结合POT模型的洪水风险评估能够从有限的实测资料中获取更多的洪水风险信息,得到更贴近事实的风险评估结果,能为决策者提供更多的依据,从而使决策结果更加可靠实用。对于这些同样面临挑战的人，我希望这个博客将有助于简化工作。案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。 我们的目标是将概率模型拟合到这些数据并估算洪水分位数。我从获取了每次洪水的日期，并将其包
# R语言 adftest 临界值的实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我来帮助你实现 R 语言中 adftest 的临界值计算。下面是整个实现流程的详细步骤：
| 步骤 | 操作 |
|-----|------|
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 运行 Augmented Dickey-Fuller Test |
| 4 | 获取临界值 |
原创
2023-07-23 05:56:18
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求根是数值计算的一个基本问题，一般采用的都是迭代算法求解，主要有不动点迭代法、牛顿-拉富生算法、割线法和二分法。不动点迭代法 所谓的不动点是指x=f(x)的那些点，而所谓的不懂点迭代法是指将原方程化为x=f(x)形式之后，下一步所用的x值为这一步的f(x)，这样的话就可以一直逼近我们需 要的x，即方程的根，但是这
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2023-05-28 15:26:01
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程序：静态的存储在计算机上，用适当形式描述的算法。。 进程：一个具有一定独立功能的程序的一次运行的活动；是正在运行程序的一个抽象。 进程的三个状态: 1、运行态（该时刻进程实际占用CPU） 2、就绪态（可运行，但因为其他进程正在运行而暂时停止） 3、阻塞态（除非某种外部事件发生，否则进程不能运行） 前两种逻辑上是相似的，两种进程都可以运行，，只是因为进程调度原因。。第3种是因为自身固有原因而挂起
t检验（t-test）临界值表（临界置信水平） 下载 n’ P(2): 0.5 0.2 0.1 0.05 0.02 0.01 0.005 ...
# Java测试中的临界值分析
在软件测试的过程中，临界值分析是一种重要的测试设计技术。它的主要目标是发现边界附近可能存在的缺陷，特别在处理输入数据时，临界值往往是最容易出错的地方。本篇文章将深入探讨Java中的临界值测试，包括代码示例以及一个简单的序列图，以帮助读者更好地理解这一重要概念。
## 什么是临界值分析？
临界值分析的核心思想是，对输入域进行分类并专注于边界值，而非随机的输入值。
import ja int a1 = 1-1;//0 int b1 = 3-1;//2 int c1 = 5-1;//4 int d1 = 8-1;//7 ...
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2018-09-30 11:16:00
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# R语言计算单位根临界值
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用R语言计算单位根临界值。单位根是时间序列分析中非常重要的概念，用于判断一个时间序列是否平稳。在进行单位根检验时，我们需要计算单位根临界值来进行判断。
## 流程
下面是计算单位根临界值的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的R包 |
| 步骤2 | 准备时间序列数据
原创
2023-07-07 09:08:07
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x2分布临界值表（卡方分布）下载 n＇ P 0.995 0.99 0.975 0.95 0.9 0...
作者：宁海涛在一些常见的统计图表中经常需要在一些图表中添加P值，那么今天小编给大家汇总一下关于统计图表中P值的添加方法。今天推文的主要内容如下：P值简单介绍可视化绘制中P值绘制P值简单介绍P值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。P值若与选定显著性
一项新的大型开发人员调查显示，由于Python在机器学习和数据科学项目中的大量使用，它最终在编程语言的普及战中超过了Java。最新一期的《Developer Economics State of the Developer Nation 16th Edition》报告称。“Python已经拥有820万活跃的开发人员，并且在受欢迎程度上超过Java，排名第二，”在这份报告中，SlashData Lt
目录0引言1、偏态分布的定义1.1正态分布1.2偏态分布2、偏态分布的数字特征2.1均值2.2方差3、不同偏态的偏态分布——R语言3.1 代码3.2不同lambda的偏态分布图参考文献 0引言偏态分布是A. Azzalini1在1985年提出的，本文主要介绍正态分布到偏正态分布的定义，主要展示偏正态分布常见数字特征均值方差的推导，以及使用R语言对不同偏态的概率密度函数进行展示。1、偏态分布的定义
在概率论和统计学中，t-分布（t-distribution）用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。如果总体方差已知（例如在样本数量足够多时），则应该用正态分布来估计总体均值。t分布曲线形态与n（确切地说与自由度df）大小有关。与标准正态分布曲线相比，自由度df越小，t分布曲线愈平坦，曲线中间愈低，曲线双侧尾部翘得愈高；自由度df愈大，t分布曲线愈接近正态分布曲线，当自由度df=∞时
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2023-07-05 22:23:13
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例如方法数为2，40个案例时，F(2,40)=3.232.注意的是当方法数>2时，统一方法数认为是
原创
2022-09-25 00:48:58
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研究WSN空间覆盖能力的论文或多或少会假设随机部署的节点位置是服从柏松点过程（Possion Point Process，PPP）的，刚接触到这个概念也是挺懵了，之前学过随机过程、排队论都是讲的一维上的Possion Process，而二维平面上的PPP如何实现呢？在许多论坛上搜索后，终于找到实现二维PPP的代码实现，原来有个大牛Adrian Baddeley集结了一帮
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2023-08-31 16:20:12
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前天在天津医科大学做生物信息学分享的时候，提到了小伊老师的统计学课程，不过昨天航班晚点，来不及整理分享回答大家的疑惑，所以今天才出这30个题目。生信五周年-天津站统计学是一门很深的学问，这里仅仅是出题帮助大家熟练使用R语言来学习统计学知识需要掌握R内置数据集及R包数据集内置数据集：https://mp.weixin.qq.com/s/dZPbCXccTzuj0KkOL7R31gairway 数据集
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2023-06-25 08:36:56
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## ROC曲线与最佳临界值的确定
在机器学习中，我们经常需要对分类模型进行评估。一种常用的评估指标是ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）。通过绘制ROC曲线，我们可以有效地评估模型的分类性能，并确定最佳的临界值。
### 什么是ROC曲线？
ROC曲线是一种描述二分类模型性能的图形化工具。它以真正例率（True Positive Ra
如何利用R语言进行meta分析—详细教程（2）--（如何在meta分析中进行离群值检测与meta回归） 图1 1 模型的拟合与选择安装包与录入数据：（整理后的数据见图2）install.packages(“metaplus”)library(“metaplus”)对”duration”列按升序排列：data<-data[order(data$duration
# Redis Hash和String查询速度临界值
## 1. 流程概述
在讨论Redis Hash和String查询速度的临界值之前，我们首先要了解Redis中Hash和String的基本概念和用法。Redis是一个高性能的键值存储数据库，支持多种数据类型，其中Hash和String是常用的两种类型。
在本文中，我们将讨论如何使用Redis Hash和String进行查询，并探讨查询速度
原创
2023-07-18 12:12:51
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可视化柯西分布累积分布函数数据（R语言）柯西分布（Cauchy distribution）是概率论中的一种连续概率分布，其特点是它的均值和方差都不存在。柯西分布的累积分布函数（CDF）描述了随机变量小于或等于给定值的概率。在本文中，我们将使用R语言的plot函数来可视化柯西分布的累积分布函数数据。首先，我们需要生成柯西分布的数据。R语言中有一个内置的函数cauchy可以用来生成柯西分布的随机数。我
