白噪声一、白噪声定义及性质在时间序列中，最简单的平稳过程(纯随机过程)就是白噪声过程(White Noise)，具体如下： {} 是白噪声过程，如果满足： 也就是均值为0，方差为 ，协方差为0 (无自相关性) 的序列，简单记为 从白噪声序列的协方差为0可以得到，其ACF除在0处之外均为0，即 只有当序列为白噪声序列才有上述的关系，容易出错的是，很多人往往计算时会下意识默认序列为平稳序列，于是
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2024-06-05 12:50:30
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使用R对内置鸢尾花数据集iris（在R提示符下输入iris回车可看到内容）进行回归分析，自行选择因变量和自变量，注意Species这个分类变量的处理方法
## 将iris数据加载进来
attach(iris)
## 查看iris数据的整体情况
str(iris)
## 'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
## $ Sepal.Leng
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2024-05-27 19:39:51
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文章目录卡尔曼滤波的状态方程1. 牛老师的Qk计算2. 严老师的Qk计算3. 小结 卡尔曼滤波的状态方程连续性的状态方程： 离散的状态方程为： 我们期待求得离散状态方程中噪声阵的Qk，这个是本篇文章的目标。1. 牛老师的Qk计算 牛老师的状态方程中的噪声量分别为： 以上对应的分别是加速度计和陀螺的测量白噪声，陀螺和加速度计的零偏驱动白噪声，陀螺和加速度计的比例因子的驱动白噪声。将后面的陀螺和
VQ(矢量量化)参考文献定义VQ定义失真测度定义将输入矢量用码本重构矢量来表征时所产生的误差的度量方法。其中，表示求期望。欧氏距离测度设未知模式的维特征矢量为，与码本中某个维码矢进行比较，与分别表示同一维分量，有几种常用欧氏距离测度：均方误差方平均误差平均误差绝对值平均误差最大平均误差加权欧氏距离测度采用不加权的欧氏距离而对特征矢量的各个分量进行预加重是加权系数，常用的值如下表示：线性预测失真测度
# R语言中的LB检验及其实现
在统计学和数据分析中，LB检验（Ljung-Box检验）是一种用于检验时间序列数据之间随机性的常用方法。Q值则是LB检验中的一个关键指标，用于评估时序数据的白噪声特性。本篇文章旨在教会刚入行的小白如何在R语言中实现LB检验并获得Q值。下面将通过表格和代码详细介绍整个流程。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
基带信号的检测是通信系统中至关重要的一环，知道如何选取判决门限以及通信系统的误码率计算可以更好地辅助我们对通信系统进行设计和优化。下面我们从理论的角度一起推导一下：首先，我们在本文中的推导是基于二进制的通信系统。我们假设这个系统会发送两种符号（0和1），发送0的概率是 ；发送1的概率是 。即： （从上面的表达式我们可以知道现在我们用的是单极性不归零编码）我们回顾一下基带信号成型的公式：所以我们可
本文目录1.过差分1.1 确定性分析方法1.2 差分方法1.3 差分运算的实质1.4 差分方法的选择1.5 过差分2. 过拟合2.1 模型选择的策略2.2 模型评估和模型选择2.3 稀疏学习3. 虚假回归3.1 虚假回归的含义3.2 单位根检验 1.过差分1.1 确定性分析方法提到过差分，首先明确它使用的场景。它一般是在非平稳时间序列的随机性分析中，提取序列确定性信息的方法。 以上提到的随机性分析
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2024-09-28 08:32:43
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立法白噪声什么是时间序列时间序列的分析流程和方法 借鉴这两篇文章的思路，我写了个立法白噪声检验的直接使用的程序，用于遇到问题时直接跑程序代码main文件即可% 立法数白噪声检验，渡边笔记
% 如果易知原始数据不是平稳的，则不能做随机性检验
% 接下来要求差分,目的: 变成平稳的数据
% p 如果比 0.05 小就不是白噪声序列，可以使用时间序列
% 某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列
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2023-12-27 11:31:37
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理解LEGB前，首先需要对Python的作用域、命名空间有一定的了解，话题才能继续展开。命名空间命名空间表示变量的可见范围，一个变量名可以定义在多个不同的命名空间，相互之间并不冲突，但同一个命名空间中不能有两个相同的变量名。比如：两个叫“张三”的学生可以同时存在于班级A和班级B中，如果两个张三都是一个班级，那么带来的麻烦复杂很多了，在Python中你不能这么干。在Python中用字典来表示一个命名
一、列表是什么列表由一系列按特定顺序排列的元素组成。你可以创建包含字母表中所有字母、数字0～9或所有家庭成员姓名的列表；也可以将任何东西加入列表中，其中的元素之间可以没有任何关系。鉴于列表通常包含多个元素，给列表指定一个表示复数的名称（如letters、digits或names）是个不错的主意。在Python中，用方括号（[]）来表示列表，并用逗号来分隔其中的元素。下面是一个简单的列表示例，这个列
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2023-08-17 15:00:30
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SpringCloud之Spring Cloud Feign替代HTTP Client什么是Feign?如何调用第三方服务？FeignClient与HttpClient的区别是什么？ 在项目中我们有时候需要调用第三方的API，微服务架构中这种情况则更是无法避免——各个微服务之间通信。比如一般的项目中，有时候我们会使用 HTTP Client 发送 HTTP 请求来进行调用，而在微服务架构，Spr
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2024-06-05 11:32:52
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群集 也称集群
1. 类型
1） LB load balancing 负载均衡
2） HA high available 高可用
3） HP 高性能
2. 方案
1）Scale On 需要升级
原创
2011-12-17 23:31:20
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White检验是一种用于检验线性回归模型中误差项同方差的统计方法。这种检验方法可以在各种数据分析场景下被广泛应用，如金融分析、市场研究和工程学。然而，如何在Python中实现White检验，则是许多数据科学家在数据建模过程中的一个常见挑战。本文将详细记录解决“White检验检验 python”问题的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析。
### 背景描述
在20
t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。单样本 t 检验单样本 t 检验将
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2023-07-29 21:13:22
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因为写代码的缘故，经常会去看Stack Overflow网站，国内非程序员同学可能对这个网站比较陌生，但在英文世界里，这可是最大的IT技术问答网站，有最权威、最及时、最丰富的技术问题Q&A。 所谓“编程不识Stack Overflow，纵称程序员也枉然”，Stack Overflow也算是国内程序员最常逛的网站之一，为什么这么受欢迎呢？我觉得有5点：1、Stack Overflow是英文
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2024-06-25 10:50:02
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我们前面讲了异方差，也讲了怎么用图示法来判断是否有异方差，这一篇来讲讲怎么用统计的方法来判断有没有异方差。关于检验异方差的统计方法有很多，我们这一节只讲比较普遍且比较常用的white test(怀特检验)。假设现在我们做了如下的回归方程：如果要用怀特检验检验上述方程有没有异方差，主要分以下几个步骤：1.step1：对方程进行普通的ols估计，可以得到方程的残差ui。2.step2：以第一步估计估计
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2023-08-30 19:25:03
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导入相关库：导入数据为了开始执行离群值测试，我们将导入一些每10分钟采样的平均风速数据说明：在任何数据集中， outlier都是与其他数据点不一致的基准点。 如果从特定分布采样的数据具有高概率，则异常值将不属于该分布。 如果特定点是异常值，则有各种测试用于测试，这是通过常态测试中使用的相同的空假设测试来完成的。Q测试Dixon的Q-Test用于帮助确定是否有证据表明某个点是一维数据集的异常值。 假
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2023-07-27 12:11:56
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图片工具检查图片是否损坏日常工作中，时常会需要用到图片，有时候图片在下载、解压过程中会损坏，而如果一张一张点击来检查就太不Cool了，因此我想大家都需要一个检查脚本；测试图片，0.jpg是正常的，broke.jpg是手动删掉一点内容后异常的：脚本运行结果：代码如下：# 从本地判断图片是否损坏
def is_valid_image(path):
'''
检查文件是否损坏
'''
try:
bVali
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2023-09-21 01:35:48
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图 | 源网络
文 | 5号程序员
数据假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。那我们啥时候会用到假设检验呢？大多数情况下，我们无法分辨事物的真伪或者某种说法是否正确，这时就需要进行假设，然后对我们的假设进行检验。比如，我们想知道被告人是不是有罪，就可以通过假设检验进行判断。基本思路包括4步逻辑：问题是什么？→证据是什么？→
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2023-08-23 20:07:37
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文章目录1. 统计包与数据挖掘1.1 数据分析流1.2 数据统计包2. 方差分析2.1 T检验（单因素方差分析）2.2 T检验 （多因素方差分析）2.3 方差分析——多因素和交互 1. 统计包与数据挖掘1.1 数据分析流进行数据分析应该遵循一个什么样的步骤1.2 数据统计包numpy 1.pandas提供basestat功能：单变量、双变量数据分析，包括描述统计（集中和离散、图形、交叉表）、相关
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2024-04-02 09:17:07
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