精华内容
下载资源
问答
  • 如果想复制的可以继续往下看,有...时段数: C =n×m/N总基线数:J总=C×N×(N-1)/2 必要基线数:J必=n-1独立基线数:J独=C×(N-1)多余基线数:J多=C×(N-1)-(n-1)(独立-必要)(1)基线测量中误差s=(2)...

    如果想复制的可以继续往下看,有正文;也不知道为什么公式在正文不显示,我只好截屏

    5d485142c84b5c448a48a398e8247399.png
    GNSS 网的特征条件闭合环闭合差网平差计算
    设C为观测时段数,n为网点数;m为每点的平均设站次数;N为接收机数。
    时段数: C =n×m/N
    总基线数:
    J总=C×N×(N-1)/2
    必要基线数:J必=n-1
    独立基线数:
    J独=C×(N-1)
    多余基线数:
    J多=C×(N-1)-(n-1)(独立-必要)
    (1)基线测量中误差s=
    (2)复测基线长度较差ds=s
    (3)同步环闭合差WXsWYsWZs
    (4)基线处理结果,其独立闭合环或附合路线坐标闭合差 Ws 和各坐标分量闭合差 (Wx 、Wy 、Wz )WXsWysWzsWs=式中:s基线测量中误差n-闭合环边数
    (1)无约束平差在基线向量检核符合要求后,以三维基线向量及其相应方差-协方差阵作为观测信息,以一个点在 2000 国家大地坐标系中的三维坐标作为起算依据,进行无约束平差。无约束平差应输出2000国家大地坐标系中各点的三维坐标、各基线向量及其改正数和其精度。无约束平差中,基线分量的改正数绝对值:V(X、Y、Z)3s
    (2)约束平差利用无约束平差后的观测量,选择在 2000国家大地坐标系或地方独立坐标系中进行三维约束平差或二维约束平差。平差中,对已知点坐标、已知距离和已知方位,可以强制约束,也可加权约束。平差结果包括相应坐标系中三维或二维坐标、基线向量改正数、基线边长 、方位、转换参数及其相应的精度。约束平差中,基线分量改正数与经过粗差剔除后的无约束平差结果的同一基线,相应改正数较差的绝对值:Dv(ΔX、ΔY、ΔZ)2s
    展开全文
  • 考虑到"成冰"公式过于保守以及平均温度理论解的计算公式较为复杂的特点,根据排管布置下冻土帷幕温度场平均温度等效截面法解的形式,利用数值拟合的方法得到了适用于单排、双排以及3排布管形式下冻土帷幕平均温度通用...
  • 对噪声下平均半径的计算误差以及阈值对误差的影响进行了理论和仿真分析,结果表明存在最优阈值使计算误差达到最小,并对不同噪声强度下仿真的最优阈值数据进行拟合,给出了最优阈值拟合公式,分析表明该公式能够较...
  • 理解三者之间的区别与联系,要从定义入手,一步步来计算,同时也要互相比较理解,这样才够深刻。方差方差是各个数据与平均数之差的...协方差在概率论和统计学,协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差...

    理解三者之间的区别与联系,要从定义入手,一步步来计算,同时也要互相比较理解,这样才够深刻。

    方差

    方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论和数理统计中,方差(英文Variance)用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义。

    标准差

    方差开根号。

    协方差

    在概率论和统计学中,协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。

    可以通俗的理解为:两个变量在变化过程中是否同向变化?还是反方向变化?同向或反向程度如何?

    你变大,同时我也变大,说明两个变量是同向变化的,这是协方差就是正的。

    你变大,同时我变小,说明两个变量是反向变化的,这时协方差就是负的。

    如果我是自然人,而你是太阳,那么两者没有相关关系,这时协方差是0。

    从数值来看,协方差的数值越大,两个变量同向程度也就越大,反之亦然。

    可以看出来,协方差代表了两个变量之间的是否同时偏离均值,和偏离的方向是相同还是相反。

    公式:如果有X,Y两个变量,每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“Y值与其均值之差”得到一个乘积,再对这每时刻的乘积求和并求出均值,即为协方差。

    方差,标准差与协方差之间的联系与区别:

    1. 方差和标准差都是对一组(一维)数据进行统计的,反映的是一维数组的离散程度;而协方差是对2组数据进行统计的,反映的是2组数据之间的相关性。

    2. 标准差和均值的量纲(单位)是一致的,在描述一个波动范围时标准差比方差更方便。比如一个班男生的平均身高是170cm,标准差是10cm,那么方差就是10cm^2。可以进行的比较简便的描述是本班男生身高分布是170±10cm,方差就无法做到这点。

    3. 方差可以看成是协方差的一种特殊情况,即2组数据完全相同。

    4. 协方差只表示线性相关的方向,取值正无穷到负无穷。

    利用实例来计算方差、标准差和协方差

    样本数据1:沪深300指数2017年3月份的涨跌额(%), [0.16,-0.67,-0.21,0.54,0.22,-0.15,-0.63,0.03,0.88,-0.04,0.20,0.52,-1.03,0.11,0.49,-0.47,0.35,0.80,-0.33,-0.24,-0.13,-0.82,0.56]

    1.计算沪深300指数2017年3月份的涨跌额(%)的方差

    #Sample Date - SH000300 Earning in 2017-03

    datas= [0.16, -0.67, -0.21, 0.54, 0.22, -0.15, -0.63, 0.03, 0.88, -0.04, 0.20, 0.52, -1.03, 0.11, 0.49, -0.47, 0.35, 0.80, -0.33, -0.24, -0.13, -0.82, 0.56]

    mean1= sum(datas)/len(datas) #result = 0.0060869565217391355

    square_datas=[]for i indatas:

    square_datas.append((i-mean1)*(i-mean1))

    variance= sum(square_datas)/len(square_datas)

    print(str(variance))#result = 0.25349338374291114

    # 当然如果你使用了numpy,那么求方差将会十分的简单:

    import numpy as np

    datas= [0.16, -0.67, -0.21, 0.54, 0.22, -0.15, -0.63, 0.03, 0.88, -0.04, 0.20, 0.52, -1.03, 0.11, 0.49, -0.47, 0.35, 0.80, -0.33, -0.24, -0.13, -0.82, 0.56]

    variance=np.var(datas)

    print(str(variance))#result = 0.253493383743

    2.计算沪深300指数2017年3月份的涨跌额(%)的标准差

    importmath#Sample Date - SH000300 Earning in 2017-03

    datas= [0.16, -0.67, -0.21, 0.54, 0.22, -0.15, -0.63, 0.03, 0.88, -0.04, 0.20, 0.52, -1.03, 0.11, 0.49, -0.47, 0.35, 0.80, -0.33, -0.24, -0.13, -0.82, 0.56]

    mean1= sum(datas)/len(datas)

    square_datas=[]for i indatas:

    square_datas.append((i-mean1)*(i-mean1))

    variance= sum(square_datas)/len(square_datas)

    standard_deviation=math.sqrt(variance)print(str(standard_deviation))#result = 0.5034812645401129

    #当然如果你使用了numpy,那么求标准差将会十分的简单:

    importnumpy as np#Sample Date - SH000300 Earning in 2017-03

    datas= [0.16, -0.67, -0.21, 0.54, 0.22, -0.15, -0.63, 0.03, 0.88, -0.04, 0.20, 0.52, -1.03, 0.11, 0.49, -0.47, 0.35, 0.80, -0.33, -0.24, -0.13, -0.82, 0.56]

    standard_deviation2= np.std(datas, ddof =0)print(str(standard_deviation2))#result =0.50348126454

    请注意 ddof = 0这个参数,这个是很重要的,只是稍后放在文末说明,因为虽然重要,但是却十分好理解。

    3.计算沪深300指数2017年3月份的涨跌额(%)与 格力电器(SZ:000651) 2017年3月份的涨跌额(%)之间的协方差

    协方差是计算两组数据之间的关系,所以要引入第二个样本,即格力电器(SZ:000651) 2017年3月份的涨跌额(%)

    importmath#Sample Date - SH000300 Earning in 2017-03

    datas_sh000300= [0.16, -0.67, -0.21, 0.54, 0.22, -0.15, -0.63, 0.03, 0.88, -0.04, 0.20, 0.52, -1.03, 0.11, 0.49, -0.47, 0.35, 0.80, -0.33, -0.24, -0.13, -0.82, 0.56]

    datas_sz000651= [0.07, -0.55, -0.04, 3.11, 0.28, -0.50, 1.10, 1.97, -0.31, -0.55, 2.06, -0.24, -1.44, 1.56, 3.69, 0.53, 2.30, 1.09, -2.63, 0.29, 1.30, -1.54, 3.19]

    mean_sh000300= sum(datas_sh000300) /len(datas_sh000300)

    mean_sz000651= sum(datas_sz000651) /len(datas_sz000651)

    temp_datas=[]for i inrange(0, len(datas_sh000300)):

    temp_datas.append((datas_sh000300[i]- mean_sh000300) * (datas_sz000651[i] -mean_sz000651))

    cov= sum(temp_datas)/len(temp_datas)print(str(cov))#result = 0.4385294896030246

    当然如果你使用了numpy,那么求协方差将会十分的简单:importnumpy as np#Sample Date - SH000300 Earning in 2017-03

    datas_sh000300= [0.16, -0.67, -0.21, 0.54, 0.22, -0.15, -0.63, 0.03, 0.88, -0.04, 0.20, 0.52, -1.03, 0.11, 0.49, -0.47, 0.35, 0.80, -0.33, -0.24, -0.13, -0.82, 0.56]

    datas_sz000651= [0.07, -0.55, -0.04, 3.11, 0.28, -0.50, 1.10, 1.97, -0.31, -0.55, 2.06, -0.24, -1.44, 1.56, 3.69, 0.53, 2.30, 1.09, -2.63, 0.29, 1.30, -1.54, 3.19]

    cov2= np.cov(datas_sh000300, datas_sz000651, ddof=0)[1][0]print(str(cov2))#result = 0.438529489603

    请注意 ddof = 0这个参数,这个是很重要的,只是稍后放在文末说明,因为虽然重要,但是却十分好理解。

    从这个例子可以看出来,格力个股在2017年3月份是和沪深300指数正相关的,即指数涨,格力也大多是上涨的,只是 值偏小,两者之间偏离各自均值的幅度也不同,即,我们知道了2者正相关,但是不知道正相关的幅度是大是小,这个需要引入下一个名词,文章下面会介绍:相关系数。

    ddof = 0参数的说明

    如果你从网上查找方差的公式,你会发现有2个公式!

     和 

    那么哪个是正确的呢?又有什么区别呢?这里就要说下贝赛尔修正:

    在上面的方差公式和标准差公式中,存在一个值为N的分母,其作用为将计算得到的累积偏差进行平均,从而消除数据集大小对计算数据离散程度所产生的影响。不过,使用N所计算得到的方差及标准差只能用来表示该数据集本身(population)的离散程度;如果数据集是某个更大的研究对象的样本(sample),那么在计算该研究对象的离散程度时,就需要对上述方差公式和标准差公式进行贝塞尔修正,将N替换为N-1:

    简单的说,是除以 N 还是 除以 N-1,则要看样本是否全,比如,我要统计全国20岁男性的平均身高,这时间你肯定拿不到全部20岁男性的身高,所以只能随机抽样 500名,这时间要除以 N-1,因为只是部分数据;但是我们算沪深300在2017年3月份的涨跌幅,我们是可以全部拿到3月份的数据的,所以我们拿到的是全部数据,这时间就要除以 N。

    相关系数

    在我们的例子中,求的沪深300在2017年3月份的方差为0.253493383743,标准差为0.5034812645401129。

    那么我们该如何理解呢?

    方差:如果 股票 B 的方差是 0.1,那么我们可以说 沪深300的离散度更大,因为沪深300 的方差>股票B的方差。

    标准差:沪深300的均值是:mean1 = sum(datas)/len(datas) = 0.0060869565217391355,即平均每天上涨 0.006%,那么我们描述,沪深300指数在2017年3月份平均日波动区间为[ 0.006%-0.50%,  0.006%+0.50% ]

    而协方差呢,如果我只有格力和沪深300的数据,我拿到的协方差值是0.438529489603,这个值只能表明是正相关的,但是正相关的程度呢,是沪深300上涨1%,格力也上涨1%,还是沪深300上涨1%,格力涨2%呢?我们从协方差的值中无从得知。

    这时间就需要另外一个变量来描述相关度的大小了:相关系数

    协方差的相关系数,不仅表示线性相关的方向,还表示线性相关的程度,取值[-1,1]。也就是说,相关系数为正值,说明一个变量变大另一个变量也变大;取负值说明一个变量变大另一个变量变小,取0说明两个变量没有相关关系。同时,相关系数的绝对值越接近1,线性关系越显著。

    计算公式为:就是用X、Y的协方差除以X的标准差乘以Y的标准差。

    用 Python + Numpy 来实现代码如下:

    importnumpy as npimportmath#Sample Date - SH000300 Earning in 2017-03

    datas_sh000300= [0.16, -0.67, -0.21, 0.54, 0.22, -0.15, -0.63, 0.03, 0.88, -0.04, 0.20, 0.52, -1.03, 0.11, 0.49, -0.47, 0.35, 0.80, -0.33, -0.24, -0.13, -0.82, 0.56]

    datas_sz000651= [0.07, -0.55, -0.04, 3.11, 0.28, -0.50, 1.10, 1.97, -0.31, -0.55, 2.06, -0.24, -1.44, 1.56, 3.69, 0.53, 2.30, 1.09, -2.63, 0.29, 1.30, -1.54, 3.19]

    cov= np.cov(datas_sh000300, datas_sz000651, ddof=0)[1][0]

    standard_deviation_sh000300= np.std(datas_sh000300, ddof=0)

    standard_deviation_sz000651= np.std(datas_sz000651, ddof=0)

    ppcc= cov/(standard_deviation_sh000300*standard_deviation_sz000651)print(str(ppcc))#result = 0.554372485367

    相关系数是  0.554372485367,可以看出来两者是正相关的,但是相关度很一般,至于一般的标准,就要看工作中的应用尺度了,如系数超过0.8,才存在配对交易的机会,否则,没有。

    本文完,下面的文章计划介绍下协同效应的实际应用。

    本文禁止任何网站转载,严厉谴责那些蛀虫们。

    本文首发于,博客园,请搜索:博客园 - 寻自己,查看原版文章

    展开全文
  • 计算公式:欢迎指正!!!------------------------------其余参照一下说明:论文写作经常需要比较几个算法的优略,下面列举的是一些常用的评估方法。性质:又称均方根误差,当对某一量进行甚多次的测量时,取这一...

    计算公式:

    欢迎指正!

    ------------------------------

    其余参照一下说明:

    论文写作中经常需要比较几个算法的优略,下面列举的是一些常用的评估方法。

    性质:

    又称均方根误差,

    当对某一量进行甚多次的测量时,

    取这一测量列真误差的均方根差

    (

    误差平方的算术平均值再开方

    )

    ,称为标准偏差,以

    σ

    表示。

    σ

    反映了测量数据偏离真实值的

    程度,

    σ

    越小,表示测量精度越高,因此可用

    σ

    作为评定这一测量过程精度的标准。

    均方根值也称作为效值

    ,它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。比如幅度为

    100V

    而占

    空比为

    0.5

    的方波信号,

    如果按平均值计算,

    它的电压只有

    50V

    而按均方根值计算则有

    70.71V

    这是为什么呢?举一个例子,

    有一组

    100

    伏的电池组,

    每次供电

    10

    分钟之后停

    10

    分钟,

    也就是

    说占空比为一半。如果这组电池带动的是

    10Ω

    电阻,供电的

    10

    分钟产生

    10A

    的电流和

    1000W

    的功率,停电时电流和功率为零。

    那么在

    20

    分钟的一个周期内其平均功率为

    500W

    ,这相当于

    70.71V

    的直流电向

    10Ω

    电阻供电

    所产生的功率。而

    50V

    直流电压向

    10Ω

    电阻供电只能产生的

    250W

    的功率。对于电机与变压

    器而言,只要均方根电流不超过额定电流,即使在一定时间内过载,也不会烧坏。

    PMTS1.0

    抽油机电能图测试仪对电流、电压与功率的测试计算都是按有效值进行的,不会因为电流电

    压波形畸变而测不准。这一点对于测试变频器拖动的电机特别有用。

    均方根误差

    为了说明样本的离散程度。

    展开全文
  • 代码使用的计算公式为: power.vbatVal = 9 * VREFINT_CAL * vbatData / vrefData / 4095; 其中: #define VREFINT_CAL (*(u16 *)0x1FFF75AA) // 如图,值为1652 vbatData为Vbat/3 的采样值,所以公式...
  • 相关误差的组合过程

    2020-04-29 13:48:09
    计算相同数量的不同实验测定的平均值时,每一个均具有统计误差和系统误差,那么经常会明确引用组合误差的统计和系统分量。 这些是重要的信息,因为与大多数系统或理论误差相比,统计误差对样本大小的缩放比例有所...
  • 还比较了Van Herk和Remeijer提出的其他两种误差计算方法,以发现系统误差(Σ),随机误差(σ),PTV余量和DVH的统计差异。 结果:利用两种PTV裕度计算公式(Stroom,Van Herk),通过Yukinori方法计算的PTV在三个...
  • 方差用于衡量随机变量或一组数据的离散程度,方差在在统计描述和概率分布有不同的定义和计算公式。①概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度;②统计的方差(样本方差)是每个样本值...

        方差(Variance)

           方差用于衡量随机变量或一组数据的离散程度,方差在在统计描述和概率分布中有不同的定义和计算公式。①概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度;②统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本均值之差的平方值的平均数,代表每个变量与总体均值间的离散程度。

    概率论中计算公式

    离散型随机变量的数学期望:

                                                                                                               ---------求取期望值

    连续型随机变量的数学期望:

                                                                                                        ----------求取期望值

    其中,pi是变量,xi发生的概率,f(x)是概率密度。

                                                         ---------求取方差值

     

    统计学中计算公式

     总体方差,也叫做有偏估计,其实就是我们从初高中就学到的那个标准定义的方差:

                                                                                                  -----------求取总体均值

    其中,n表示这组数据个数,x1、x2、x3……xn表示这组数据具体数值。

                                                        ------------求取总体方差

    其中,\bar{X}为数据的平均数,n为数据的个数,s^{2}为方差。

    样本方差,无偏方差,在实际情况中,总体均值\bar{X}是很难得到的,往往通过抽样来计算,于是有样本方差,计算公式如下

                                                        --------------求取样本方差           

    此处,为什么要将分母由n变成n-1,主要是为了实现无偏估计减小误差,请阅读《为什么样本方差的分母是 n-1》。    

        协方差(Covariance)

          协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差,这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反,即其中一个大于自身的期望值,另外一个却小于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是负值。

    formula

    formula

    其中,E[X]与E[Y]分别为两个实数随机变量X与Y的数学期望,Cov(X,Y)为X,Y的协方差。

         标准差(Standard Deviation)

           标准差也被称为标准偏差,在中文环境中又常称均方差,是数据偏离均值的平方和平均后的方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度,只是由于方差出现了平方项造成量纲的倍数变化,无法直观反映出偏离程度,于是出现了标准差,标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然。

     

                                                                                                   ------------求取样本标准差

    其中,  代表所采用的样本X1,X2,...,Xn的均值。

                                                                                                     -------------求取总体标准差

     其中, 代表总体X的均值。

    例:有一组数字分别是200、50、100、200,求它们的样本标准偏差。

    = (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5

    = [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/(4-1)

    样本标准偏差 S = Sqrt(S^2)=75

        均方误差(mean-square error, MSE)

           均方误差是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量,换句话说,参数估计值与参数真值之差的平方的期望值。MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。

        均方根误差(root mean squared error,RMSE)

          均方根误差亦称标准误差,是均方误差的算术平方根。换句话说,是观测值与真值(或模拟值)偏差(而不是观测值与其平均值之间的偏差)的平方与观测次数n比值的平方根,在实际测量中,观测次数n总是有限的,真值只能用最可信赖(最佳)值来代替。标准误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感,所以,标准误差能够很好地反映出测量的精密度。这正是标准误差在工程测量中广泛被采用的原因。因此,标准差是用来衡量一组数自身的离散程度,而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差。

        均方根值(root-mean-square,RMES)

           均方根值也称作为方均根值或有效值,在数据统计分析中,将所有值平方求和,求其均值,再开平方,就得到均方根值。在物理学中,我们常用均方根值来分析噪声。

            比如幅度为100V而占空比为0.5的方波信号,如果按平均值计算,它的电压只有50V,而按均方根值计算则有70.71V。这是为什么呢?举一个例子,有一组100伏的电池组,每次供电10分钟之后停10分钟,也就是说占空比为一半。如果这组电池带动的是10Ω电阻,供电的10分钟产生10A 的电流和1000W的功率,停电时电流和功率为零。
    ---------------------
    作者:cqfdcw
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/78173839
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

    展开全文
  • 方差用于衡量随机变量或一组数据的离散程度,方差在在统计描述和概率分布有不同的定义和计算公式。①概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度;②统计的方差(样本方差)是每个样本值...
  • 统计的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方差可以用来描述变量的波动程度。方差在统计学和概率分布各有不同的定义,并有不同的公式。在统计学,方差用来计算每一个变量...
  • 方差用于衡量随机变量或一组数据的离散程度,方差在在统计描述和概率分布有不同的定义和计算公式。①概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度;②统计的方差(样本方差)是每个样本值与...
  • 本书从函数功能、函数格式、参数说明、注意事项、Excel 版本提醒、案例应用、交叉参考7 个方面,全面、细致地介绍了Excel 2016/2013/2010/2007/2003 中公式和函数的使用方法、实际应用和操作技巧。最后3 章还将公式...
  • 推导出入射光束斯托克斯参量与1/4波片参数误差之间的关系式,从而提出一种误差标定新方法,该方法以水平线偏振光作为标准参考光,对标准参考光进行测量,计算得到1/4波片的参数误差,并将其代入相应理论公式中,从而...
  • 用菲佐干涉仪检测反射系数较高的反射镜,采集22幅相移干涉图计算波面数据,结果表明:常规相移算法计算得到的波面数据存在明显的4倍条纹周期的波纹误差,而采用基于重叠四步平均法的π/4相移平均方法可以有效地...
  • 获得了具有较高精度的温度场分布规律、冻结区半径、管壁热流密度和冻结区平均温度近似计算公式,其相对误差不超过2%;分析证明了影响冻结区半径、管壁热流密度和冻结区平均温度的4个主要因素;从理论上解释了数值计算...
  • 对使用修正后模型计算出的土壤体积含水率值与原 Topp 公式计算值对比表明显示,修正后的 Topp 公式形式的计算模型获取的体积含水率平均误差较修正前细砂降低了 42 %,砂降低了 56 %,平均误差率较修正前细砂下降了...
  • 测定了煤直接液化溶剂的~1H核磁共振波谱、元素组成和分子量、密度、折光度数据,分别利用B-L法、n-d-M法计算煤直接液化溶剂的平均结构参数,结果显示对于加氢前溶剂两种方法的计算结果存在较大误差,而对于加氢后溶剂...
  • 2) 写出最陡下降法, LMS算法的计算公式( ); 3) 用MATLAB产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n),并画出其中一次实现的波形图; 4) 根据2)的公式,并利用3)产生的S(n),在1)误差性能曲面的等值曲线上...
  • 方差用于衡量随机变量或一组数据的离散程度,方差在在统计描述和概率分布有不同的定义和计算公式。①概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度;②统计的方差(样本方差)是每个样本值与...
  • 推导了理论计算公式,仿真分析了存在旋转角度和偏心误差时,补偿算法的有效性以及附加旋转角度对补偿面形计算精度的影响。验证实验的结果与仿真相符,表明在选择合适的附加角度之后,该算法可有效补偿丢失信息。与...
  • python如何利用蒙特卡洛平均值法求定积分? 二、解决方法 (1)基本理论与操作说明 1、蒙特卡洛 (Monte Carlo) 求定积分概述 蒙特卡洛方法也称统计模拟方法、随机抽样技术,是基于“随机数”、概率统计理论为基础的...
  • 先简单介绍各衡量指标公式和意义:1.MSE(均方误差):2.RMSE(均方根误差):3.MAE(平均绝对误差):以上1-3衡量指标,根据不同业务,会有不同的值大小,不具有可读性,故引入R^2衡量指标。4.R^2(决定系数): R越...
  • 6.4.3 在波场外推的应用 第7章 三维频率空间域显式波场外推 7.1 稳定的显式外推格式 7.2 McClellan滤波器 7.3 旋转的McClellan滤波器 7.3.1 45°旋转9点和17点滤波器 7.3.2 平均滤波器 7.4 六边形网格上的三维地震...
  • 在R0填入目标值,勾选<计算结果使用标准阻值>,填写误差范围(20%内),并选择E24或者E96,点击<反向并联计算>或者<反向串联计算>即可求得计算结果.如果勾选<已知阻值R1>填写相应阻值,再进行计算,则可以计算出非标准阻值...
  • 在R0填入目标值,勾选<计算结果使用标准阻值>,填写误差范围(20%内),并选择E24或者E96,点击<反向并联计算>或者<反向串联计算>即可求得计算结果.如果勾选<已知阻值R1>填写相应阻值,再进行计算,则可以计算出非标准阻值...
  • 计算公式为 2. Pytorch实现 函数定义: class torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction) 如果reduce=False,那么size_average参数失效,直接返回向量形式的loss 如果reduce=Tru
  • 1.了解光照强度相关概念,利用室内光强计算公式学会计算室内光强,了解灯泡高度以及有无光罩对光照强度的影响 2.学会使用phyphox测量日常生活光照强度 实验原理和实验内容: 夜间测量卧室内不同位置(围绕开...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 6
收藏数 119
精华内容 47
热门标签
关键字:

平均中误差计算公式