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  • 相关系数R-判定系数R方的matlab实现

    千次阅读 2019-12-25 11:55:16
    相关系数-判定系数 相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。 相关...

    相关系数-判定系数

    相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母 r
    表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。
    相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。
    需要说明的是,皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数,但是最常见的相关系数,以下解释都是针对皮尔逊相关系数。
    依据相关现象之间的不同特征,其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数(相关系数的平方称为判定系数);将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数;将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。

    matlab编程实现

    这里用的是三个实际风速和三个模拟风速,平均值分别为8m/s,12m/s,18m/s。通过技术相关系数,获得模拟风速与实际风速的符合程度。

    首先读取excel表中的数据:

    clc
    clear
    DATA = xlsread('T81218');
    y8 = DATA(:,2);
    s8 = DATA(:,4);
    y12 = DATA(:,6);
    s12 = DATA(:,8);
    y18 = DATA(:,10);
    s18 = DATA(:,12);
    

    这里标号y代表实际值,s代表模拟值。
    采用corrcoef函数,计算y和s的相关系数,得到的结果是一个2*2矩阵,其中对角线上的元素分别表示y和s的自相关(通常为1),非对角线上的元素分别表示y与s的相关系数和s与y的相关系数(这是我们想要的)。

    R8 = corrcoef(y8,s8);
    

    结果比较坑爹R8为

    NaN NaN
    NaN 1

    查找原因,发现源数据出现了问题,y8的有效值只有12001个,而s8有30002个。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    源数据的总时间长度是一样的,那就是采样时间间隔不一样,打开源数据表,果然,一个是0.05s,一个是0.02s。这种情况有两种解决方案:(1)重新计算,更新源数据,使数据间隔一致;(2)对数据进一步处理,比如先求0.1s的平均值,让数据统一维度。
    这里就重新计算一遍吧。
    在这里插入图片描述
    注意:计算R2时候,我们需要的结果是矩阵里每个元素的平方,特别留意公式中的下标.点
    数据修正后的计算结果如下:

    R8 R82 R12 R122 R18 R182
    0.8252 0.6864 0.9523 0.9069 0.9008 0.8114

    相关系数大小对两列数据相关度的判断,目前没有统一定论,可以结合自己的专业情况制定标准,下表采用判定系数,仅供参考。

    判定系数R2 相关度
    0~0.1 弱相关
    0.1~0.6 一般相关
    0.6~1 强相关
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  • pandas计算相关系数

    2020-10-05 21:24:16
    Pearson线性相关系数要求连续变量的取值分布服从正态分布。 不服从正态分布的变量、分类或等级变量之间的关联性可以采用Spearman秩相关系数,也称等级相关系数来描述。 3. 判定系数 判定系数是相关系数的平方,用r2...

    pandas计算相关系数

    在二元变量的相关分析过程中比较常用的有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和判定系数

    1. Pearson相关系数

    一般用于分析两个连续性变量之间的关系。计算公式如下:在这里插入图片描述

    2. Spearman秩相关系数

    Pearson线性相关系数要求连续变量的取值分布服从正态分布。
    不服从正态分布的变量、分类或等级变量之间的关联性可以采用Spearman秩相关系数,也称等级相关系数来描述。
    在这里插入图片描述

    3. 判定系数

    判定系数是相关系数的平方,用r2表示;用来衡量回归方程对y的解释程度。
    在这里插入图片描述

    例子

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    data.corr() 									 #计算任意两款菜式之间的相关系数
    data.corr()['百合酱蒸凤爪']  					 #显示百合酱蒸凤爪与其他菜式的相关系数
    data['百合酱蒸凤爪'].corr( data['翡翠蒸香茜饺'])    #计算两个菜品之间的相关系数
    
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  • 在二元变量的相关分析过程中比较常用的有Pearson相关系数,Spearman秩相关系数和判定系数。 Pearson相关系数 一般用于分析两个连续性变量之间的关系,其计算公式如下。 r=∑i=1n(xi−x‾)(yi−y‾)∑i=1n(xi−x‾)2...

    数据探索

    计算相关系数

    为了更加准确地描述变量之间的线性相关程度,可以通过计算相关系统来进行相关分析。

    在二元变量的相关分析过程中比较常用的有Pearson相关系数,Spearman秩相关系数和判定系数。

    皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)

    一般用于分析两个连续性变量之间的关系,其计算公式如下。
    r=i=1n(xix)(yiy)i=1n(xix)2i=1n(yiy)2 r = { \sum_{i=1}^{n}(xi-\overline{x})(yi-\overline{y})\over\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(xi-\overline{x})^2\sum_{i=1}^{n}(yi-\overline{y})^2}}
    相关系数r的取值范围:-1 <= r <= 1
    {r&gt;0r&lt;0r=0线r=1线 \begin{cases} r &gt; 0 为正相关,r&lt;0为负相关\\ |r| = 0 表示不存在线性关系\\ |r| = 1 表示完全线性相关 \end{cases}
    0<|r|<1表示存在不同程度线性相关
    {r&lt;=0.3线0.3&lt;r&lt;=0.5线0.5&lt;r&lt;=0.8线r&gt;0.8线 \begin{cases} |r|&lt;=0.3为不存在线性相关\\ 0.3&lt;|r|&lt;=0.5为低度线性相关\\ 0.5&lt;|r|&lt;=0.8为显著线性相关\\ |r|&gt;0.8为高度线性相关 \end{cases}

    Spearman秩相关系数

    Pearson线性相关系数要求连续变量的取值服从正太分布。不服从正态分布的变量、分类或等级变量之间的关联性可采用Spearman秩相关系数,也称等级相关系数来描述。

    其计算公式如下:
    r=16i=1n(RiQi)2n(n21) r={1-{{6\sum_{i=1}^{n}(Ri-Qi)^2}\over{n(n^2-1)}}}
    研究表明,在正态分布假设下,Spearman秩相关系数与Pearson相关系数在效率上是等价的,而对于连续测量数据,更适合用Pearson相关系数来进行分析。

    判定系数

    判定系数是相关系数的平方,用r2r^2表示;用来衡量回归方程对y的解释程度。

    判定系数取值范围:0<=r2r^2<=1, r2r^2越接近于1,表示x与y之间的相关性越强;

    r2r^2​越接近于0,表明两个变量之间几乎没有直线相关关系。

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  • 在二元变量的相关分析过程中比较常用的有Pearson相关系数,Spearman秩相关系数和判定系数。 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 一般用于分析两个连续性变量之间的关系,其计算公式如下。 r=∑i=1n...

    数据探索

    计算相关系数

    为了更加准确地描述变量之间的线性相关程度,可以通过计算相关系统来进行相关分析。

    在二元变量的相关分析过程中比较常用的有Pearson相关系数,Spearman秩相关系数和判定系数。

    皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)

    一般用于分析两个连续性变量之间的关系,其计算公式如下。
    r=i=1n(xix)(yiy)i=1n(xix)2i=1n(yiy)2 r = { \sum_{i=1}^{n}(xi-\overline{x})(yi-\overline{y})\over\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(xi-\overline{x})^2\sum_{i=1}^{n}(yi-\overline{y})^2}}
    相关系数r的取值范围:-1 <= r <= 1
    {r&gt;0r&lt;0r=0线r=1线 \begin{cases} r &gt; 0 为正相关,r&lt;0为负相关\\ |r| = 0 表示不存在线性关系\\ |r| = 1 表示完全线性相关 \end{cases}
    0<|r|<1表示存在不同程度线性相关
    {r&lt;=0.3线0.3&lt;r&lt;=0.5线0.5&lt;r&lt;=0.8线r&gt;0.8线 \begin{cases} |r|&lt;=0.3为不存在线性相关\\ 0.3&lt;|r|&lt;=0.5为低度线性相关\\ 0.5&lt;|r|&lt;=0.8为显著线性相关\\ |r|&gt;0.8为高度线性相关 \end{cases}

    近似计算公式

    ​ 上面的公式有一个问题在于算法时可能需要对数据进行多遍扫描。幸运的是,对于算法实现人员而言,还有一个皮尔逊相关系数的近似计算公式:
    r=i=1nxiyii=1nxii=1nyini=1nxi2(i=1nxi)2ni=1nyi2(i=1nyi)2n r=\frac{\sum_{i=1}^nx_iy_i-\frac{\sum_{i=1}^nx_i\sum_{i=1}^ny_i}{n}}{\sqrt{\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{(\sum_{i=1}^nx_i)^2}{n}}\sqrt{\sum_{i=1}^ny_i^2-\frac{(\sum_{i=1}^ny_i)^2}{n}}}

    Python

    def pearson(rating1, rating2):
        sum_xy = 0
        sum_x = 0
        sum_y = 0
        sum_x2 = 0
        sum_y2 = 0
        n = 0
        for key in rating1:
            if key in rating2:
                n += 1
                x = rating1[key]
                y = rating2[key]
                sum_xy += x * y
                sum_x += x
                sum_y += y
                sum_x2 += pow(x, 2)
                sum_y2 += pow(y, 2)
        # now compute denominator
        denominator = sqrt(sum_x2 - pow(sum_x, 2) / n) * sqrt(sum_y2 - pow(sum_y, 2) / n)
        if denominator == 0:
            return 0
        else:
            return (sum_xy - (sum_x * sum_y) / n) / denominator
    

    Spearman秩相关系数

    Pearson线性相关系数要求连续变量的取值服从正太分布。不服从正态分布的变量、分类或等级变量之间的关联性可采用Spearman秩相关系数,也称等级相关系数来描述。

    其计算公式如下:
    r=16i=1n(RiQi)2n(n21) r={1-{{6\sum_{i=1}^{n}(Ri-Qi)^2}\over{n(n^2-1)}}}
    研究表明,在正态分布假设下,Spearman秩相关系数与Pearson相关系数在效率上是等价的,而对于连续测量数据,更适合用Pearson相关系数来进行分析。

    判定系数

    判定系数是相关系数的平方,用r2r^2表示;用来衡量回归方程对y的解释程度。

    判定系数取值范围:0<=r2r^2<=1, r2r^2越接近于1,表示x与y之间的相关性越强;

    r2r^2越接近于0,表明两个变量之间几乎没有直线相关关系。

    相似度的选择

    如果数据受分数贬值(grade-inflation,即不同用户使用不同的评级范围)的影响,则使用皮尔逊相关系数

    如果数据稠密(几乎所有属性都没有零值)且属性值大小十分重要,那么使用诸如欧式距离或者曼哈顿距离

    如果数据稀疏,考虑使用余弦相似度

    相关代码

    import codecs 
    from math import sqrt
    
    users = {"Angelica": {"Blues Traveler": 3.5, "Broken Bells": 2.0,
                          "Norah Jones": 4.5, "Phoenix": 5.0,
                          "Slightly Stoopid": 1.5,
                          "The Strokes": 2.5, "Vampire Weekend": 2.0},
             
             "Bill":{"Blues Traveler": 2.0, "Broken Bells": 3.5,
                     "Deadmau5": 4.0, "Phoenix": 2.0,
                     "Slightly Stoopid": 3.5, "Vampire Weekend": 3.0},
             
             "Chan": {"Blues Traveler": 5.0, "Broken Bells": 1.0,
                      "Deadmau5": 1.0, "Norah Jones": 3.0, "Phoenix": 5,
                      "Slightly Stoopid": 1.0},
             
             "Dan": {"Blues Traveler": 3.0, "Broken Bells": 4.0,
                     "Deadmau5": 4.5, "Phoenix": 3.0,
                     "Slightly Stoopid": 4.5, "The Strokes": 4.0,
                     "Vampire Weekend": 2.0},
             
             "Hailey": {"Broken Bells": 4.0, "Deadmau5": 1.0,
                        "Norah Jones": 4.0, "The Strokes": 4.0,
                        "Vampire Weekend": 1.0},
             
             "Jordyn":  {"Broken Bells": 4.5, "Deadmau5": 4.0,
                         "Norah Jones": 5.0, "Phoenix": 5.0,
                         "Slightly Stoopid": 4.5, "The Strokes": 4.0,
                         "Vampire Weekend": 4.0},
             
             "Sam": {"Blues Traveler": 5.0, "Broken Bells": 2.0,
                     "Norah Jones": 3.0, "Phoenix": 5.0,
                     "Slightly Stoopid": 4.0, "The Strokes": 5.0},
             
             "Veronica": {"Blues Traveler": 3.0, "Norah Jones": 5.0,
                          "Phoenix": 4.0, "Slightly Stoopid": 2.5,
                          "The Strokes": 3.0}
            }
    
    
    
    class recommender:
    
        def __init__(self, data, k=1, metric='pearson', n=5):
            """ initialize recommender
            currently, if data is dictionary the recommender is initialized
            to it.
            For all other data types of data, no initialization occurs
            k is the k value for k nearest neighbor
            metric is which distance formula to use
            n is the maximum number of recommendations to make"""
            self.k = k
            self.n = n
            self.username2id = {}
            self.userid2name = {}
            self.productid2name = {}
            # for some reason I want to save the name of the metric
            self.metric = metric
            if self.metric == 'pearson':
                self.fn = self.pearson
            #
            # if data is dictionary set recommender data to it
            #
            if type(data).__name__ == 'dict':
                self.data = data
    
        def convertProductID2name(self, id):
            """Given product id number return product name"""
            if id in self.productid2name:
                return self.productid2name[id]
            else:
                return id
    
    
        def userRatings(self, id, n):
            """Return n top ratings for user with id"""
            print ("Ratings for " + self.userid2name[id])
            ratings = self.data[id]
            print(len(ratings))
            ratings = list(ratings.items())
            ratings = [(self.convertProductID2name(k), v)
                       for (k, v) in ratings]
            # finally sort and return
            ratings.sort(key=lambda artistTuple: artistTuple[1],
                         reverse = True)
            ratings = ratings[:n]
            for rating in ratings:
                print("%s\t%i" % (rating[0], rating[1]))
            
    
            
    
        def loadBookDB(self, path=''):
            """loads the BX book dataset. Path is where the BX files are
            located"""
            self.data = {}
            i = 0
            #
            # First load book ratings into self.data
            #
            f = codecs.open(path + "BX-Book-Ratings.csv", 'r', 'utf8')
            for line in f:
                i += 1
                #separate line into fields
                fields = line.split(';')
                user = fields[0].strip('"')
                book = fields[1].strip('"')
                rating = int(fields[2].strip().strip('"'))
                if user in self.data:
                    currentRatings = self.data[user]
                else:
                    currentRatings = {}
                currentRatings[book] = rating
                self.data[user] = currentRatings
            f.close()
            #
            # Now load books into self.productid2name
            # Books contains isbn, title, and author among other fields
            #
            f = codecs.open(path + "BX-Books.csv", 'r', 'utf8')
            for line in f:
                i += 1
                #separate line into fields
                fields = line.split(';')
                isbn = fields[0].strip('"')
                title = fields[1].strip('"')
                author = fields[2].strip().strip('"')
                title = title + ' by ' + author
                self.productid2name[isbn] = title
            f.close()
            #
            #  Now load user info into both self.userid2name and
            #  self.username2id
            #
            f = codecs.open(path + "BX-Users.csv", 'r', 'utf8')
            for line in f:
                i += 1
                #print(line)
                #separate line into fields
                fields = line.split(';')
                userid = fields[0].strip('"')
                location = fields[1].strip('"')
                if len(fields) > 3:
                    age = fields[2].strip().strip('"')
                else:
                    age = 'NULL'
                if age != 'NULL':
                    value = location + '  (age: ' + age + ')'
                else:
                    value = location
                self.userid2name[userid] = value
                self.username2id[location] = userid
            f.close()
            print(i)
                    
            
        def pearson(self, rating1, rating2):
            sum_xy = 0
            sum_x = 0
            sum_y = 0
            sum_x2 = 0
            sum_y2 = 0
            n = 0
            for key in rating1:
                if key in rating2:
                    n += 1
                    x = rating1[key]
                    y = rating2[key]
                    sum_xy += x * y
                    sum_x += x
                    sum_y += y
                    sum_x2 += pow(x, 2)
                    sum_y2 += pow(y, 2)
            if n == 0:
                return 0
            # now compute denominator
            denominator = (sqrt(sum_x2 - pow(sum_x, 2) / n)
                           * sqrt(sum_y2 - pow(sum_y, 2) / n))
            if denominator == 0:
                return 0
            else:
                return (sum_xy - (sum_x * sum_y) / n) / denominator
    
    
        def computeNearestNeighbor(self, username):
            """creates a sorted list of users based on their distance to
            username"""
            distances = []
            for instance in self.data:
                if instance != username:
                    distance = self.fn(self.data[username],
                                       self.data[instance])
                    distances.append((instance, distance))
            # sort based on distance -- closest first
            distances.sort(key=lambda artistTuple: artistTuple[1],
                           reverse=True)
            return distances
    
        def recommend(self, user):
           """Give list of recommendations"""
           recommendations = {}
           # first get list of users  ordered by nearness
           nearest = self.computeNearestNeighbor(user)
           #
           # now get the ratings for the user
           #
           userRatings = self.data[user]
           #
           # determine the total distance
           totalDistance = 0.0
           for i in range(self.k):
              totalDistance += nearest[i][1]
           # now iterate through the k nearest neighbors
           # accumulating their ratings
           for i in range(self.k):
              # compute slice of pie 
              weight = nearest[i][1] / totalDistance
              # get the name of the person
              name = nearest[i][0]
              # get the ratings for this person
              neighborRatings = self.data[name]
              # get the name of the person
              # now find bands neighbor rated that user didn't
              for artist in neighborRatings:
                 if not artist in userRatings:
                    if artist not in recommendations:
                       recommendations[artist] = (neighborRatings[artist]
                                                  * weight)
                    else:
                       recommendations[artist] = (recommendations[artist]
                                                  + neighborRatings[artist]
                                                  * weight)
           # now make list from dictionary
           recommendations = list(recommendations.items())
           recommendations = [(self.convertProductID2name(k), v)
                              for (k, v) in recommendations]
           # finally sort and return
           recommendations.sort(key=lambda artistTuple: artistTuple[1],
                                reverse = True)
           # Return the first n items
           return recommendations[:self.n]
    
    
    
    展开全文
  • 文章目录一、 相关系数简介二、相关的基本数学概念总体样本三、皮尔逊Person相关系数1. 协方差2.... 非线性相关也会导致线性相关系数很大4. 离群点对相关系数的影响很大5. 如果两个变量的相关系...
  • 本篇笔记首先讨论如何将...然后通过判断系数矩阵的秩增广系数矩阵的秩的关系,讨论方程组有唯一解、有无穷多解还是无解的条件并给出了相关判定;最后总结了通过系数矩阵求解线性方程组的步骤,并通过例子进行了实践。
  • 论文研究-基于相关系数的加权几何平均组合预测模型的性质.pdf, 加权几何平均组合预测为一种非线性的...从理论实例说明基于对数相关系数的非线性组合预测模型的有效性.
  • 采用相关系数(CC)法提出并验证了利用物体的振幅信息判定焦平面。分析相位信息将运用于相关系数法中,获得CC 曲线峰值确定焦平面距离。分析得到同一物体的振幅CC 曲线相位CC 曲线峰值所确定的焦平面距离有差距的...
  • 对于齐次线性方程组,当方程组的方程个数未知量的个数不等时,可以按照系数矩阵的秩未知量个数的大小关系来判定;还可以利用系数矩阵的列向量组是否相关判定;当方程组的方程个数未知量个数相同时,可以利用...
  • 以此为基础,通过构造互相关矩阵,求解非线性相关信息熵,获得最佳的特征组合。最后,采用联合稀疏表示考察选取的多特征之间的稳定内在关联。根据重构误差的大小判定测试样本的目标类别。基于MSTAR数据集在标准操作条件...
  • 线性回归

    2020-07-22 23:52:19
    回归问题的判定: 目标值是连续性的值,而分类问题的目标值是离散型的值。...误差的大小线性回归方程中的系数w是有直系关联的 L0,L1L2范式: L0是指向量中非0的元素的个数。 L1是指向量中各个元素绝对
  • 若自变量之间存在线性相关关系,则称存在多重共线性。怎么判断自变量之间存在多重共线性?常用的评价指标有两个:容许度膨胀因子(VIF)。容许度=1-Rj^2。其中的R是第j个自变量与其余变量进行回归时的判定系数。...
  • 4、python简单线性回归代码案例(完整)

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    第一、回归分析的步骤 01 根据预测目标,确定自变量因变量 02 绘制散点图,确定回归模型类型 ...判定系数=相关系数R平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS 其中:具体公式见图 TSS 总离差平方 ESS 回归平方 RSS ...
  • 目录一、向量及其线性运算二、向量组的线性相关三、线性相关判定定理四、线性相关判定定理45的证明五、向量组的极大无关组与秩的定义六、向量组的极大无关组与秩的求法七、向量空间八、向量的正交性九、向量组...
  • 数值型数据的分析通常采用相关分析回归...可参考xls:Pearson, Spearman, Kendall 三大相关系数简单介绍​zhuanlan.zhihu.com二、简单线性回归 线性回归是研究数值型自变量对数值型因变量的影响,并得到回归模型...
  • 由于求解上三角或下三角线性方程组很容易所以在解线性方程组时,可将系数矩阵分解为下三角矩阵上三角矩阵。其中下三角矩阵的主对角线为1,上三角矩阵的对角线元素非零。有如下定理:如果非奇异矩阵A可表示为下三角...
  • 在一元线性回归中相关系数r实际上是判定系数的平方根相关系数r与归系数 的正负是相同的 3拟合优度检验指标估计标准误差 对各观测数据在回归直线周围分散程度的一个度量值实际观察值与回归估计值误差平方的均方根 ...
  • 敞开式循环水系统判定漏硫方法可借助硫化物的定性分析来测漏,传统的方法为亚甲蓝分光光度法[1],此...相关系数为0.999950,改进后的分析方法,加标回收率为90%~103.3%,标准偏差为0.57%。其回收率精密度均在参考范围内。
  • 0说明回归方程拟合的越差 判定系数等于相关系数的平方即R2(r)2 显然R2的值越大说明残差平方越小也就是说模型拟合效果越好 在线性回归模型中R2表示解析变量对预报变量变化的贡献率 R2越接近1表示回归的效果越好因为...
  • 统计法及其含义 ...R2:复判定系数(multiple coefficient of determination:相关系数的平方),衡量多元线性回归方程对数据的拟合程度。越接近1,拟合效果越好,相反,越接近0,拟合效果越差相关系数ρXY:取
  • 相关分析

    2018-05-15 09:42:28
    偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时,将第三个变量的影响剔除,只分析另外两个变量之间相关程度的过程,判定指标是相关系数的R值。p值是针对原假设H0:假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著...
  • 解析视频习题解答相关推荐关于高等...1、常微分方程的一般求解思路与特征方程法常见的常微分方程类型及求解方法(13分钟)常系数齐次线性微分方程通解的求解实例解析(8分钟)2、空间曲面类型的判定与等值线、等值面常...
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  • 基于Coats-Redfern积分法,运用煤的自燃危险性判定方法以及煤的着火活化能理论,采用Visual C++的可视...能快速准确地求解出煤样失水失重阶段、氧化增重阶段燃烧失重3个阶段对应的活化能E、线性相关系数R指前因子A。
  • 光化学量子效率、功能吸收截面质体醌平均还原时间常数的测量结果相对标准偏差分别为1.25%、1.50%1.83%,其中光化学量子效率与脉冲振幅调制技术的测量结果线性相关系数达到0.9714。该方法为研究植物生理研究提供...
  • 针对目前词语相似度算法中普遍存在的信息源...实验结果表明,对于MC30RG65测试集,使用该方法计算的词语相似度值与人工判定值计算得到的Pearson相关系数均达到0.87;此外,该方法在计算性能效率上均保持较高水平。
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  •  3.2.2 向量组的线性相关与线性无关   3.3 向量组的秩   3.3.1 向量组之间的等价关系   3.3.2 向量组秩的概念   3.3.3 向量组秩的求法   3.4 正交向量组与正交矩阵   3.4.1 向量内积的...
  • 线性递推数列整式递搾数列是数学中常见的两类递推数列,本文介绍了这两类递推 数列的定义、性质有关算法,并展示了它们在信息学竞赛中的一些应用。 前言 线性递推数列被引入算法竞赛界凵经有至少互年,但是直...

空空如也

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判定系数和线性相关系数