柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验(Колмогоров-Смирнов检验)基于累计分布函数,用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同. 在进行cumulative probability统计(如下图)的时候,你怎么知道组之间是否有显著性差异?有人首先想到单因素方差分析或双尾检验(2 tailed TEST).其实这些是不准确的,最好采用Kolmogorov-Smirnov test(柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验)来分析变量是否符合某种分布或比较两组之间有无显著性差异. Ko

罗曼诺夫斯基准则原理  罗曼诺夫斯基准则又称 t检验准则,其特点是首先删除一个可疑的的测得值,然后按 t分布检验被剔除的测量值是否含有粗大误差 罗曼诺夫斯基准则  1)选取合适的显著度a,选择合适的数据处理长度n.由a.n在t分布表中查出系数K.(例如:a为0.05.n为15,则 K2.24)  2)计算处理段数据的平均值   3)计算处理段数据的标准   4)| 检测值 - 计算处理段数据的平均值 | > K*计算处理段数据的标准差,如果成立则检测值为粗大值,需要剔除. 实现代码 functi

洛谷P1484 种树&洛谷P3620 [APIO/CTSC 2007]数据备份 题解(堆+贪心) 标签:题解 阅读体验:https://zybuluo.com/Junlier/note/1329957 题目链接地址: 洛谷P1484 种树 洛谷P3620 [APIO/CTSC 2007]数据备份(各大oj多倍经验) 照例吐槽 两道基本一模一样的题,只是第二道要差分顺便思维稍微向这边转化一下... 我觉得这两个题思维很不错啊!很\(Noip\ T2\)的样子... 话不多说将题解 贪心+堆优化 肯

[模板]分块/带修改莫队(数颜色) 思路: 带修改莫队: (伏地膜xxy): 代码: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define maxn 1000005 #define maxnum 1000005 int bel[maxn],blo; struct QueryType { int l,r,k,id; bool operator<(const QueryType pos)const { if(bel[l]==bel[pos

正解:hash/二进制分解 解题报告: 传送门! umm首先提取下题意趴QAQ 大概是说给一棵树,每个点有一个权值,要求修改一些点的权值,使得同一个父亲的儿子权值相同,且父亲的权值必须是所有儿子权值之和 首先其实可以想到,只要树上一个点确定了,其实整棵树都确定了,太显然了懒得证QAQ 所以现在其实是只要确定任意一个点就能知道要修改的数量 显然对根进行考虑是最简单的,因为知道根就知道总量,然后就十分显然地出来ans了,甚至答案都能被直接表示出来,设当前节点的权值为a[x],有tot个儿子,那么它的

第1部分 数字 第1章 数学:从企鹅的"鱼"订单到无穷大 (已看) 第2章 一组组石头与加减乘除运算 (已看) 第3章 "敌人的敌人就是朋友“与"负负得正"法则 (已看) 第4章 交换律:7x3与3x7都等于21 (已看) 第5章 无理数:除法带给我们的困惑 (已看) 第6章 从笨拙的罗马数字到美妙的阿拉伯数字 (已看) 第2部分 数字之间的关系 第7章 x的乐趣与股票的盈亏 (已看) 第8章 求根难题与虚拟的复数 (已看) 第9章 应用题:冷热水龙头一起

题目链接 题意: 中文题,挺好理解.就是让节点的权值等于各子节点权值之和,然后每个子节点的权值相等,原本每个点有一个权值,通过最少次的修改(可以修改成小数)使其满足要求. 分析: 题意一旦读明白,题什么的就简单起来了...首先,我们这样思考,如果我要让x节点权值不变,那么其他节点的权值都能求处来,然后判断有几个相等的就可以了,只不过是这样的话枚举节点要n次dfs,所有我们换一种思路,如果这个节点和某个节点可以“互存”(同时不改变权值),那么他们使得根的最后的值将会是一样的,反过来说,他们使得的根

POJ原题链接 洛谷2746原题链接 洛谷2812(加强版)原题链接 显然在强连通分量里的所有学校都能通过网络得到软件,所以我们可以用\(tarjan\)求出强连通分量并缩点,统计缩点后每个点的入度和出度. 对于第一问,因为所有零入度的点无法通过网络得到软件,所以答案就是零入度的点的数量. 对于第二问,若有\(x\)个零入度的点,\(y\)个零出度的点,则答案就是\(\max\{x,y\}\).注意当图被缩成一个点时,答案为\(0\). #include<cstdio> using names

洛谷月赛“月”来“月”丧了,一月更比一月丧,做得我十分不“月”…… 4月的两轮月赛,都只会T1,就写一下吧,等待后续更新…… 先看看Round1的T1: [R1T1] 网址:点我 [题意简述] 给定一个长度为n的序列,其中的元素均是1~m之间的正整数. 要求从中选出k个数,交换它们的位置,其他未被选中的数保持不变,使得变换后的序列中,相等的数总是排在一段连续区间. 要求最小化k. 1<=n<=105,1<=m<=20 [思路] ①想到枚举这n个数的全排列,对每个满足条件的全排列进行

倍增lca板子洛谷P3379 #include<cstdio> struct E { int to,next; }e[]; ],anc[][],log2n,deep[],n,m,s,ne; ]; void dfs(int x,int fa) { int i,k; vis[x]=; anc[x][]=fa; deep[x]=deep[fa]+; ;i<=log2n;i++) anc[x][i]=anc[anc[x][i-]][i-]; ;k=e[k].next) if(!vis[e[k].

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当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量.数据录入.统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标

CityData = { "中国": { "北京": ["东城区", "西城区", "崇文区", "宣武区", "朝阳区", "丰台区", "石景山区", "海淀区", "门头沟区", "房山区", "通州区", "顺义区", &

1.老老实实把课本上的题目做完.其实说科大的课本难,我以为这话不完整.科大的教材,就数学系而言还是讲得挺清楚的,难的是后面的习题.事实上做1道难题的收获是做10道简单题所不能比的. 2.每门数学必修课至少要看一本参考书,尽量做一本习题集. 3.数学分析别做吉米,除非你太无聊,推荐北大方企勤的习题集.此外注意一下有套波兰的数学分析习题集,是不是搞得到中文或英文版. 4.线性代数推荐普罗斯库列科夫的<<线性代数习题集>>和法捷耶夫的<<高等代数习题集>>.莫斯科

内容: 调试强化学习算法(RL算法) LQR线性二次型调节(french动态规划算法) 滤波(kalman filters) 线性二次高斯控制(LGG) Kalman滤波器 卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法.由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程. 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方

Univariate Distribution Relationships APPL: A Probability Programming Language Maplesoft- Software for Mathematics, Online Learning, Engineering 也有国内大神的解读:一张图的故事——概率分布之间的关系(上) 知乎上也有人做了高度的总结: 人们希望能从随机的现象中,找到规律.于是,概率分布模型就出现了.每设计一个概率分布模型,都要在精确性和普适性之间做折中

Kalman滤波器的历史渊源 We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to their finer ideas, and rescue them from time’s oblivion and man’s neglect.

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

迁移学习研究综述 Sinno Jialin Pan and Qiang Yang,Fellow, IEEE 摘要:   在许多机器学习和数据挖掘算法中,一个重要的假设就是目前的训练数据和将来的训练数据,一定要在相同的特征空间并且具有相同的分布.然而,在许多现实的应用案例中,这个假设可能不会成立.比如,我们有时候在某个感兴趣的领域有个分类任务,但是我们只有另一个感兴趣领域的足够训练数据,并且后者的数据可能处于与之前领域不同的特征空间或者遵循不同的数据分布.这类情况下,如果知识的迁移做的成功,我们将

第十五章 实变数函数论 1. 绪论 2. 集合论 3. 实数 4. 点集 5. 集合的测度 6. 勒贝格积分 第十六章 线性代数 1. 线性代数的对象和它的工具 2. 线性空间 3. 线性方程组 4. 线性变换 5. 二次型 6. 矩阵函数和它的一些应用 第十七章 抽象空间 1. 欧几里得公设的历史 2. 罗巴切夫斯基的解答 3. 罗巴切夫斯基几何 4. 罗巴切夫斯基几何的现实意义 5. 几何公理,它们利用一定的模型来检验 6. 从欧几里得几何分出的独立的几何理论 7. 多维空间 8. 几何对象