机构自由度的计算是机构的结构分析的重要内容。任何一个机构设计好以后,需要做的第一件事情就是计算机构的自由度。     公式本身简单,只需要数出活动构件的数目n,低副的数目pl,高副的数目ph,则自由度就很容易计算了。           &nbsp
转载 2024-07-23 10:42:58
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1. 总体与样本0x1:数理统计中为什么要引入总体和个体这个概念概率论与数理统计中,一个很重要的研究对象就是总体的概率分布,理论上说,我们希望获得被研究对象的总体样本,基于这份总体样本进一步研究其概率分布,但是遗憾地是,几乎在100%的情况下,我们都不可能获得真正的总体,我们只能获取有限的样本量(例如自然生物里的统计问题),有时候甚至还是非常少的小样本集(例如宇宙星体观测结果),如何有效、准确、误
首先,你先不要想统计的知识,我们讲一个平时生活里的例子,比如你是一个非常喜欢鞋子的人,你每个礼拜每一天都想穿上不一样的鞋子,比如周一穿高跟鞋,周二穿运动鞋,等等。 但是你只有7双鞋,所以,在礼拜一的时候,你可以在7双鞋子里随便挑一双穿,到了礼拜二,你可以在剩下的6双里面挑一双穿,到了礼拜六,只剩下2 ...
转载 2021-10-13 16:43:00
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一、线性回归在回归分析中,一个自变量和一个因变量的关系可用一条直线近似表示,称为一元线性回归分析。当自变量大于一个的时候,称为多元线性回归。以房价-住宅面积为例。 每组数据(住宅面积,房价)可以在坐标轴中用点表示 (1)目标方程:我们希望模型拟合fits出一条直线 y=ax+b,以此表示住宅面积和房价之间的关系。(2)衡量指标:当二维坐标系上分布的点离直线的距离之和越小(大多数
数据来源:百知道 pijon 2018.11.06 https://zhidao.baidu.com/question/269807637063276525.html 百百科 https://baike.baidu.com/item/%E8%87%AA%E7%94%B1%E5%BA%A6/13237415 知乎:黄豆豆 自由度的概念是从解析几何中导出的:在一根轴上确定一个点的位置需要一个坐标,
转载 2023-08-30 22:41:39
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# Python t自由度实现流程 ## 1. 简介 在介绍实现 Python t自由度之前,我们先来了解一下什么是t自由度。在统计学中,t自由度是用来确定t分布的形状和特征的一个参数。它是根据样本量和样本方差来计算的。在Python中,我们可以使用`scipy`库的`t`函数来计算t自由度。 ## 2. 步骤 下面是实现Python t自由度的步骤: | 步骤 | 描述 | | ---
原创 2023-11-16 18:13:31
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文章目录5 Logistic Regression5.1 Function Set5.2 Goodness of a Function5.3 Find the beat function5.4 局限性6 逻辑回归和线性回归对比7 逻辑回归和高斯函数8 多分类问题案例 5 Logistic Regression我们前面学习了,如何借助Gaussian对数据的分类。 Logistic Regress
目录1. 频响函数2. 频响函数与模态参数之间的关系2.1 频响函数的任意一行2.2 频响函数的一列3. 频响函数的图像3.1 幅频曲线与相频曲线3.2 实频曲线与虚频曲线3.3 频响函数向量的矢端轨迹图4. 频响函数的留数表示法5. 模态试验准备及试验设计5.1 试件支撑状态5.2 测点以及测量方法的选取5.3 测试系统的选择5.4 激振设备的选取5.5 激振器的支撑6. 模态试验常用的激励方
毕业设计做了六轴机器人相关的课题,做完之后学到很多,在这里分享一下。本篇首先对六轴机器人及其研究内容进行简单的介绍。 本篇目录一、六轴机器人简介二、六轴机器人主要研究内容1. 运动学分析1.1 正运动学问题1.2 逆运动学问题2. 运动规划2.1 三个概念2.2 路径规划2.3 轨迹规划三、小结 一、六轴机器人简介六轴机器人中的六轴指个六自由度,由关节和连杆组成。常见的六轴机器人为串联型旋转关节机
卡方检验 结合日常生活的例子,了解什么是卡方检验 - 简书卡方检验就是检验两个变量(自变量和因变量)之间有没有关系。以运营为例:卡方检验可以检验男性或者女性对线上买生鲜食品有没有区别;不同城市级别的消费者对买SUV车有没有什么区别;如果有显著区别的话,我们会考虑把这些变量放到模型或者分析里去。比如投掷硬币,判断硬币是不是均衡的。卡方检验的公式:1 这个公式求得的值2 自由度(degree
一、概念、条件及目的       1.概念        要理解样本方差的自由度为什么是n-1,得先理解自由度的概念:一组数据中可以自由取值的个数。       2.成立条件只有当以样本的统计量来估计总体的参数时才有自由度的概念,直接统计总体参数时是没有自由度概念的。 
【多元统计方法关键概念和术语介绍】(上) 【多元统计方法关键概念和术语介绍】(上)《Key concepts and terms in Multivariate Statistical Methods》by Baiju NT  这是一篇关于多元统计方法关键概念和术语介绍的文章。我们把一些概念放在一起,尤其是对于刚进入到统计领域的新人,我们希望对你们有所用处。你可以在w
转载 2024-05-13 17:09:19
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 1.简单说法 df是自由度的意思。自由度指当以样本的统计量来估计总体的参数时, 样本中独立或能自由变化的自变量的个数,称为该统计量的自由度。2.详解 在样本方差计算中,分母不是样本数量,而是样本量减一,人们一般认为减一是因为缺少一个自由度的原因,那么这个自由度的概念到底是什么?2.1单样本t检验中:如果一个数据集有10个值,10个值的总和必须等于 平均值x 10。如
In many scientific fields, the degrees of freedom of a system is the number of parameters of the system that may vary independently. 在很多科学领域,自由度指的是,一个系统中可以独立变化的参数的个数。 1. 函数 所谓的一元函数 y=f(x),二
转载 2016-11-12 19:04:00
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机器学习算法基础一、线性回归的原理 1.线性回归的一般形式: 有数据集,其中,其中n表示变量的数量,d表示每个变量的维度。 可以用以下函数来描述y和x之间的关系:如何来确定?的值,使得?(?) 尽可能接近y的值呢?均方误差是回归中常用的性能度量,即: 我们可以选择?,试图让均方误差最小化: 极大似然估计(概率角度的诠释) 下面我们用极大似然估计,来解释为什么要用均方误差作为性能度量: 我们可以把目
一、机器学习是什么  机器学习是人类用数学的语言通过大量的数据训练"教会"计算机做出一系列的行为。二、机器学习的主要算法  ①线性回归算法    衍生的:正则化   ②逻辑回归算法  ③KNN算法    衍生的KD-tree三、算法介绍  ①线性回归算法  运用线性模型y=ax+b,去拟合数据集,进行数据集的预测。在算法中,X为特征向量,即y的影响因素,w与b为可调整的模型参数。为了方便
1. 动感平台物理结构如图1所示,动感平台由动平台、固定平台、驱动支链及防扭臂组成。防扭臂通过球铰与动平台连接,D杆只能沿Z轴方向移动,C杆沿移动副平动同时可绕Y轴平行方向转动。平台具有3个自由度,分别是绕Y1轴的侧翻运动,绕X1轴的俯仰运动和沿Z1轴的竖直平动。2. 动感平台逆解分析逆解分析是已知动平台姿态 (α,β,zp),求解3根电动缸的长度,其中zp为动平台中心点O1在动平台Z方向的位移。
关于被试内设计的自由度,被试间设计的自由度,及混合设计的自由度,可以看博文,,   讲的非常详细。我只想做几点补充。 首先, 这里的被试数应该是指的,在被试间因素中,每个水平的被试数(如果每个水平,被试数相等),而不是指的总的被试数,只有这样,才能解释通,总体的自由度为,abn-1. 其次:问题的来源:既然因素b 为被试内因素,那么为什么被试内的
一 概念、条件及目的概念 要理解样本方差的自由度为什么是n-1,得先理解自由度的概念: 自由度,是指附加给独立的观测值的约束或限制的个数,即一组数据中可以自由取值的个数。成立条件 所谓自由取值,是指抽样时选取样本,也就是说:只有当以样本的统计量来估计总体的参数时才有自由度的概念,直接统计总体参数时是没有自由度概念的。目的 自由度概念,是为了在通过样本进行参数估计时,剔除系统误差,实现无偏估
In many scientific fields, the degrees of freedom of a system is the number of parameters of the system that may vary independently. 在很多科学领域,自由度指的是,一个系统中可以独立变化的参数的个数。 1. 函数 所谓的一元函数 y=f(x),二
转载 2016-11-12 19:04:00
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