第一单元统计量的分布 一、学习目标 通过本课学习,知道统计量的概念,正态分布数值表、T分布、x分布,查 表求临界值. 二、内容讲解 1.总体、样本和统计量 总体个体样本样本容量样本值

将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现

提出了一种轧机偏心特性曲线概念.基于偏心测试信号的循环统计量建立线性预测模型,在线确定轧机偏心补偿量数据,实现轧机偏心的实时直接数据补偿控制.该方法能够准确反映并跟踪轧机偏心扰动的实际变化,满足对轧机偏心信号进行在线实时补偿控制的要求

将改进的主元分析(PCA)方法应用于连铸结晶器的过程监测.基于板坯连铸结晶器摩擦力实测数据进行仿真分析,结果表明,改进的PCA避免了Q统计量的保守性,从而能够更有效地识别过程故障与工况改变引起的T2统计量的变化.与传统的PCA方法相比,改进PCA具有更强的故障检测能力

在深入分析机架偏心作用机制的基础上,提出了轧机偏心补偿控制信息相域滤波提取方法,它利用机架偏心轧制作用强度与轧制过程中轧辊的机械转动相位密切相关的特点,将轧机的时域轧制数据转换为以轧辊转动相位为参变量的数据进行处理.在线性化相域空间中,与轧辊偏心作用相关的信号呈现出显著的周期化特征,而其余的原时域周期信号在转换过程中均被非周期化.在线性化相域空间中,将轧辊转动轧制作用的往复周期作为指定的循环统计量统计周期.理论分析表明,基于统计方法能够有效地消除噪声的影响,同时抑制非指定线性化相域循环分量,实现机架偏心特性信息的有效获取,其实质是线性化相域空间中的梳状滤波器滤波.依据统计获取的机架偏心特征信息可以为轧机偏心补偿提供一定的数据参考

一、土壤组成 土壤矿物质、有机质、水、空气 二、土壤背景值 土壤背景值又称土壤本底值。它代表一定环境单元中的一个统计量的特征 值。背景值这一概念最早是地质学家在应用地球化学探矿过程中引出的。背景值 指在各区域正常地质地理条件和地球化学条件下元素在各类自然体(岩石、风化 产物、土壤、沉积物、天然水、近地大气等)中的正常含量。在环境科学中,土 壤背景值是指在未受或少受人类活动影响下尚末受或少受污染和破坏的土壤中 元素的含量。当今,由于人类活动的长期积累和现代工农业的高速发展,使自然 环境的化学成分和含量水平发生了明显的变化,要想寻找一个绝对未受污染的土 壤环境是十分困难的,因此土壤环境背景值实际上是一个相对概念

人工智能基础：基于Parzen窗的高阶统计量特征降维方法

2.1 平稳性检验 ◼ 特征统计量 ◼ 平稳时间序列的定义 ◼ 平稳时间序列的统计性质 ◼ 平稳时间序列的意义 ◼ 平稳性的检验 2.2 纯随机性检验 ◼ 纯随机序列的定义 ◼ 纯随机性的性质 ◼ 纯随机性检验

问题的一般提出: 统称为估计，简记为 。 为 的估计量、 （ ）为 的估计值。 值 （ ）来估计未知参数 。称 （ ） 要构造一个适当的统计量 （ ），用它的观察 是相应的一个样本值。点估计问题就是 待估计的参数， 是 的一个样本， 设总体 的分布函数 为已知

问题的提出 在前述各章中我们假定随机扰动项服从均值=0,方差 等于(常数),独立同分布。但是,并没有假定随机扰 动项服从何种具体的分布。 由于没有假定服从何种具体的分布,因而无法计算随 机扰动项取不小于某值的概率,因而也无法计算估计量 取某种值的概率,也就无法对统计量进行假设检验和进 行区间估计