統計量造句
1、分別在隨機效應及誤差變量上的均值滑動模型下，給出了得分檢驗統計量的具體形式及近似分布。
2、方法通過標準正交對比變換克服數據間的自相關性，應用似然比統計量進行假定條件的檢驗。
3、在平均值為零或平均值為已知的季節時間序列模型中，根據加權對稱估計量提出季節單位根的檢驗統計量，并求出此統計量的極限分布的表達式。
4、解分式方程要“經檢驗”;統計題分數必拿,注意統計量的單位。
5、提出的用高階統計量法求取的地震子波，比用常規方法提取的子波更接近真實的地震子波。
6、深市全程統計量通過游程檢驗,體現出弱式有效的特性.
7、雖然考慮到了序列相依性對傳統檢驗統計量的影響，卻并未發現非平穩性的影響。
8、次序統計量的矩有原點矩和中心矩，主要是期望、方差和協方差。
9、將秩次轉換為正態計分，并以此為基礎計算檢驗統計量。
10、在零假設下，得到了檢驗統計量的漸近分布。
11、提出了一種基于高階統計量分析的相位誤差估計算法，用于SAR圖像自聚焦。
12、本文采用LSTR模型和LM檢驗統計量，對此問題進行了深入細致的探討。
13、當擬合得很好時，你可以看到減少的卡方檢驗統計量。
14、該方法利用原圖像的均值圖像設計編碼碼書，利用高階統計量對域塊進行分類，可以有效地減少域池中域塊之間的相關性。
15、此外，通過對10個CNN網絡進行KS檢驗統計量的比較，證實該方法比圖形方法具有更好的擬合效果。
16、文中著重分析了在函數模型正確的前提下，采用不正確的隨機模型對方差一致性檢驗統計量的影響，并給出了具體的影響公式。
17、利用樣本分位數構造檢驗統計量，給出來自于指數分布總體異常數據的一種檢測方法。
18、利用依從者治療效果參數的近似極大似然估計，本文構造了此參數的記分檢驗統計量。
19、同時引入聚類分析有效性評價的F統計量，實現了模糊聚類的自適應性，避免了聚類數目選取上存在的主觀性。
20、提出了一種基于高階統計量調制的數字傳輸技術。
21、本文提出從HNBUE分布類中檢驗指數分布的方法，證明檢驗統計量的漸近正態性和檢驗的相合性。
22、結果親代傳遞的不獨立性并不影響檢驗統計量的統計特性.
23、方法通過標準正交對比變換克服數據間的自相關性，應用似然比統計量進行前提條件的檢驗。
24、給出了當樞軸量和檢驗統計量的分布密度為單調函數時，尋找最優置信區間方法，并說明了在此條件下進行假設檢驗選擇單側拒絕域的合理性。
25、最新的文獻表明這個提出的修正似然比檢驗統計量在零假設下的漸近分布是比較簡單，并且是容易應用的。
26、另外，還討論了基于信號初始段包絡和基于高階統計量的時延估計法。[查字典 www.cha z idia n.com / z j-232005/ 造句網]
27、實驗結果表明，漢字關聯度優于二字詞詞頻、互信息、T檢驗等統計量。
28、在原假設下得到檢驗統計量的極限分布。
29、研究兩次重復試驗三因子全效應隨機模型誤差方差的齊性檢驗問題，推導了檢驗統計量和檢驗規則的具體表達式。
30、最后建議了一個參考性診斷統計量。
精品推薦
- 甘南州05月30日天氣:陣雨轉中雨，風向：東北風，風力：<3級，氣溫：18/7℃
- 冷湖05月30日天氣:小雨轉中雨，風向：東風，風力：<3級，氣溫：26/11℃
- 民豐縣05月30日天氣:陰，風向：東北風，風力：3-4級轉<3級，氣溫：26/14℃
- 察布查爾縣05月30日天氣:晴，風向：無持續風向，風力：<3級，氣溫：28/13℃
- 大豐市05月30日天氣:陰，風向：東北風，風力：<3級，氣溫：23/19℃
- 柯坪縣05月30日天氣:陰，風向：無持續風向，風力：<3級，氣溫：28/13℃
- 陽城縣05月30日天氣:多云，風向：西南風，風力：<3級，氣溫：24/16℃
- 西吉縣05月30日天氣:晴轉小雨，風向：無持續風向，風力：<3級轉3-4級，氣溫：22/10℃
- 烏魯木齊市05月30日天氣:晴轉多云，風向：無持續風向，風力：<3級，氣溫：20/10℃
- 貴南縣05月30日天氣:小雨轉中雨，風向：東北風，風力：<3級，氣溫：21/5℃