综合评价 | 基于层次-熵权-正态云组合法的综合评价模型（Matlab）
综合评价 | 基于层次-变异系数-正态云组合法的综合评价模型（Matlab）
综合评价 | 基于熵权-变异系数-正态云组合法的综合评价模型（Matlab）
综合评价 | 基于层次-熵权-变异系数-正态云组合法的综合评价模型（Matlab）
数据库架构演变刚开始我们只用单机数据库就够了，随后面对越来越多的请求，我们将数据库的写操作和读操作进行分离， 使用多个从库副本（Slaver Replication）负责读，使用主库（Master）负责写， 从库从主库同步更新数据，保持数据一致。架构上就是数据库主从同步。 从库可以水平扩展，所以更多的读请求不成问题。但是当用户量级上来后，写请求越来越多，该怎么办？加一个Master是不能解决问题的
因子分析（Factor Analysis）是一种非常有用的多变量分析技术。我想说，你要想学好多变量分析技术，一是：理解多元回归分析，二是：理解因子分析；这是多变量分析技术的两个出发点。为什么这么说呢？多元回归分析是掌握有因变量影响关系的重点，无论什么分析，只要研究的变量有Y，也就是因变量，一般都是回归思想，无非就是Y的测量尺度不同，选择不同的变形方法。而因子分析则是研究没
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2023-09-23 10:11:10
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一楼可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布。常用的变量变换方法有对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正玄变换等，应根据资料性质选择适当的变量变换方法。对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据： X’=lgX 当原始数据中有小值及零时，亦可取X’=lg（X+1） 还可根据需要选用X’=lg（X+k）或X’=lg（k-X） 对数变换常用于（1）使服从
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2023-09-05 23:03:35
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正态性检验处理流程一、分析问题在实际研究中，正态性是很多研究方法在进行分析时需要满足的前提条件。常见的比如方差分析、T检验、相关分析、回归分析等等，这些分析方法使用的前提假定就是需要数据满足正态分布。但是这一点经常被分析人员有意或无意的忽略掉。原因一可能在于大家“心照不宣”的默认数据满足正态性；原因二可能是分析人员的数据分析基础知识不够，不知道需要进行正态性检验；原因三可能在于知道数据需要满足正态
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2023-07-19 17:17:21
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利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。正态分布 在实际数据分析过程中并不是所有数据都是满足正态分布 并不是必须满足正态分布才能分析 通过正太分布作为参考去理解事物规律 直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验直方图初判import numpy as np
import pandas a
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2023-11-07 10:54:15
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最近疯狂学习数模，接触到了许多数模中常用的算法，今天来过一遍蒙特卡洛算法，算是复习一遍吧。1.简介蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。由于是以概率统计理
在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的之上的，例如：T检验。在Python中，主要有以下检验正态性的方法：1.scipy.stats.shapiro ——Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数据符合正态分布。注：适用于小样本。其函数定位为：def shapiro(x):"""Perform the
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2023-08-07 17:37:58
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正态性分析1、作用正态性检验用于检验数据是否满足正态分布，一些算法需要数据满足正态分布（如单样本 t 检验，独立样本 t 检验等）2、输入输出描述输入：一个或多个定量变量（如 30 名员工这个月的工资）输出：模型检验的结果，数据满足/不满足正态分布 3、案例示例示例：标准正态分布特征：均值=中位数=众数 右偏态特征：众数>中位数>均值 左偏态特征：众数>中位数>均值 &n
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2023-10-30 14:04:26
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11.1.3 多目标优化前面介绍的最优化方法只有一个目标函数，是单目标最优化方法。但是，在许多实际工程问题中，往往希望多个指标都达到最优值，所以就有多个目标函数，这种问题称为多目标最优化问题。多目标规划有许多解法，下面列出常用的几种。(1)化多为少法：将多目标问题化成只有1个或2个目标的问题，然后用简单的决策方法求解。最常用的是线性加权和法。(2)分层序列法：将所有的目标按其重要程度依
一、蒙特卡洛法介绍 蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是一种以概率统计理论为基础的数值计算方法，常用于特定条件下的概率计算问题。蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城，该法为表明其随机抽样的本质而命名。 算法思路简单也好理解：比如抛一枚硬币，假设我们开始不知道正面朝上的概率是多少，却有大量的时间来将硬币抛一万次，那么在一万次试验后，会发现正面朝上的次数接近一半，当然，抛
目录 一、前言二、题目分析1、分析：三、解题步骤1、先对总指数、现状指数和预期指数进行统计描述，求出各指标的平均值和标准差。2、计算变量，进行标准正态变换，公式：（原数据-平均值）/标准差，并存储为新变量new_index1, new_index1a, new_index1b3、对变换后的变量进行描述统计 一、前言 SP
本片博文介绍多元正态分布，我们以n维随机变量为主，但给出n=2时二元情况的一些实例。与上篇文章一样，我们首先介绍标准情况然后扩展到一般情况，当然这里会用到向量与矩阵符号。考虑随机向量Z=(Z1,…,Zn)′，其中Z1,…,Zn是独立同分布的N(0,1)随机变量，那么对z∈Rn,Z的密度为 fZ(z)=∏i=1n12π‾‾‾√exp{−12z2i}=(12π)n/2exp{−12∑i=1nz2i}
目录：一、统计概率分布二、如何用python实现概率分布？三、总体和样本一、统计概率分布随机变量是对实验结果的数值描述。随机变量的值取决于实验结果，根据取值可以将概率分为离散型随机变量和连续型随机变量。随机变量的概率分布式描述随机变量取不同值的概率。引入三个常用的概念期望：对随机变量中心位置的一种度量。方差：度量随机变量取值的变异性或分散程度。标准差：方差的算数平方根，其单位和随机变
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2023-08-23 14:49:35
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综合评价 | 基于层次-熵权-博弈组合法的综合评价模型（Matlab）
# Python中的多元正态分布实现指南
多元正态分布在统计学中广泛应用，尤其在数据分析、机器学习等领域。对于刚入行的小白来说，实现多元正态分布的过程可能有些复杂，但只要掌握流程和代码，就容易上手了。以下是实现多元正态分布的步骤和对应的代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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# 实现正态cdf（Cumulative Distribution Function）的流程
## 1. 了解正态分布和正态cdf
首先，我们需要了解正态分布以及正态cdf的概念。
正态分布是一种常见的概率分布，也被称为高斯分布。它具有钟形曲线的形状，分布的均值和标准差决定了曲线的位置和形状。
正态cdf是指给定一个数值x，计算出正态分布中小于或等于x的概率。正态cdf通常用于统计学和概率计
