MATLAB一元线性回归分析应用举例 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ huigui.m function [b,bint,r,rint,states,sima2,p,y0,zxqj]=huigui(x,y,x0) %x –p元线性模型自变量的n个观测值的n×p矩阵,y -p元线性模型因变量的n个观测值的n×1向量,x0为预测值的横坐标 %b -模型系数β的最小二乘估计值,bint -模型系数β的100(1-alpha)%置信区间,r

Atitit.提升稳定性-----分析内存泄漏PermGen OOM跟解决之道...java 1. 内存区域的划分 1 2. PermGen内存溢出深入分析 1 3. PermGen OOM原因总结 2 4. 常见的类加载器和类型卸载的可能性总结 2 5. PermGen内存溢出的应对措施 3 6. 第二种就是使用oracle的BEA JDK,因为这个里面的JVM没有PermGen space 3 7. 参考 3 1. 内存区域的划分 java的内存泄漏基本上按照内存区域的划分可以分为: 1 堆

MATLAB等距扇形反投影分析 摘要:MATLAB phantom函数产生的Shepp-Logan模型,可以用来验证二维图像重建算法的数值精确度,本文首先据此模型,结合正弦图,讨论平行投影时的极坐标表示.扇形投影时,每条射线,可以看做是平行投影线旋转一定角度后的投影,根据几何关系,得出扇形投影时的极坐标表示.反投影是投影的逆变换,根据正弦图,可以很容易得出平行反投影的处理过程.对于扇形反投影,本文介绍了两种方法,一是参考MATLAB ifanbeam函数,将扇形投影数据重排成平行投影数据,这是个

在数据库存放的数据中,有一种特殊的键值叫做主键,它用于惟一地标识表中的某一条记录.也就是说,一个表不能有多个主键,并且主键不能为空值. 无论是MongoDB还是MySQL,都存在着主键的定义. 对于MongoDB来说,其主键名叫"_id",在生成数据的时候,如果用户不主动为其分配一个主键的话,MongoDB会自动为其生成一个随机分配的值. 在MySQL中,主键的指定是在MySQL插入数据时指明PRIMARY KEY来定义的.当没有指定主键的时候,另一种工具 -- 索引,相当于替代了主键

eps(a)是|a|与大于|a|的最小的浮点数之间的距离,距离越小表示精度越高.默认a=1: 这里直接在matlab中输入:eps == eps(1)(true). 我们知道浮点数其实是离散的,有限的,而且间隔是不均匀的.我们可以说一个数旁边的数是什么, 而它们之间的距离就反应了其精度.越靠近0,数和数之间就越密集,精度就越高. 下面引用百度知道中 greatdju 的详细回答: 首先,eps不是matlab所能表示的最小的正数.可以试试eps和eps/2,如果eps真的是最小的正数, 那么ep

目录 1:简介 2:怎么抓取和分析log 3:怎么确定问题点 简介 系统稳定性目前主要是解决系统死机重启. 分为两部分:Android /kernel Kernel 分析需要的文件和工具: Mtklog, vmlinux ,gat工具,解析vmlinux的脚本. Vmlinux路径:alps\out\target\product\k55v1_64_op01_pre\obj\KERNEL_OBJ 解析vmlinux的脚本 ARM 32位版本:prebuilts/gcc/linux-x86/arm/

说到排序算法,就不得不提时间复杂度和稳定性! 其实一直对稳定性不是很理解,今天研究python实现排序算法的时候突然有了新的体会,一定要记录下来 稳定性: 稳定性指的是 当排序碰到两个相等数的时候,他们的顺序会不会发生交换.其实对于一个整数数列的排序,是否交换元素没有任何影响. 但是: 如果有这样一串二元组: ( 2, 5) (1 ,6 ) ( 2 , 8 ) 我们要优先按照第一个元素排序,如果相同再按照第二个元素排序 我们先按照第二个元素进行排序之后再按照第一个元素进行排序, 里面有两个元组第

 机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 微信扫二维码,免费学习更多python资源 转载https://www.jianshu.com/p/bdcf0407979a 统计概率思维-描述统计分析 1# 为什么要学统计学? 人工智能的基础知识 投资领域的必备知识 时代的入口 2# 描述

目的: 通过matlab仿真AM调制,通过图像分析来更好的了解AM调制的过程 1.为什么基带信号要加上一个直流分量. 2.所加直流分量为什么要大于基带信号的最大值. 3.时域中调制信号与载波和基带信号之间的关系. 代码: x=0:0.001:0.2; A1=5;%基带最大值是1 S=4;%基带上移 w1=25*pi; %基带信号的角频率是*pi<300 w2=100*pi;%载波信号的角频率100*pi>300 axis([0 0.1 -2 4]) %坐标限制范围 y=A1*cos(w1*x)

在复平面内 控制理论就是设计控制器D使输入输出之间的传递函数的极点落在复平面的左侧,在现代控制理论中研究状态矩阵的特征值判断稳定性

下面是一道例题

1.  利用PI 模块仿真BUCK 电路电流环 在调制通道上未加入延迟环节时,无论KP, KI 参数如何调整系统都是稳定的 仿真结果: 在调制通道上引入 一个开关周期的延迟 系统出现明显的震荡情况,说明数字系统 一个差拍的控制特性,导致相位裕量减少,系统容易不稳定 存在一个1.5K 的等幅度震荡 利用交流扫频功能得到 闭环波特图,可见在穿越频率处(1.5KHZ),相位裕量几乎为0,所以出现1.5KHZ的等幅度震荡 此时若将kp 从20 降低到4, 可见在穿越频率处 相位大于 -180, 系统勉强

用Excel做回归分析的详细步骤 一.什么是回归分析法 "回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法.此时,我们把因子变量称为"说明变量",把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)".清楚了回归分析的目的后,下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法: 回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理.只有当变量与因变量确实存在某种关

Refer:http://python.jobbole.com/81215/ 本文参考了博乐在线的这篇文章,在其基础上加了一些自己的理解.其原文是一篇英文的博客,讲的通俗易懂. 本文通过一个简单的例子:预测房价,来探讨怎么用python做一元线性回归分析. 1. 预测一下房价 房价是一个很火的话题,现在我们拿到一组数据,是房子的大小(平方英尺)和房价(美元)之间的对应关系,见下表(csv数据文件): 从中可以大致看出,房价和房子大小之间是有相关关系的,且可以大致看出来是线性相关关系.为了简单起见

文章来源: http://www.21ic.com/app/test/201108/90808.htm 虽然在较低频率下可以较轻松地检查一个简单放大器的稳定性,但评估一个较为复杂的电路是否稳定,难度可能会大得多.本文使用常见的Pspice宏模型结合一些简单的电路设计技巧来提高设计工程师的设计能力,以确保其设计的实用性与稳定性. 导致放大器不稳定的原因 在任何相关频率下,只要环路增益不转变为正反馈,则闭环系统稳定.环路增益是一个相量,因而具有幅度和相位特性.环路由理想的负反馈转变为正反馈所带来的额

MATLAB之数学建模:深圳市生活垃圾处理社会总成本分析 注:MATLAB版本--2016a,作图分析部分见<MATLAB之折线图.柱状图.饼图以及常用绘图技巧> 一.现状模式下的模型 %第一题:建立总成本分析模型/年:按现状分析 % 总成本=直接成本 +经济技术成本 + 社会成本 function dataPro = Total_Cost_Analysis(year) %垃圾每年预测表:2017-2030 table = [ 6.4450e+06 6.8317e+06 7.2416e+06

1 设计内容 本设计是基于FPGA的音频信号FIR低通滤波,根据要求,采用Matlab对WAV音频文件进行读取和添加噪声信号.FFT分析.FIR滤波处理,并分析滤波的效果.通过Matlab的分析验证滤波效果后,将叠加噪声信号的音频信号输出到txt文件里.然后使用Matlab语言编写滤波器模块和测试模块,通过Modelsim软件读取txt文件的数据,将数据送入滤波模块,最后将滤波的结果输出到txt文件里,最后用Matlab将处理的结果从txt文件读出.显示.FFT分析用Verilog设计的FIR滤

之前的单因素方差分析和多因素方差分析,都在针对一个因变量,而实际工作中,经常会碰到多个因变量的情况,如果单纯的将其拆分为多个单因变量的做法不妥,需要使用多元方差分析或因子分析 多元方差分析与一元方差分析本质区别是:一元方差分析是组间均方与组内均方进行比较,而多元方差分析时组间方差协方差矩阵与组内方差协方差矩阵进行比较,这也解释了为何不做多次的一元方差分析,因为一元方差分析不能分析出自变量对多个因变量的协方差结构模式的影响,而多元方差分析同时考察多个因变量而不是一个,把多个因变量看做一个整体联合分

使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容,下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程. 首先,我们先构造一个分析的数据集 x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,183,195), var1=runif(10,min=1,max=50), var2=runif(10,min=100,max=200), var3=c(235,321,412,511,654,745,821,932,1020,1123)) 接下来,我们进行简单的一

D:\Program Files\MATLAB\R2012b\toolbox\stats\stats MATLAB统计工具箱包括概率分布.方差分析.假设检验.分布检验.非参数检验.回归分析.判别分析.主成分分析.因子分析.系统聚类分析.K均值聚类分析.试验设计.决策树.多元方差分析.统计过程控制和统计图形绘制等.优化工具箱包括无约束最优化.有约束最优化.二次规划.多目标规划.最大最小化.半元限问题.方程求解以及大型优化问题的求解等. 表Ⅰ-1  概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函