这一点在某些方面也成了它的一个缺点,内容和表示的界限变得很模糊,使得mvc分层不够彻底. Velocity的写法比较接近java的语法,语法非常简单,对于java开发人员来说,从一窍不通到上手使用velocity几

以下内容根据官方规范翻译,没有翻译关于SVG变换的内容和关于矩阵计算的内容. 一般情况下,元素在一个无景深无立体感的平面(flat plane)上渲染,这个平面就是其包含块所处的平面.同时,页面上的其他元素也共享这个平面.2D变换函数虽然能改变元素的表现,但是这个被改变的元素仍然是在其包含块所处的平面内被渲染. 3D变换会产生一个变换矩阵,该变换矩阵在Z轴上的分量不为0.结果是把元素渲染到一个不同于其包含块所处的平面内.这将影响到通常情况下的"后来居上"的渲染规则:变换元素可能会和其相

一.概述 桥接模式:将两个原本不相关的类结合在一起,然后利用两个类中的方法和属性,输出一份新的结果. 二.案例 1.模拟毛笔(转) 需求:现在需要准备三种粗细(大中小),并且有五种颜色的比 如果使用蜡笔,我们需要准备3*5=15支蜡笔,也就是说必须准备15个具体的蜡笔类.而如果使用毛笔的话,只需要3种型号的毛笔,外加5个颜料盒,用3+5=8个类就可以实现15支蜡笔的功能. 实际上,蜡笔和毛笔的关键一个区别就在于笔和颜色是否能够分离.即将抽象化(Abstraction)与实现化(Implement