因子分析在某种程度上可以看成是主成分分析法的推广，优势主要体现在解释选取的综合因子时更加容易文章目录(1) 因子分析实例(2) 因子分析前的检验(3) 因子分析原理(4) 因子模型的性质(5) 因子载荷矩阵的统计意义(6) 参数估计(7) 确定公共因子的个数(8) 因子旋转(9) 因子得分(1) 因子分析实例为了评价高中学生将来进入大学时的学习能力，抽了 200200200 名高中生进行问...

文章目录(1)基本组成1.输入过程2.服务规则3.数量指标(2)常见的分布1.泊松分布2.负指数分布(4)排队模型记号(5)单服务台模型0.Little公式1.标准型M/M/1/∞\infin∞/∞\infin∞2.系统容量有限型M/M/1/N/∞\infin∞3.顾客源有限型M/M/1/∞\infin∞/m(6)多服务台模型1.多服务台标准型M/M/c/2.多服务台M/M/c/N/∞\infin

文章目录(1)偏微分方程的类型(二阶)(2)抛物线型1.显式法2.Crank-Nicholson隐式算法 (3)双曲线型(4)椭圆型(1)偏微分方程的类型(二阶)a∂2u∂x2+b∂2u∂y∂x+c∂2u∂x2+d∂u∂x+e∂u∂y+fu+g=0a\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+b\frac{\partial^2u}{\partial y\partial x}+

典型相关分析之前的Spearman与Person相关系数分析都是分析两个变量，而典型相关分析就是在分析两组相关变量。可以参考的文章：知乎SPSSAU对下面的两组数据(三个生理指标和三个训练指标)文章目录(1)典型相关分析1.总体思想2.原理分析3.步骤的简单说明(2)SPSS求解(1)典型相关分析1.总体思想将两组变量之间的相关性分析转化为一组变量的线性组合与另一组变量的线性组合...

随机过程（基本概念、平稳随机过程）大三上学习了随机过程（实际听不懂就去看了简化版的随机信号），感觉一些概念性的东西比较多，因此这里进行一个简单总结。文章目录(1)随机过程的基本概念1.对随机过程的理解2.随机过程的概率分布3.随机过程的矩函数4.随机过程的特征函数(2)平稳随机过程1.平稳的定义2.严格平稳过程3.广义平稳过程4.各态历经过程5.平稳过程相关函数的性质6.相关系数和相关时间(1)随

文章目录(1)基本组成1.输入过程2.服务规则3.数量指标(2)常见的分布1.泊松分布2.负指数分布(4)排队模型记号(5)单服务台模型0.Little公式1.标准型M/M/1/∞\infin∞/∞\infin∞2.系统容量有限型M/M/1/N/∞\infin∞3.顾客源有限型M/M/1/∞\infin∞/m(6)多服务台模型1.多服务台标准型M/M/c/2.多服务台M/M/c/N/∞\infin

灰色关联分析可以在数据量比较少的情况下，分析出主要因素、次要因素等文章目录(1) 数理统计传统方法的问题(2) 灰色关联分析1. 基本思想2. 进行系统分析3. 用于综合评价模型(1) 数理统计传统方法的问题回归分析、方差分析、主成分分析的不足之处要求数据量比较大，数据量较少就难以找出统计规律。要求样本服从某个典型分布，但通常比较难满足。可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象，...

灰色预测对既含有已知确定信息，又含有不确定信息的系统进行预测文章目录(1) 灰色系统(2) GM(1,1) 模型1. 简介2. 转化成灰色微分方程3. 建立对应的白化方程4. 由白化方程解出结果5. 指数规律的检验6. 模型的评价7. 模型的拓展(3) 使用的注意事项(4) 预测题目的技巧(1) 灰色系统 对原始数据进行生成处理，生成有较强规律的数据序列。根据原始数据...

最近在Coursera上面听课，写博客记录一下，促进学习。Audio Signal Processing for Music ApplicationsPS: 这里再推一波郭宝龙老师的MOOC，很香。信号与线性系统分析 吴大正 郭宝龙(1) STFT 的引入1. 为什么要引入短时傅里叶变换?首先引入一个平稳与非平稳的概念：非平稳信号：对于确定信号，信号的频率成分随着时间而发生变化。比如说下面的脑电图

多目标优化模型求解方案文章目录(1) 概念引入1.多目标优化模型2.支配(2) 多目标优化的传统解法(3) 智能优化算法(3) matlab的智能优化算法1. 基本的两个函数2. 例子3. 如果有三个目标(1) 概念引入1.多目标优化模型数学模型(一般都转化成最小问题)min⁡F(x)=(f1(x),f2(x),…,fm(x))  s.t.x∈Ω\min{F(x)}=(f_1(