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jdpc
- 基于拟稳平差和假设检验的方法经典平差在沉降观测中的数据处理问题-Based on the proposed adjustment and stabilization method of classical hypothesis testing adjustment in the settlement observation in the data-processing problem
Hypothesis-testing
- how to une one way anova basics starts with hypothesis testing
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- 假设树以儿子兄弟链表的方法存储，试分别设计实现它的前序，后序和层次遍历的算法-Hypothesis trees to son brother list of method storage, test design and realize it before the respectively sequence, sequence and after level traversal of the algorithm
Bmybbsssl
- 盲信号分离是当前信号处理研究的热点课题之一，在无线数据通信、医学、语音和地震信号处理等领域有着广阔的应用前景。一种基于负熵最大的FastICA算法用于实现盲信号分离。。该方法的基本思路是以非高斯信号为研究究对象，在独立性假设的前提下，对多路观测信号进行盲源分离。在满足一定的条件下，能够从多路观测信号中，较好地分离出隐含的独立源信号。 -Blind signal separation is one of the hot topics of signal processing research
andian
- 假设以如下说明的三元组 (F、C、L/R) 序列输入一棵二叉树的诸边(其中 F 表示双亲结点的标识，C 表示孩子结点标识，L/R 表示 C 为 F 的左孩子或右孩子)，且在输入的三元组序列中，C 是按层次顺序出现的。设结点的标识是字符类型。F=‘＾’时 C 为根结点标识，若 C 亦为‘＾’，则表示输入结束。 试编写算法，由输入的三元组序列建立二叉树的二叉链表,并以中序序列输出。-In the following descr iption of the three tuple hypothesis
mass_uni_toolbox
- The Mass Univariate ERP Toolbox is a freely available set of MATLAB functions for performing mass univariate analyses of event-related potentials (ERPs), a noninvasive measure of neural activity popular in cognitive neuroscience. A mass univariate an
monitrprodd
- We first present the Hypothesis Selection Filter in a general setting. For a given image enhancement problem, suppose we have selected a set of image filters each of which is effective in improving the image quality for a certain type of cont
Causality_Hurlin
- 这段代码计算Wbar和Zbar测试统计同质的非因果关系(HNC)假说。-This code computes the Wbar and Zbar test statistics of the Homogenous Non Causality (HNC) hypothesis. Under the null hypothesis of Homogenous Non Causality (HNC) hypothesis, there is no causal relationship for all
Shapiro-Wilk-test-
- SWTEST Shapiro-Wilk parametric hypothesis test of composite normality. [H, pValue, SWstatistic] = SWTEST(X, ALPHA, TAIL) performs the Shapiro-Wilk test to determine if the null hypothesis of composite normality is a reasonable assumption reg
project2
- 本程序用R语言书写，主要用于研究对于不同的总体分布，采用何种假设检验方式比较好，纳入考虑的有t检验，符号检验，符号秩检验。结果主要澄清一个误区，不是所有情况下，t检验都有效。-This procedure using the R language written mainly used to study for different population distribution, hypothesis testing using what better way, have taken into
Bayesian-criterion
- 基于贝叶斯准则的二元假设检验，对学习信号检测与估计很有帮助。-Based on Bayesian binary hypothesis testing, learning signal detection and estimation helpful.
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- 格子Boltzmann方法（Lattice Boltzmann Method, LBM）是近年来得到迅速发展并具有广阔应用前景的数值模拟方法。与基于连续介质假设的传统流体力学计算方法不同，LBM是从介观层次的流体粒子出发，基于动理学模型，假设这些流体粒子按规定的格线方向进行迁移碰撞相互作用，经过演化计算后得出符合物理规律的数值结果。与其它传统数值方法相比，LBM在复杂边界及几何条件、多相流模拟等方面具有明显的优势。并且LBM具有算法简单，容易编程实现的特点，非常适用于大规模并行计算。-Latti
盲源分离
- 常用的盲分离算法有二阶统计量方法、高阶累积量方法、信息最大化（ Infomax ）以及独 立成分分析（ ICA ）等。这些方法取得最佳性能的条件总是与源信号的概率密度函数假设有关， 一旦假设的概率密度与实际信号的密度函数相差甚远，分离性能将大大降低。本文提出采用 核函数密度估计的方法进行任意信号源的盲分离，并通过典型算例与几种盲分离算法进行了 性能比较，验证了方法的可行性。(The commonly used blind separation algorithms include
第5章 参数估计与假设检验
- 学习利用matlab软件进行参数估计与假设检验源代码(Learning to use MATLAB software for parameter estimation and hypothesis testing source code)
SMC_PHD
- 序贯蒙特卡洛算法，概率假设密度，目标跟踪，随机有限集(Sequential Monte Carlo algorithm, probability hypothesis density, target tracking, random finite set)
10第10章
- 假设检验 在MATLAB平台上完美的运行，在统计分析中常用(Hypothesis testing runs perfectly on the MATLAB platform and is commonly used in statistical analysis)
Data.PS科学计算与绘图软件
- Data.PS功能简介：本数据处理软件内置表格编辑器，可以方便的进行数据输入输出；可以进行常见的（a）数值计算，如求解线性方程组、非线性方程组、常微分方程组、多项式求根、傅里叶变换、傅里叶逆变换、线性规划求解、多元线性回归和多元非线性回归参数拟合(20参数)、插值、微分、积分、求逆矩阵、矩阵特征值和特征向量、行列式值；（b）统计分析，统计描述、频数分布、假设检验、正态分布检验、二项式分布检验、泊松分布检验、相关性分析、方差分析；（c）6Sigman工具，过程能力CPK计算、测量系统分析MSA、公
IMMMHT
- 交互多假设跟踪（IMMMHT）的MATLAB程序(MATLAB program of interactive multi hypothesis tracking (IMMMHT))
m_ktubianjianyan
- Mall-Kendall以气候、下垫面一致为前提，要求序列随机独立且同分布，用于突变点的识别。 UFk为一条随k变化的曲线，当n增加时，UFk很快趋于标准正态分布。 假设H0成立。给定显著性水平α，查算正态分布表得。当|UFk|＜时，接受原假设，即趋势不显著；反之，拒绝原假设，即趋势显著。 在坐标轴上绘制两条曲线，若相交，则交点为突变点。这就是Mall-Kendall法。(Mall-Kendall to climate and underlying surface consistent i
phdfilter
- 基于序贯蒙特卡洛的概率假设密度滤波算法的程序(2011A new method based on ant colony optimization for the probability hypothesis density filter)