电子科技大学 实验设计方法绪论实验：去做实验验证某个已知结论；试验：去做实验探索某个未知结论。 实验设计方法：把数学上优化理论、技术应用于试验设计中，科学的安排试验、处理试验结果的方法。或者是，采用科学的方法去安排试验，处理试验结果，以最少的人力和物力消费，在最短的时间内取得更多、更好的生产和科研成果的最有效的技术方法。田口正交设计法，Taguchi 田口玄一。 华罗庚优选法，华罗庚是中国的实验设
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2024-01-01 10:37:00
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一、正交设计与均匀设计的对比1、正交设计的特点： ①更适用于因素数目较多而因素水平不多的实验；②为了保证整齐可比性，实验次数至少是因素水平数的平方。2、均匀设计的特点：①用于多因素多水平的实验设计中具有很大的优越性；②只有均匀分散性（保证选取的样本点具有代表性），没有整齐可比性（不能用直观分析法）；③实验次数一般是因素水平的数目，或者是因素水平数目的倍数，而不是水平数目的平方，因此当因素数目较多时
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2023-11-28 11:44:12
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最近在研究图计算的性能，需要构造不同的测试数据对图算法进行压测，其中就涉及到均匀图的概念。因为做的是理论测试，因此就需要一种理论上绝对均匀的图测试数据，接下来我们就讨论一下绝对均匀图的生成。一、何为绝对均匀图？为了方便讨论，我们只讨论无向图，而且图中的边是无权值的，且两点之间只能存在一条边，即边仅代表结点之间的关联。从图论角度出发，我们都知道图都是由结点以及结点之间的关联边组成的。直观上理解，绝对
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2024-09-25 10:41:48
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目录迫零均衡器 最小均方误差均衡信道均衡的基本原理就是对经信道传输后抵达接收端的信号进行与信道特性相反的处理，可以视作反向滤波，用于抵抗不理想信道引起的信道失真，并最终将接收到的信号准确恢复出来。均衡技术实际上是一种补偿技术，主要是为了弥补信道中各种失真尤其是符号间干扰（ISI)对于信号的影响，因此，在设计均衡器的时候，通常是先经过信道估计获得信道特性之后再设计的。毫米波信道一般都是频率
试验设计必须遵循以下原则：重复、随机、局部控制。重复即每个处理都要有至少2个试验单位，目的是估计试验误差，降低试验误差。若只有1个观测值，无法估计试验误差。平均数抽样误差估计值大小与重复次数的平方成反比，适当提高重复次数课降低试验误差，但重复次数过多，试验动物也将增多，初始条件难达成一致，不一定降低误差。若初始条件差异大，可多重复几次。随机即随机分组，避免主观倾向，排除非实验因素的影响，目的是获得
1.简介正交试验设计法(Orthogonal experimental design), 是从大量的试验点中挑选出适量的、有代表性的点，应用依据迦罗卡瓦理论导出的“正交表”，合理的安排试验的一种科学的试验设计方法。（假如进行测试时有大量数据和大量场景，可以依据类似于穷举法来设计一个正交实验。）2.解释 正交试验设计法分为： ◆指标:通常把判断试验结果优劣的标准叫做试验的指标 ◆因子(因素Facto
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2023-12-24 14:20:59
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这种算法可以用抽样的方法模拟任何一种分布，计算其均值、方差等特征，前提是知道该分布的密度函数，但不必知道其分布函数。 目录引例一引例二Metropolis Hasting算法马尔科夫链（Markov chain）随机游走（Random Walk）应用检验 引例一先来看一个简单的小例子，即给出一些均匀分布的随机数，我们可以模拟指数分布。模拟过程如下： 首先生成一些[0,1]均匀分布的随机数，可以看作
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2023-08-31 14:03:40
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001、rnorm 用于生成符合正态分布的随机数a <- rnorm(10) ## 生成10个均值为为0， 标准差为1的符合正太分布随机数
a
mean(a)
sd(a) a <- rnorm(10, 3, 5) ## 生成10个均值为3，标准差为5的符合正太分布随机数
a
mean(a)
sd(a) 002、runi
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2023-05-23 13:51:19
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直方图均衡就是将原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡使用累计分布函数的方法。对于输入图像的每一个值为r的像素，其输出为 s = T(r)，0 ≤ r ≤ L - 1，其中，L为图像的灰度级别，T(r)为单调递增函数。课本里面T(r)的定义如下： 该公式的右边是r的累计分布函数（CDF）。p(r)为随机变量r的概率密度函数（pdf）。由该式
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2023-10-09 11:01:54
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统计建模与R软件-第四章 参数估计4.1设总体的分布密度为$$f(x;\alpha)=\begin{cases}(\alpha+1)x^\alpha&,x\in(0,1)\0&,other\end{cases}$$\(X_1,X_2,\cdots,X_n\)为其样本，求参数\(\alpha\)的矩估计量\(\widehat{\alpha_1}\)和极大似然估计量\(\widehat
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2024-05-08 14:57:10
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本文介绍了如何变换均匀分布以便对特定分布进行抽样。如果你要进行随机抽样，R语言提供了诸多现成的函数供你使用，比如：runif: 均匀分布抽样rbinom: 二项分布抽样rpois: 泊松分布抽样rnorm: 正态分布抽样rexp: 指数分布抽样rgamma: 伽马分布抽样那么，如果不用现成的函数，我们能自己实现抽样功能吗？比如，我们是否可以不用 rexp 函数而实现指数分布抽样？答案是肯定的，只需
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2023-08-09 20:34:43
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！！！！！！！！！！概率论非常重要！！！！！！！！！！世界万物的不确定性如何衡量和表示呢？在统计学里用概率表示。比如有这么几句话：据了解大概每年死亡率可以增长2%；XX股票的收益率4.5%；现在你是否对概率有一定的感觉了呢？我们进入正题。概率的基本概念对事件发生的可能性的度量就是概率。概率介于0-1之间，用百分比的方式度量可能性大小。在古典概率的定义中，因为一个事件发生的可能性事先无法知道，所以我
无论是利用模型对信用申请人进行违约识别，还是对授信申请人进行逾期识别……在各种各样的统计建模中，永远必不可少的一步是对模型的评价，这样我们就可以根据模型评价指标的取值高低，来决定选取哪个模型。 最近在某国内商业银行的授信项目中，我们尝试了决策树、logistic等模型来探寻逾期客户的特征。有一天一位专攻系统的小伙伴忽然问我，ROC曲线和K-S曲线的区别和联系是什么？我当时简单解释了一下，事后却细
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2024-09-20 18:51:48
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# 科普文章：R语言矩阵均匀分布
在统计学和数据分析中，矩阵是一个非常重要的数据结构，它可以用来存储和处理大量的数据。而在R语言中，我们可以使用矩阵来表示数据集或者进行矩阵运算。本文将介绍如何在R语言中生成一个均匀分布的矩阵。
## 什么是均匀分布？
均匀分布是统计学中常见的一种概率分布，它表示在一个区间内各个数值出现的概率相等。例如，在区间[0,1]内的均匀分布表示任意一个数字出现的概率都
原创
2024-02-27 06:29:06
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R语言的各种统计分布函数1.二项分布Binomial distribution：binom二项分布指的是N重伯努利实验，记为X ~ b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p)pbinom(q,size,prob)， q是特定取值，比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率dbinom(x,size,pr
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2023-07-04 20:13:23
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因为概率问题，所以需要测试一下python的随机数分布。到底是平均（均匀）分布，还是正态（高斯）分布。测试代码如下：#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
# =================================
# Describe : 测试random随机数分布
# D&P Author By: 常
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2023-05-22 11:48:29
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移动平均（Moving Average）是对时间序列数据常用的一种处理办法，目的是减弱数据因偶然因素造成的波动性，便于分析数据的变化趋势。本篇推文目录如下：理论基础R语言的函数filter函数定义新函数多列数据求移动平均特别注意理论基础阶简单移动平均的方法是：时间点的移动平均值是它与前面个时间点（滞后期）的原始数据的平均数。即对于简单移动平均来说，参与平均的每期系数都相同，即。如果不相同，则是一般
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2023-08-12 20:10:38
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# R语言中的均匀分布及其应用
## 引言
均匀分布是一种重要的概率分布，广泛应用于统计分析、模拟以及其他多个领域。在R语言中，均匀分布可以轻松地通过专门的函数进行创建和操作。本文将介绍均匀分布的基本概念，展示R语言中如何使用均匀分布解决实际问题，并通过一个示例来说明其应用。
## 均匀分布的基本概念
均匀分布是一种连续或离散的概率分布，其中所有可能的取值都有相同的概率。在连续均匀分布中，
原创
2024-08-28 06:05:06
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# 使用 R 语言实现 Bootstrap 方法
在数据科学与统计学中，Bootstrap 方法是一种强大的重抽样技术，可以帮助我们估计统计量的分布。对于刚入行的初学者来说，掌握.bootstrap方法是非常重要的。本文将详细介绍如何使用 R 语言实现 Bootstrap 方法，并提供每一步需要的代码和解释。
## 流程概览
下面是一个简化的流程图，展示了实现 Bootstrap 方法的基本
在本篇博文中，我将详细介绍如何通过“前进法”在R语言中解决特定问题。这种方法涉及对数据进行逐步建模，并通过选择合适的变量来优化模型性能。以下是环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南，以及扩展应用的各个步骤。
### 环境准备
首先，确保您的计算机安装了R和RStudio。接下来，您需要安装以下依赖包：
- `forward`
- `MASS`
- `dplyr`
可以使用以下代码
