精华内容
下载资源
问答
  • 平均数 中位数 众数的实际意义

    千次阅读 2019-04-08 10:45:04
    中位数:像一条分界线,将数据分成前半部分和后半部分,因此用来代表一组数据的“一般水平”。 众数:反映了出现次数最多的数据,用来代表一组数据的“多数水平”。 平均数:与每一个数据都有关,其中任何数据的...

    平均数:反映了一组数据的平均大小,常用来一代表数据的总体 “平均水平”。

    中位数:像一条分界线,将数据分成前半部分和后半部分,因此用来代表一组数据的“一般水平”。

    众数:反映了出现次数最多的数据,用来代表一组数据的“多数水平”。

    平均数:与每一个数据都有关,其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动。主要缺点是易受极端值的影响,这里的极端值是指偏大或偏小数,当出现偏大数时,平均数将会被抬高,当出现偏小数时,平均数会降低。

    中位数:与数据的排列位置有关,某些数据的变动对它没有影响;它是一组数据中间位置上的代表值,不受数据极端值的影响。

    众数:与数据出现的次数有关,着眼于对各数据出现的频率的考察,其大小只与这组数据中的部分数据有关,不受极端值的影响,其缺点是具有不惟一性,一组数据中可能会有一个众数,也可能会有多个或没有 。

    平均数:是统计中最常用的数据代表值,比较可靠和稳定,因为它与每一个数据都有关,反映出来的信息最充分。平均数既可以描述一组数据本身的整体平均情况,也可以用来作为不同组数据比较的一个标准。因此,它在生活中应用最广泛,比如我们经常所说的平均成绩、平均身高、平均体重等。

    中位数:作为一组数据的代表,可靠性比较差,因为它只利用了部分数据。但当一组数据的个别数据偏大或偏小时,用中位数来描述该组数据的集中趋势就比较合适。

    众数:作为一组数据的代表,可靠性也比较差,因为它也只利用了部分数据。在一组数据中,如果个别数据有很大的变动,且某个数据出现的次数最多,此时用该数据(即众数)表示这组数据的“集中趋势”就比较适合。

    平均数、中位数和众数的联系与区别:

    平均数应用比较广泛,它作为一组数据的代表,比较稳定、可靠。但平均数与一组数据中的所有数据都有关系,容易受极端数据的影响;简单的说就是表示这组数据的平均数。中位数在一组数据中的数值排序中处于中间的位置,人们由中位数可以对事物的大体进行判断和掌控,它虽然不受极端数据的影响,但可靠性比较差;所以中位数只是表示这组数据的一般情况。众数着眼对一组数据出现的频数的考察,它作为一组数据的代表,它不受极端数据的影响,其大小与一组数据中的部分数据有关,当一组数据中,如果个别数据有很大的变化,且某个数据出现的次数较多,此时用众数表示这组数据的集中趋势,比较合适,体现了整个数据的集中情况。

    转载自:
    作者:蒲公英110
    博客地址: https://www.cnblogs.com/zsq1993/p/6062316.html

    展开全文
  • 方差、均方差、中位数意义

    千次阅读 2019-10-16 19:15:59
    方差:每个统计值与平均值(数学期望)的差的平方和的平均,衡量的是样本与平均值(数学期望)的偏离程度。 标准差:方差的平方根。由于方差和数据的量纲不一致,不能直观的看出数据的具体偏离程序,...中位数能够...

    方差:每个统计值与平均值(数学期望)的差的平方和的平均,衡量的是样本与平均值(数学期望)的偏离程度。

    标准差:方差的平方根。由于方差和数据的量纲不一致,不能直观的看出数据的具体偏离程序,所需定义了一个和数据同一量纲的值,能够让我们直观的知道数据的偏离程度。正如正态分布用均值和标准差表示一样,我们能够直观的得出在区间[u-σ,u+σ]的数据大概是95%。

    中位数:位于数据中间的那个数。中位数能够去除噪声,消除偏见(最大的和最小的相抵消)。

    协方差:衡量两个随机变量之间的相似程度,大于零即为正相关,小于零即为负相关,等于零即为不相关。

    协方差矩阵:由各个随机变量两两之间的协方差所组成的矩阵,对角线上的元素是单个随机变量的方差,非对角线上的元素是i,j两个随机变量的协方差。由协方差的数学定义可知,协方差矩阵是一个对称矩阵

    展开全文
  • 一组数据中如果有特别大的数或特别小的数时,一般用中位数 一组数据比较多(20个以上),范围比较集中,一般用众数 其余情况一般还是平均数比较精确 一、联系与区别:  1、平均数是通过计算得到的,因此它会因...

    原文链接:http://www.360doc.com/content/18/0717/09/57858800_771067787.shtml

    个人理解,说简单点:
    一组数据中如果有特别大的数或特别小的数时,一般用中位数
    一组数据比较多(20个以上),范围比较集中,一般用众数
    其余情况一般还是平均数比较精确

    一、联系与区别:

      1、平均数是通过计算得到的,因此它会因每一个数据的变化而变化。

      2、中位数是通过排序得到的,它不受最大、最小两个极端数值的影响.中位数在一定程度上综合了平均数和中位数的优点,具有比较好的代表性。部分数据的变动对中位数没有影响,当一组数据中的个别数据变动较大时,常用它来描述这组数据的集中趋势。另外,因中位数在一组数据的数值排序中处中间的位置,

      3、众数也是数据的一种代表数,反映了一组数据的集中程度.日常生活中诸如“最佳”、“最受欢迎”、“最满意”等,都与众数有关系,它反映了一种最普遍的倾向.

    二、平均数、中位数和众数它们都有各自的的优缺点.

    平均数:
    (1)需要全组所有数据来计算;
    (2)易受数据中极端数值的影响.

    中位数:
    (1)仅需把数据按顺序排列后即可确定;
    (2)不易受数据中极端数值的影响.

    众数:
    (1)通过计数得到;
    (2)不易受数据中极端数值的影响

    关于“中位数、众数、平均数”这三个知识点的理解,我简单谈谈自己的认识和理解。
    ⒈众数。
    一组数据中出现次数最多的那个数据,叫做这组数据的众数。
    ⒉众数的特点。
    ①众数在一组数据中出现的次数最多;②众数反映了一组数据的集中趋势,当众数出现的次数越多,它就越能代表这组数据的整体状况,并且它能比较直观地了解到一组数据的大致情况。但是,当一组数据大小不同,差异又很大时,就很难判断众数的准确值了。此外,当一组数据的那个众数出现的次数不具明显优势时,用它来反映一组数据的典型水平是不大可靠的。
    3.众数与平均数的区别。
    众数表示一组数据中出现次数最多的那个数据;平均数是一组数据中表示平均每份的数量。
    4.中位数的概念。
    一组数据按大小顺序排列,位于最中间的一个数据(当有偶数个数据时,为最中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数。
    5.众数、中位数及平均数的求法。
    ①众数由所给数据可直接求出;②求中位数时,首先要先排序(从小到大或从大到小),然后根据数据的个数,当数据为奇数个时,最中间的一个数就是中位数;当数据为偶数个时,最中间两个数的平均数就是中位数。③求平均数时,就用各数据的总和除以数据的个数,得数就是这组数据的平均数。
    6.中位数与众数的特点。
    ⑴中位数是一组数据中唯一的,可能是这组数据中的数据,也可能不是这组数据中的数据;
    ⑵求中位数时,先将数据有小到大顺序排列,若这组数据是奇数个,则中间的数据是中位数;若这组数据是偶数个时,则中间的两个数据的平均数是中位数;
    ⑶中位数的单位与数据的单位相同;
    ⑷众数考察的是一组数据中出现的频数;
    ⑸众数的大小只与这组数的个别数据有关,它一定是一组数据中的某个数据,其单位与数据的单位相同;
    (6)众数可能是一个或多个甚至没有;
    (7)平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量。
    7.平均数、中位数与众数的异同:
    ⑴平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量;
    ⑵平均数、众数和中位数都有单位;
    ⑶平均数反映一组数据的平均水平,与这组数据中的每个数都有关系,所以最为重要,应用最广;
    ⑷中位数不受个别偏大或偏小数据的影响;
    ⑸众数与各组数据出现的频数有关,不受个别数据的影响,有时是我们最为关心的数据。
    8.统计量。
    平均数、众数和中位数都叫统计量,它们在统计中,有着广泛的应用。
    9.举手表决法。
    在生活中,往往会有由多数人来从众多答案中选择一个的情形,一般都利用“举手表决”方式来解决问题。即在统计出所有提议及相应票数的情况下,看各票数的众数是否超过总票数的一半,如果众数超过了总票数的一半,选择的最终答案就是这个众数。如果出现了双众数(两个众数),可对这两个众数采用抓阄、抽签或投掷硬币等办法选出最终的答案。
    10.平均数、众数和中位数三种统计数据在生活中的意义。
    平均数说明的是整体的平均水平;众数说明的是生活中的多数情况;中位数说明的是生活中的中等水平。
    11.如何通过平均数、众数和中位数对表面现象到背景材料进行客观分析。
    在个别的数据过大或过小的情况下,“平均数”代表数据整体水平是有局限性的,也就是说个别极端数据是会对平均数产生较大的影响的,而对众数和中位数的影响则不那么明显。所以,这时要用众数活中位数来代表整体数据更合适。即:如果在一组相差较大的数据中,用中位数或众数作为表示这组数据特征的统计量往往更有意义。

    算数平均数、中位数与众数——统计量背后的故事

    现代经济社会的数字化程度越来越高,我们会发现在我们生活的这个世界里充斥着各种各样的数字。人们在描述事物或过程时,人们也已经习惯性的偏好于接受数字信息以及对于各种数字的整理和分析。因此,社会经济统计越发的重要。统计学一定是基于现实经济社会发展的需要牵引而不断发展的。在运用统计方法、观察统计数字时不能仅仅看到数字,更要看到数字背后的故事。其实统计学作为一门工具能够帮助我们更为深刻的理解抽象的社会经济现象。当我们仔细发掘其中涵义就会发现,其实自然科学与社会科学并不是相隔千里,它们有着很多地方可以相互的对应,存在普遍而深刻的联系。
    笔者曾在为一些本科学生讲授统计学而准备教案时,产生了一些似乎有些勉强,但的确可以训练思维的想法。下面以对于如何理解“算数平均数、中位数与众数”之间的关系为例说一说统计量背后的故事。这三个统计量都是用来描述样本集中趋势的,但三者描述的机制和所表达出来的内涵有不小的区别。算数平均数这样一个统计量反映了样本内所有个体的信息,尽管反映的程度因个体在整体中所占比重不同而不同。在政治过程中,算数平均数与完全的平均主义、严格的每人一票、“全民公投”等相对应。中位数指的在是从小到大排序之后的样本序列中,位于中间的数值,它并不能反映所有样本个体的信息,仅仅考虑的是在相对位置上中间的样本的信息。在一个社会中,按照财富和社会地位进行排序位于中间位置的是中产阶级。中产阶级的意见受到重视的社会是一个较为稳定的社会,是一个有了较高发展程度的社会。众数指的则是在样本中出现次数做多的个体。很明显,在政治过程中这是与“少数服从多数”相对应的。出现次数最多的个体信息被表达出来,其他个体的所有信息完全被忽视。那个个体票数最多,它的利益得以实现,而少数人的利益则不能够得到保证。这恰恰证明了所谓民主的局限之一,即“多数人对少数人的暴政”。
    在一个社会里,完全的平均主义会使人们失去进取的动力,“全民公投”的成本极高并且也不能保证个体表达出其真实意愿,因此这并不是理想的政治过程。在改革开放之前实行的计划经济体制最终走下了历史舞台也正是因为我们清楚地认识到了这样的问题;我们反对台湾当局针对台湾是否独立实行“全民公投”也正是基于这一点。那么美国式的民主,即“少数服从多数”是否理想呢?民主是有局限性的,如此的政治过程不能够保护少数人的利益,正是其重要的缺陷之一。况且如果需要政府来保障那些不能通过政治过程实现自身利益的个体,成本极高。相对而言,使中产阶级的利益得以表达,将会形成一个稳定的社会结构,市较为理想的政治过程。人们会有不断进取的心态使自己成为中产阶级,同时最富裕的阶层也受到了一定限制,从而不会凭借其财富垄断社会的公共资源,为整个社会提供了一套阶层之间相互流动的渠道和机制。当然,如此的政治过程仍然是具有一定局限性的。比如仍然会有部分弱势群体的利益得不到保护。但是,相对于“少数服从多数”的政治过程,政府出面保护弱势群体的成本将低得多了。那么我们能不能为社会提供一个最为理想的政治过程呢,哪怕那仅仅是一种理想呢?或许可以。在统计学中,最理想的情况是反映集中趋势的三个统计量相互重合,即算数平均数、中位数和众数相等。这种情况下的社会结构分布可以被看作为正态分布。中产阶级的在数量上占整体的多数,即为富裕与极贫困者皆为少数;中产阶级通过民主的政治过程表达出自身的利益取向;平均看来整个社会在一个较高的发展水平上运行。

    教参上说了他们三者的联系

    “重视理解平均数、中位数与众数的联系与区别。
    描述一组数据的集中趋势,可以用平均数、中位数和众数,它们有各自不同的特点。
    平均数应用最为广泛,用它作为一组数据的代表,比较可靠和稳定,它与这组数据中的每一个数据都有关系,能够最为充分地反映这组数据所包含的信息,在进行统计推断时有重要的作用;但容易受到极端数据的影响。
    中位数在一组数据的数值排序中处于中间的位置,故其在统计学分析中也常常扮演着“分水岭”的角色,人们由中位数可以对事物的大体趋势进行判断和掌控。
    众数着眼于对各数据出现的频数的考察,其大小仅与一组数据中的部分数据有关,当一组数据中有不少数据多次重复出现时,它的众数往往是我们关心的一种统计量。
    在这部分知识的教学中,要注意讲清上述三个量的联系与区别。使学生知道它们都是描述一组数据集中趋势的统计量,但描述的角度和适用范围有所不同,在具体的问题中究竟采用哪种统计量来描述一组数据的集中趋势,要根据数据的特点及我们所关心的问题来确定。”

    有个顺口溜 分析数据平中众,比较接近选平均,相差较大看中位,频数较大用众数;
       所有数据定平均,个数去除数据和,即可得到平均数;大小排列知中位;
       整理数据顺次排,单个数据取中问,双个数据两平均;频数最大是众数

    展开全文
  • 当我深入研究时,我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值,中位数和众数。 所以我决定写这篇文章来帮助像我一样在这个领域里的新人来弄明白这一点,而不是害怕数据和统计。这里我们使用...

    开始我的数据分析冒险之旅,我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时,我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值,中位数和众数。

    所以我决定写这篇文章来帮助像我一样在这个领域里的新人来弄明白这一点,而不是害怕数据和统计。这里我们使用Pandas和世界人口的数据来做说明。

    首先,我们应该把数据用于探索。我在Kaggle上找到了一个很好的数据集:这个国家的统计数据。它代表了全世界所有国家的经济、社会、基础设施和环境指标。对于我们的研究,我们只需要这个数据框架中的三列:国家名称、地理位置和人口。

    https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/undata-country-profiles/data

    现在我们可以进入我们的问题:我们应该使用哪种集中趋势度量来研究数据,以及为什么。

    最简单的部分是关于众数(mode)。它只是行或列中所有值中最常见的值——仅此而已。这是数据中最“流行”的数字。

    我们只对非数值使用众数(mode)。为了找到它,我们必须计算一个特定的单元出现在给定列中的频率。结果最好的单位是我们正在寻找的众数(mode)。

    在我们的数据集中,我们只能对region列应用一个关于众数(mode)的问题,region列是表中唯一一个有意义的列。因为在Country列中所有的值都是不同的,而在Population列中它们是数字。

    我事先清理了这列数据,只留下了五大洲的名称(取而代之的是南亚-亚洲等等)。
    在这里插入图片描述

    很好。这意味着大多数国家都位于非洲大陆。这并不奇怪,对吧?

    现在让我们转到平均值和中值。这两个值都显示了行中心的数字。但方式不同。

    平均值是一个平均值(这好像是废话),我们可以通过汇总一行中的所有值,然后将结果除以它们的数量来计算它。让我们看看人口。为了计算平均值,我们应该将所有国家的人口值相加,然后除以数据集中的国家数。幸运的是,pandas可以为我们做这件事。


    这个数字表明,在一个正常的国家,平均生活着大约3300万人。

    中位数也显示了一个平均数。但它正好是行中间的值。如果我们将总体值从最小到最大排序,则在该排序行的中间位置,中值为:


    根据中位数,一个国家的平均人口只有大约550万。根据平均数,它比平均人口要小得多。怎么会这样?

    通常中位数和中位数是相当接近的。如果不是,那么问题就出在异常值中—这些值与行中的所有其他值都非常不同。让我们做一个小图形。


    我们看到,大多数国家都集中在零附近。但有些数值与众不同。虽然这些点很小,但我们可以看到其中一些点超过2亿,其中两个点接近10亿4亿。对于平均值的计算来说这些都是异常值 因为这就是均值的本质——把所有值都考虑在内。而中位数没有这个缺点。

    统计量的稳健性和有效性,以及实际运用时的计算复杂度这三点是数据统计中最重要的衡量标准

    平均数是总体均值很好的估计,中位数是对总体中心很好的估计,如果数据是来自某对称未知分布时,估计均值和估计中心是等价的,这时候中位数的效率要比均值低不少

    就稳健性而言,显然是中位数更好的,常见的衡量稳健性的指标是崩溃点,即能使统计量“失真”的最大比例,对于均值,只需要有一个点离得无穷大,均值就会无穷大,但改变中位数至无穷大,你最多可以移动一半的数据,所以中位数要比均值稳健的多

    最后是计算的复杂性,均值只需要求和除,但中位数,我的理解的话,至少要排个序吧,排序的复杂度应该比直接加要复杂一些,而且很多数据的样本量都特别大,这时候计算均值要方便不少,所以为了简单才会有很多使用平均值计算的情况。

    最后:我们可以通过这三个值来简单的查看数据的分布情况,比如:正态分布是单峰对称分布,所以中位数、平均数和众数三个参数都位于对称中心,三者是相等的。

    作者 Olga Shebeko

    展开全文
  • 常见的统计,都会对数据进行相加,然后有平均数、中位数、众数等; 求和:(西格玛)∑x = x1 + x2 + x3 + .....+ xn  那么均值:我们这样来标记: (缪) μ = ∑x /n  (所有的数字相加之和 ∑)...
  •  {苹果,苹果,香蕉,橙,橙,橙,桃},这一组数据,没有什么均值、中位数可言,但是存在着众数——橙。   均值、中位数、众数     四、离散程度的描述   极差 :最大值-最小值,简单地描述数据的...
  • print("中位数:",(lis[int(len(lis) / 2 - 1)] + lis[int(len(lis) / 2)]) / 2) 功能五:极差 极差又称范围误差或全距(Range),以R表示,是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation),其最大值与...
  • 中位数 中位数是指将数据按大小顺序排列起来,形成一个数列,居于数列中间位置的那个数据。中位数用Me表示。  从中位数的定义可知,所研究的数据中有一半小于中位数,一半大于中位数中位数的作用与算术平均数...
  • 即一组数据距离数据中心的靠近程度,反应了一组数据中心的位置所在 数据集中趋势度量的指标有:众数、平均数、中位数、几何平均数等。 众数:即出现次数最多的,常用在不同类别的数量统计中,不受峰值的影响,一组...
  • 描述性分析流程的整理前言一、变量说明表二、统计量描述位置的度量变异程度的度量三、统计图描述如何改变文本的样式插入链接与...什么是描述性分析?很多人经常说不知道数据报告一开始该写些什么。个人理解,描述性分
  • 若认可本篇博客,希望给一个点赞、收藏 并且,遇到了什么问题,请在评论区留言,我会及时回复的 这本书对Python的知识点的描述很详细,而且排版看的很舒服 几个例题: 假装自己从零开始学,将一些有代表性、有意思的...
  • 算法前奏之data exploration做什么 基本统计有哪些,怎么定义的 优缺点和应用场景,集中趋势和发散趋势 发散趋势的引申:极差 ->方差->标准差->变异系数 发散程度指标的重要实际意义 可汗...
  • 统计学是数据分析的基础学科,我想花些时间,把统计学的一些...中位数(median),就是在一组按大小排列好的数列中,位于中间的那个数,如果有两个数,就求中间两个数的平均值。 众数(mode),出现最多的数。 均
  • 第一步:加载数据源-手动输入需要统计的数据 def num(a): if float(a) == int(a): return int(a) return float(a) #添加数据 li = [] print("请逐条添加数据! (若退出请输入0000)") while True: print("请...
  • 前端面试题

    万次阅读 多人点赞 2019-08-08 11:49:01
    这些浏览器的内核分别是什么? 21 每个HTML文件里开头都有个很重要的东西,Doctype,知道这是干什么的吗? 21 Quirks模式是什么?它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较table布局有什么优点? 22 img的alt...
  • matlab时域频域信号特征提取资料整合

    万次阅读 多人点赞 2019-09-28 15:31:44
    最近在做一个项目,需要将声纳信号的特征都提取出来进行分析。资料查到头秃终于整合出来了些东西,记录一下。 由于不是专业人员,如果发现任何错误请不要大意的附在评论区,我会及时修改,谢谢! 2 思路 思路这...
  • 均值,中位数,正态分布和Kmeans

    万次阅读 2017-04-12 21:02:06
    均值: 就是最普通的算术平均值,我们在使用该统计量对分布...即中间位置的数,当我们的分布中有少部分极端值会拉大整体的均值的值的时候,我们可以尝试使用中位数来表示整个数据的分布状态。 Kmeans: 聚类算法,具体过
  • 测试开发笔记

    万次阅读 多人点赞 2019-11-14 17:11:58
    什么是软件测试: 7 ★软件测试的目的、意义:(怎么做好软件测试) 7 3.软件生命周期: 7 第二章 测试过程 8 1.测试模型 8 H模型: 8 V模型 9 2.内部测试 10 3外部测试: 10 验收测试:(在系统测试之后) 11 回归...
  • 人工智能时代,所需要了解人工智能的基本常识

    万次阅读 多人点赞 2018-12-10 22:49:44
    国内对于人工智能的讨论大多是不成体系的碎片式,很难从中深入了解人工智能的发展脉络和技术体系,也很难有实际借鉴意义。人工智能的历史、核心技术和应用情况进行了详细说明,尤其是其中重要的认知技术。这份报告将...
  • 图像分割综述

    万次阅读 多人点赞 2019-07-09 22:03:48
    图像分割是计算机视觉研究的一个经典难题,已经成为图像理解领域关注的一个热点,图像分割是图像分析的第一步,是计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,同时也是图像处理最困难的问题之一。所谓图像分割...
  • 另外,查看算术平均数与中位数的差距,也具有现实意义。若一个数据序列,数据点均匀的分布在最大值到最小值之间,那么算术平均数会几乎等于中位数; 若一个数据序列,数据点的分布不均匀,那么算术平均数与...
  • matlab人脸识别论文

    万次阅读 多人点赞 2019-10-11 17:41:51
    同时,由于人脸灰度信息的统计特征与有监督训练BP神经网络分类器,使该系统只在固定类别,并且光照均匀的人脸识别应用场景具有较高的识别准确率。因此,很难在复杂环境应用。 关键词:人脸识别;人工神经网络;离散...
  • 基本统计有哪些,怎么定义的 优缺点和应用场景,集中趋势和发散趋势 发散趋势的引申:极差 ->方差->标准差->变异系数 发散程度指标的重要实际意义 可汗学院-统计学简单介绍和课程列表 一、数据挖掘&算法...
  • SPSS(十九)SPSS之时间序列模型(图文+数据集)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-17 22:32:38
    时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。正如人们常说,人生的出场顺序很重要,时间序列隐藏着一些过去与未来的关系。时间序列分析试图通过研究过去来预测未来。 时间序列分析在...
  • C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

    万次阅读 多人点赞 2016-08-22 11:13:24
    而在C#语言使用using语句导入名字空间,using System语句意义是导入System名字空间,C#的using语句的用途与C++#include语句的用途基本类似,用于导入预定义的变量和函数,这样在自己的程序就可以自由地使用...
  • 混沌性时间序列的分析方法:EEMD+相空间重构

    千次阅读 多人点赞 2019-10-30 22:55:05
    上一篇文章,我们理解了混沌理论的发展、定义以及特点。接下来,要结合我的研究方向,在机械振动时间序列信号的基础上,做出故障的诊断和预判。 由于篇幅的限制,本文以轴承信号为例,着重讨论混沌性的判定方法。...
  • 文章目录1、类加载和实例化2、Java是值传递还是引用传递3、类加载的主要过程4、什么是GC5、简述垃圾回收过程6、内存泄漏7、导致内存泄漏的场景8、Java堆和栈的区别9、ArrayList、LinkedList、Vector的区别10、...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 98,151
精华内容 39,260
关键字:

中位数的统计意义是什么