詹惠儿
2020-10-19 阅读量: 1160
问:
特征向量是什么
答:
特征向量:
它是一个非零向量,在矩阵乘法后保持平行。假设x是矩阵M的维数r的特征向量,如果Mx和x是平行的,则维度r * r。然后我们需要求解Mx = Ax,其中x和A都是未知的,以获得特征向量和特征值。
在Eigen-Vectors下,我们可以说Principal组件显示变量的共同和唯一方差。基本上,它是以方差为中心的方法,旨在重现总方差和与所有组件的相关性。主成分基本上是原始变量的线性组合,通过它们的贡献加权来解释特定正交维度中的方差。
当进行回归分析时,常用的三种参数估计方法是最小二乘法、加权最小二乘法和极大似然估计法。它们各有不同的特点和适用场景:1. 最小二乘法(Ordinary Least Squares, OLS): - **用途**:最小二乘法是一种常用的参数估计方法,通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来估计模型参数。 - **特点**:适用于线性回归模型,对异常值敏感。在数据符合线性假设且误差项服从
问题:根据长期正常生产的资料可知,某厂生产的维尼纶的纤度服从正态分布,其方差为0.0025。现从某日生产的产品中随机抽出25根,测得样本方差为0.0036。试判断该日纤度的波动与平时有无显著差异?(a=0.05) ( )A.双侧,卡方=34.56,无差异B.左侧,卡方=34.56,无差异 C.右侧,卡方=34.56,无差异 D.双侧,卡方=34.56,差异解析:根据问题描述,我们可以使用卡方检
描述性统计分析分为3个方面:1,集中趋势 2,离散程度 3,分布形态1,集中趋势用数据的集中值来度量数据的集中趋势1.1 均值1.2 中位数1.3 众数1.4 分位数 例如四分位数2,离散程度 集中趋势是由一个集中值作为数据的代表,这个集中值在数据本身中是有可能出现的。 而离散趋势是度量数据偏离其集中值的程度,是一种偏离程度,这个偏离程度在数据本身中是不会出现的。2.1 异众比率
06 定位符为了匹配特定位置的文本,需要使用定位符。定位符:元字符说明^文本的开始$文本的结尾[[:<:]]词的开始[[:>:]]词的结尾^的双重用途在上述7.2中的第2个例子中,我们使用了正则表达式[^123]用来匹配除1、2、3外的其他字符,如果我们把正则表达式改为^[123]则表示匹配开始字符为数字1或2或3的文本。总结:^符号用在[]外边,用来指串的开始处;用在[]里边,用来否定该集合。使