精华内容
下载资源
问答
  • 安川_U1000系列产品样本pdf,安川_U1000系列产品样本 安川使用注意事项: 1). 额定输出电流 请确认电机额定电流是否小于本产品额定输出电流。 · 需符合高次谐波抑制措施标准(K5=0)、高次谐波畸变率小于 5%时请...
  • 应用回归分析-第3章课后习题参考 答案第3章 多元线性回归思考与练习参考答案3.1 见教材P64-653.2 讨论样本容量n与自变量个数...因为:在多元线性回归模型中,有p+1个待估参数β,所以样本容量的个数应该大于解释变量...

    应用回归分析-第3章课后习题参考 答案

    第3章 多元线性回归

    思考与练习参考答案

    3.1 见教材P64-65

    3.2 讨论样本容量n与自变量个数p的关系,它们对模型的参数估计有何影响?

    答:在多元线性回归模型中,样本容量n与自变量个数p的关系是:n>>p。如果n<=p对模型的参数估计会带来很严重的影响。因为:

    在多元线性回归模型中,有p+1个待估参数β,所以样本容量的个数应该大于解释变量的个数,否则参数无法估计。

    解释变量X是确定性变量,要求,表明设计矩阵X中的自变量列之间不相关,即矩阵X是一个满秩矩阵。若,则解释变量之间线性相关,是奇异阵,则的估计不稳定。

    3.3证明 随机误差项ε的方差s2的无偏估计。

    证明:

    3.4 一个回归方程的复相关系数R=0.99,样本决定系数=0.9801,我们能断定这个回归方程就很理想吗?

    答:不能。复相关系数R与样本决定系数都是用来表示回归方程对原始数据拟合程度的好坏。样本决定系数取值在【0,1】区间内,一般来说,越接近1,即取值越大,说明回归拟合的效果越好。但由于的大小与样本容量n和自变量个数p有关,当n与p的值接近时,容易接近1,说明中隐含着一些虚假成分。而当样本容量n较小,自变量个数p较大时,尽管很大,但参数估计效果很不稳定。所以该题中不能仅仅因为很大而断定回归方程很理想。

    3.5 如何正确理解回归方程显著性检验拒绝,接受?

    答:一般来说,当接受假设时,认为在给定的显著性水平α之下,自变量,,…,对因变量y无显著性影响,则通过,,…,去推断y就无多大意义。此时,一方面可能该问题本应该用非线性模型描述,我们误用线性模型描述了,使得自变量对因变量无显著影响;另一方面可能是在考虑自变量时,由于认识上的局限性把一些影响因变量y的自变量漏掉了,这就从两个方面提醒我们去重新考虑建模问题。

    当拒绝时,也不能过于相信该检验,认为该模型已经很完美。其实当拒绝H时,我们只能认为该回归模型在一定程度上说明了自变量,,…,与因变量y的线性关系。因为这时仍不能排除我们漏掉了一些重要自变量。此检验只能用于辅助性的,事后验证性的目的。(详细内容可参考课本P95~P96评注。)

    3.6 数据中心化和标准化在回归分析中的意义是什么?

    答:原始数据由于自变量的单位往往不同,会给分析带来一定的困难;又由于设计的数据量较大,可能会以为舍入误差而使得计算结果并不理想。中心化和标准化回归系数有利于消除由于量纲不同、数量级不同带来的影响,避免不必要的误差。

    3.7 验证

    证明:多元线性回归方程模型的一般形式为:

    其经验回归方程式为,

    又,

    故,

    中心化后,则有,

    左右同时除以,

    令,

    样本数据标准化的公式为

    则上式可以记为

    则有

    3.8 验证

    3.9 验证决定系数R2与F值之间的关系式:

    3.10 验证决定系数R2与F值之间的关系式:

    证明:

    展开全文
  • 研究还显示,影响手机品牌选择主要因素是价格,功能数量,电池容量,质量和时尚度。 研究发现,使用手机品牌与教育程度之间没有关联。 研究表明,使用手机品牌与性能满意度之间存在关联。 可以得出结论,...
  • batch:批,一次网络训练读入数据大小,对于数据集太大时,为了平衡内存效率和内存容量寻找一个最佳平衡,采用分批训练,很明显,number of batches就是分了几批,batch_size就是每一批大小,称批量数据样本数 ...

    ###神经网络中的基本概念batch,epoch,iterations及对训练效果的影响
    自己一直很迷糊,这几个关键词也是傻傻分不清楚,为了彻底搞明白,所以用文字记录:

    1. batch:批,一次网络训练读入的数据大小,对于数据集太大时,为了平衡内存效率和内存容量寻找一个最佳平衡,采用分批训练,很明显,number of batches就是分了几批,batch_size就是每一批的大小,称批量数据样本数
      所以就有:
      1、batch_size 会影响到模型优化程度和训练速度
      2、增大Batch_Size,一次读入的数据增大,所需内存容量增加,相对处理速度加快。
      3、合适的batch_size,增加梯度下降方向的准确度,减小训练震荡,加快收敛

    2. epoch: 时期,即所有训练样本(完整的数据集)通过了神经网络训练一次(一个正向传递和一个反向传递)

    3. Iteration: 迭代,神经网络中通过多次迭代训练已达到最优结果。
      1个iteration即迭代一次,即batch_size个样本训练一次(一个正向通过和一个反向通过),迭代的过程就是梯度下降的过程,每一次迭代的结果都会做为下一次迭代的初始值。

    4. 梯度下降
      梯度的含义是代价函数的斜率,下降是代价函数的下降

    实例:
    图片来源

    注意:
    1、number of batch = iterations
    2、完成一个batch(或一次迭代) 权重更新一次
    3、完成一个epoch则完成一次全数据集训练,更新batch次权重
    4、训练的过程,即权重更新的过程。

    参考
    图片来源

    展开全文
  • 运用基于wild bootstrap事件分析方法(克服了样本容量过小问题)分别对权证标的股票非正常收益、 非正常累积收益和标准化非正常累计收益是否为零进行了检验. 本文没有发现"权证发行后标的股票非正常收益率...
  • 轻松学统计--中国mooc9

    2019-12-03 12:00:22
    样本容量的影响因素: (1)极限误差; (2)总体方差; (3)置信水平; (4)抽样组织形式; (5)抽样方法。 一、总体均值估计时样本容量的确定 二、总体比例估计时样本容量的确定 ...

    样本容量的确定:

    一、总体均值估计时样本容量的确定
    二、总体比例估计时样本容量的确定

    样本容量的影响因素:
    (1)极限误差;
    (2)总体方差;
    (3)置信水平;
    (4)抽样组织形式;
    (5)抽样方法。

     

    一、总体均值估计时样本容量的确定

     

    二、总体比例估计时样本容量的确定

     

    假设检验:

    什么是假设?
    在参数检验中,对总体参数的具体数值所作的陈述。
    –就一个总体而言,总体参数包括总体均值、比例、方差等。
    –分析之前必须陈述。


    什么是假设检验?
    1.先对总体的参数(或分布形式)提出某种假设,然后利用样本信息判断假设是否成立的统计方法。
    2.有参数检验和非参数检验。
    3.逻辑上运用反证法,统计上依据小概率原理。
    –小概率是在一次试验中,一个几乎不可能发生的事件发生的概率。
    –小概率原理是指发生概率很小的随机事件在一次试验中几乎是不可能发生的。
    –在一次试验中小概率事件一旦发生,我们就有理由拒绝原假设。


    原假设:
    1.又称“零假设”,通常是研究者想收集证据予以反对的假设,用H0表示。
    2.所表达的含义总是指参数没有变化或变量之间没有关系。
    3.最初被假设是成立的,之后根据样本数据确定是否有足够的证据拒绝它。

     

    备择假设:

    1.也称“研究假设”,研究者想收集证据予以支持的假设,用H1或Ha表示。
    2.所表达的含义是总体参数发生了变化或变量之间有某种关系。
    3.备择假设通常用于表达研究者自己倾向于支持的看法,然后就是想办法收集证据拒绝原假设,以支持备择假设。

    双侧检验与单侧检验:

    1.备择假设没有特定的方向性,并含有符号“”的假设检验,称为双侧检验或双尾检验(two-tailedtest)。
    2.备择假设具有特定的方向性,并含有符号“>”或“<”的假设检验,称为单侧检验或单尾检验(one-tailedtest)。
    –备择假设的方向为“<”,称为左侧检验
    –备择假设的方向为“>”,称为右侧检验

    提出假设:

    1.原假设和备择假设是一个完备事件组,而且相互对立。
    –在一项假设检验中,原假设和备择假设必有一个成立,而且只有一个成立。
    2.先确定备择假设,再确定原假设。
    3.等号“=”总是放在原假设上。

     

    两类错误与显著性水平:

    1.研究者总是希望能做出正确的决策,但由于决策是建立在样本信息的基础之上,而样本又是随机的,因而就有可能犯错误。
    2.原假设和备择假设不能同时成立,决策的结果要么拒绝H0,要么不拒绝H0。决策时总是希望当原假设正确时没有拒绝它,当原假设不正确时拒绝它,但实际上很难保证不犯错误。

    两类错误的控制:

    1.一般来说,对于一个给定的样本,如果犯第Ι类错误的代价比犯第Ⅱ类错误的代价相对较高,则将犯第Ⅰ类错误的概率定得低些较为合理;反之,如果犯第Ⅰ类错误的代价比犯第Ⅱ类错误的代价相对较低,则将犯第Ⅰ类错误的概率定得高些。
    2.一般来说,发生哪一类错误的后果更为严重,就应该首要控制哪类错误发生的概率。但由于犯第Ι类错误的概率是可以由研究者控制的,因此在假设检验中,人们往往先控制第Ⅰ类错误的发生概率。

    显著性水平:

     

    检验统计量:

    1.根据样本数据计算得到的,对原假设进行判断的样本统计量。
    2.在假设检验中,需要根据所检验的问题、样本容量、总体分布、总体分布是否已知等要素,科学地选定检验统计量。

     

    用P 值决策:

    (P-value)
    1.如果原假设为真,所得到的样本结果会像实际观测结果那么极端或更极端的概率。
    •P值告诉我们:如果原假设是正确的话,我们得到目前这个样本数据的可能性有多大,如果这个可能性很小,就应该拒绝原假设。
    2.被称为观察到的(或实测的)显著性水平。
    3.决策规则:若p值<,拒绝H0。

    P值是关于数据的概率:

    1.P值反映的是在某个总体的许多样本中某一类数据出现的经常程度,它是当原假设正确时,得到目前这个样本数据的概率。
    2.P值越小,你拒绝原假设的理由就越充分。

     

     

     

    展开全文
  • 采用信息熵理论研究了恢复额济纳生态系统条件估值最佳抽样样本容量问题 ,通过比较增加随机抽样样本容量所获得边际信息和增发问卷边际成本 ,结果发现 ,在黑河流域采用支付卡条件估值研究方法 ,发放 4 0 0份...
  • 用Python学分析 - t分布

    千次阅读 2019-03-22 15:17:00
    作用- t分布纠正了未知的真实标准差的不确定性- t分布明确解释了估计总体方差时样本容量的影响,是适合任何样本容量都可以使用的合适分布 应用- 根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值- 对于任何一种...

    1. t分布形状类似于标准正态分布
    2.  t分布是对称分布,较正态分布离散度强,密度曲线较标准正态分布密度曲线更扁平
    3.  对于大型样本,t-值与z-值之间的差别很小

    作用
    - t分布纠正了未知的真实标准差的不确定性
    - t分布明确解释了估计总体方差时样本容量的影响,是适合任何样本容量都可以使用的合适分布

    应用
    - 根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值
    - 对于任何一种样本容量,真正的平均值抽样分布是t分布,因此,当存在疑问时,应使用t分布

    样本容量对分布的影响
    - 当样本容量在 30-35之间时,t分布与标准正态分布难以区分
    - 当样本容量达到120时,t分布与标准正态分布实际上完全相同了

    自由度df对分布的影响
    - 样本方差使用一个估计的参数(平均值),所以计算置信区间时使用的t分布的自由度为 n - 1
    - 由于引入额外的参数(自由度df),t分布比标准正态分布的方差更大(置信区间更宽)
      - 与标准正态分布曲线相比,自由度df越小,t分布曲线愈平坦,曲线中间愈低,曲线双侧尾部翘得愈高
      - 自由度df愈大,t分布曲线愈接近正态分布曲线,当自由度df= ∞ 时,t分布曲线为标准正态分布曲线

    图表显示t分布

    代码:

     1 # 不同自由度的学生t分布与标准正态分布
     2 import numpy as np
     3 from scipy.stats import norm
     4 from scipy.stats import t
     5 import matplotlib.pyplot as plt
     6 
     7 print('比较t-分布与标准正态分布')
     8 x = np.linspace( -3, 3, 100)
     9 plt.plot(x, t.pdf(x,1), label='df=1')
    10 plt.plot(x, t.pdf(x,2), label='df=20')
    11 plt.plot(x, t.pdf(x,100), label = 'df=100')
    12 plt.plot( x[::5], norm.pdf(x[::5]),'kx', label='normal')
    13 plt.legend()
    14 plt.show()
    View Code

    运行结果:

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/violetchan/p/10578440.html

    展开全文
  • 神经网络泛化能力、学习速率

    万次阅读 2015-08-27 10:47:00
    神经网络泛化能力 ...1、 结构复杂性和样本复杂性:神经网络的容量以及规模称之为神经网络结构复杂性;样本复杂性是指训练某一固定结构神经网络所需的样本数目。 2、 样本质量:所谓样本质
  • 该方法考虑了影响光伏电池组件温度主要因素,通过选择适当的样本建立统计模型。算例结果表明,该预测模型能够较好地对光伏电池组件温度进行预测,具有潜在应用价值。  0 引 言  光伏发电与水电、火电等常规...
  • 该方法考虑了影响光伏电池组件温度主要因素,通过选择适当的样本建立统计模型。算例结果表明,该预测模型能够较好地对光伏电池组件温度进行预测,具有潜在应用价值。  0 引 言  光伏发电与水电、火电等常规...
  • 因此在面对神经网络这种容量很大model前,是很有必要深刻理解一下各个超参数意义及其对model的影响的。 贴心小夕还是先带领大家简单回顾一下神经网络一次迭代过程: 即,首先选择n个样本组成一个batch,...
  • batch-size大小对模型优化和速度有着影响,尤其是GPU个数不多时,最好不要把数值设置很大。 在设置过程中最好使用2倍数,因为计算机内存为2指数倍,采用2进制编码。 batch-size正确选择就是为了在...
  • Batch size:一次放入模型训练的样本数,batch_size将影响到模型优化程度和速度。 为什么要有batch size:batch size正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。 相对于正常数据集,如果Batch_Size...
  • 谢邀。...因此在面对神经网络这种容量很大model前,是很有必要深刻理解一下各个超参数意义及其对model的影响的。回顾简单回顾一下神经网络一次迭代过程:即,首先选择n个样本组成一个batch...
  • 因此在面对神经网络这种容量很大model前,是很有必要深刻理解一下各个超参数意义及其对model的影响的。贴心小夕还是先带领大家简单回顾一下神经网络一次迭代过程:即,首先选择n个样本组成一个batch,然后...
  • 因此在面对神经网络这种容量很大model前,是很有必要深刻理解一下各个超参数意义及其对model的影响的。贴心小夕还是先带领大家简单回顾一下神经网络一次迭代过程:即,首先选择n个样本组成一个batch,然后...
  • KNN K近邻算法

    2019-03-18 21:37:28
    简述K近邻算法: 寻找数据集中k个离输入样本x最近数据点,根据k个数据点投票表决x类别。 三要素 k 选取 ...k 选取对结果的影响 ...knn最大缺点是当数据不平衡时,样本k个邻居中大样本容量类占...
  • 其作为单一预测模型还是存在一定不足,比如灰色模型有对数据波动性适应不够理想、对历史数据有很强依赖性等不足,人工神经网络模型有对样本容量要求较大、预测结果受个人经验影响比较大、网络学习和记忆具有不...
  • Central Limit Theorem - 中心极限定理

    千次阅读 2020-03-19 18:21:04
    Central Limit Theorem - 中心极限定理 中心极限定理是指概率论中讨论随机变量序列部分和...根据中心极限定理,在样本容量很大时,总体参数抽样分布是趋向于正态分布,最终都可以依据正态分布检验公式对它进行
  • 没有定量方法计算探测精度、样本容量,给测量带来不便;没有分析互联网数据包突发性对测量带来的影响。为解决以上问题,通过对包对模型进行数学建模方法,证明了模型正确性;定量分析了测量精度;确定了样本数计算...
  • 一、定义在多元回归分析中,我们知道OLS估计量方差公式为: 上式含义表示OLS估计量方差受误差方差 、自变量 总样本波动 和自变量之间线性关系...由于 是总体一个特征,所以它与样本容量无关,换句话说,...
  • 语音识别MATLAB实现

    热门讨论 2009-03-03 21:39:18
    并进而使用waveInGetDevCaps得到声卡的容量(在waveInCaps中存有该数据,对其进行地址引用,从DWORD dwFormats得到最大采样率、声道数和采样位); 创建一个叫WaveInThreadEvent事件对象,并赋予一个Handle,叫m_...
  • 统计学——效应量

    千次阅读 2019-12-03 14:47:24
    效应大小:是衡量处理效应大小指标,与显著性检验不同,这些指标是不受样本容量影响的。它表示不同处理下总体均值之间差异大小,可以在不同研究之间进行比较。 比如,研究某种心理治疗药物对治疗阴郁证患者...
  • 理解K近邻算法

    2019-05-29 10:19:14
    K近邻算法是一种基于实例学习方法,学不是明确泛化模型,而是样本之间关系。 k 近邻算法先找到高维空间中与未知实例最接近 k个训练实例,再根据少数服从多数原则,将这 k 个实例中出现最多类别标签...
  • 蒙特卡洛原理

    2020-12-21 23:01:28
    蒙特卡洛方法基本原理是,事件概率可以用大量试验中发生频率来估计,当样本容量足够大可以认为该事件发生频率即为其概率.因此,可以先对影响其可靠度随机变量进行大量随机抽样,然后把这些抽样值一组一...
  • 如果时序数据样本容量小,这时AIC和SC准则可能需要谨慎,还是需要根据在索洛模型中经济增长有哪几个变量索洛模型解释了资本形成对经济增长的影响,没有解释技术进步和人力资本作用.经济增长可用总量增长率度量,更...
  • 因此在面对神经网络这种容量很大model前,是很有必要深刻理解一下各个超参数意义及其对model的影响的。回顾简单回顾一下神经网络一次迭代过程:即,首先选择n个样本组成一个batch,然后将batch丢进神经网络...

空空如也

空空如也

1 2 3
收藏数 52
精华内容 20
关键字:

影响样本容量的是