样本数据

摘要： 特征数指的是众数、中位数、平均数、百分位数、标准差或方差,为了从整体上更好地把握总体的规律,通过对样本数据的研究来比较全面地认识和估计总体,进而使我们能从整体上更好地把握总体的规律、对总体作出合理的推断与决策,初步体会、领悟“用数据说话”的统计思想方法。

摘要： 论文描述统计检验结果时,应注意以下问题:1.P值指零假设成立的前提下,出现目前样本数据对应的统计量(如t值、F值、χ^(2)值等)乃至更极端数值的概率。因此,描述统计检验结果时应给出统计量(如t值、F值、X^(2)值等)和P值。

摘要： 论文描述统计检验结果时,应注意以下问题:1.P值指零假设成立的前提下,出现目前样本数据对应的统计量(如t值、F值、χ^(2)值等)乃至更极端数值的概率。因此,描述统计检验结果时应给出统计量(如t值、F值、χ^(2)值等)和P值。

摘要： 为了获得更优的高校毕业生就业预测结果,设计了基于大数据分析技术的高校毕业生就业预测模型。首先收集高校毕业生就业相关样本数据,将其输入到最小二乘支持向量机进行训练,拟合高校毕业生就业变化态势;然后采用蚁群算法根据高校毕业生就业变化态势对预测模型参数进行优化,构建最优的高校毕业生就业预测模型;最后与其它高校毕业生就业预测模型进行了对比测试。测试结果表明,大数据分析技术可以更好的描述高校毕业生就业变化态势,提升高校毕业生预测效果,高校毕业生就业预测速度加快,具有更高的实际应用价值。

摘要： 为了提高“C语言程序设计”课程的教学效果,本文采用2020学年度该课程教学中学生的课程学习数据以及期末考试成绩数据作为样本数据,采用决策树分类算法构造决策树分类器,并利用该决策树分类器对2021学年度该课程前期阶段学生的学习数据进行分类,来预测2021学年度学生该课程的考试通过情况,根据预测结果,对分类结果为不合格的学生在后期课程的教学中加强专项辅导,同时根据分类结果为不合格的学生所占的比例,适当调整教学方案,因材施教。

摘要： 一、前言近年来,云南省的经济快速发展,离不开国家的扶持,更得益于乡村振兴这一伟大举措。而数字普惠金融于近几年得到了广泛的普及和应用,但国内许多学者对于此研究的都是全国范围的,对于单个省的研究较少。基于此,本文通过研究数字普惠金融对云南省经济发展的作用,对云南省的各县域面板数据进行回归分析,并作出合理建议。由于部分县域数据的缺失,本文选用2014-2019年云南省113个县域样本数据。

摘要： 论文描述统计检验结果时,应注意以下问题:1.P值指零假设成立的前提下,出现目前样本数据对应的统计量(如t值、F值、χ^(2)值等)乃至更极端数值的概率。因此,描述统计检验结果时应给出统计量(如t值、F值、χ^(2)值等)和P值。

摘要： 基于结构方程模型,对国内机场旅客满意度进行实证研究,以期发现影响机场旅客满意度的直接或间接因素.通过构建理论假设,形成机场旅客满意度结构方程模型路径图;结合样本数据对模型进行拟合、检验和修正,建立了相应的测量模型和结构模型.研究结果表明,感知价值、服务质量和企业形象都对机场旅客满意度有直接显著的影响,且四者之间的关联性较强.

摘要： 引言:深度学习是技术领域和教育领域共同关注的热点问题,但具体内涵差异较大。技术领域的深度学习属于机器学习的学术、工程领域研究中一个新的方向,目的是实现人工智能的普及化。深度学习的具体过程可简述为:挖掘所给样本数据的内在规律与联系,提取、分析样本的特征信息,如图像、文本和声音,处理。

摘要： 采集某冶炼厂闪速吹炼工艺3个月的生产数据,通过散点趋势图分析法对冰铜粉与产物(烟尘、炉渣、粗铜)中As含量变化趋势,工艺参数与As含量的关系,以及As在炉渣与粗铜中的分配关系进行分析研究,验证了样本数据的有效性,并通过数据计算处理,从中提取了As杂质在各产物中的分配系数,分析了闪速吹炼工艺条件对As杂质分配的影响,为建立As杂质数学模型奠定基础.

摘要： 方差是度量随机变量或样本数据波动性大小的一个标准,一般方差越大随机变量或数据的波动性就越大.但是同方差的不同随机变量或数据让我们感觉到的波动程度可能是不同的.这是由于它们的均值或度量单位不同引起的.变异系数可以消除均值与度量单位的影响,但变异系数也有基不足之处,因此本文提出了形式和性质上更具有度量性的度量波动性的一个新标准.我们暂将其称为波动率(RF).本文对一些常见的随机变量及随机模拟样本进行了波动率的具体计算.

摘要： 复杂抽样是指除单纯的简单随机抽样方法外，由其他多种抽样方法组合而成的抽样方式，由此抽出的样本被称为复杂样本。当前全国性大规模的抽样调查往往都是复杂抽样设计，由复杂样本数据对总体参数进行推断则成为核心内容，通常有两种推断方法体系。一种是基于设计的统计推断；另一种是基于模型的统计推断。基于设计的抽样推断和基于模型的推断两种方法各有其优缺点，对总体进行推断使用哪种方法视数据特征而定。基于设计的推断以抽样设计为基础对样本数据进行推断，只能基于一次具体的调查。在样本量较小、存在非抽样误差、总体分布呈偏态等情况下这种推断方法效率有限。基于模型的推断方法对模型假设有高度依赖性，而检验假设的正确与否过程比较困难，目前该领域的研究停留于理论探讨而很少付诸应用，且仍未建立起完整的理论体系，对于模型推断方法的适用场合也未达成共识;尤其是针对复杂样本的模型推断，还存在诸多值得研究的空间。

摘要： 进出口煤炭化验中会出现一些离析值,离析值的检验与取舍是化验过程中一项十分重要的工作,究竟应如何判断和决定取舍,这是我们在化验中经常会遇到的实际问题.本文叙述了离析值统计检验与取舍的格拉布斯法、狄克逊检验法、科克伦最大方差检验法、平均误差判据、阿贝判据、阿贝～赫梅特判据6种统计检验方法,并给出实例.对煤炭化验人员有一定的实际参考意义.

摘要： 本文主要介绍侧重近期观测样本的短期经济预测模型。一是根据样本年代的远近程度给予不同程度的权重.二是利用近期回归拟合数据与原样本数据作为新的回归样本数据进行计算.从预测结果来看,这两种方法较使用原始样本数据得出的回归模型进行预测的结果比较误差精度明显提高.所以,该种方法,在进行短期经济预测时,还是可以参考使用的.

摘要： 每个国家都会面临汇率制度的选择问题。汇率制度的选择一直是,而且仍将是国际金融领域中最重要、争论最为激烈的问题之一。每一个国家的政府也会根据自己国家的经济发展水平、金融市场的完善程度、与国外经济的关联性等因素的具体特征,来选择不同的、适用于自己国家的汇率制度。本文提出了一篮子货币汇率制下的具体篮子货币，包括:美元(USD)、日元(JPY),欧元(EUR)、港元(HKD)、韩元(KRW)、新台币(TWD)、英镑(GBP)以及澳元(AUD)八种。在此基础上，构建了人民币一篮子货币汇率制的基本模型，并且利用样本数据得到一篮子货币汇率制的年度及月度模拟值。根据这些模型以及模拟值，得到以下启示: 首先，一篮子货币汇率制考虑了篮子里所有币种相互变动对人民币汇率的影响，而不仅仅考虑美元一个币种，因此，一篮子汇率的变动幅度相应地比单一钉住美元的固定汇率制的名义汇率要大。其次，采用一篮子货币汇率制后，人民币对除美元外其他币种的汇率波动幅度比目前的名义汇率小得多。最后，需要说明两个问题:其一，本文所构建的模型所选的样本是基于目前的情况。其二，本文对模型权重的处理采用了单一的贸易权重。

摘要： 利用主成分分析法,对上海海运学院"教师课堂教学质量评价指标体系"的部分样本数据进行统计分析.得到2个综合指标,并通过因子旋转,进一步明确了综合指标的实际意义.以此对部分教师课堂教学质量做出科学评价.

摘要： 烧结矿碱度的测量是钢铁工业中的关键和难点,况且又容易受到烧结几乎每一个操作环节的影响.据此提出利用BP神经网络进行多传感器数据融合的烧结矿碱度的预报模型.本文通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值。

摘要： 烧结矿碱度的测量是钢铁工业中的关键和难点,况且又容易受到烧结几乎每一个操作环节的影响.据此提出利用BP神经网络进行多传感器数据融合的烧结矿碱度的预报模型.本文通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值。

摘要： 烧结矿碱度的测量是钢铁工业中的关键和难点,况且又容易受到烧结几乎每一个操作环节的影响.据此提出利用BP神经网络进行多传感器数据融合的烧结矿碱度的预报模型.本文通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值。

摘要： 烧结矿碱度的测量是钢铁工业中的关键和难点,况且又容易受到烧结几乎每一个操作环节的影响.据此提出利用BP神经网络进行多传感器数据融合的烧结矿碱度的预报模型.本文通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值。

摘要： 本申请公开了一种样本数据处理方法、样本数据处理装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，该样本数据处理方法包括：计算重播缓冲区的各个样本数据的绝对时间差分误差值；分别根据各个样本数据的绝对时间差分误差值确定各个样本数据的优先级；将优先级高于预设优先级的样本数据作为待训练的样本数据。通过本申请方案，可基于样本数据的优先级对重播缓冲区的样本数据进行数据剪枝操作，使得重播缓冲区保留更有价值的样本数据。

摘要： 本申请实施例公开了一种样本数据的处理方法以及数据处理装置，用于节省人力成本，并为机器学习提供更多的学习样本，提高机器学习的效率和有效性。本申请实施例提供如下技术方案：获取样本数据，所述样本数据由终端录制所述终端的应用场景界面生成；获取所述样本数据中虚拟对象的状态信息；根据所述状态信息确定所述样本数据的数据标签，并根据所述状态信息确定所述样本数据对应的激励数据，所述数据标签用于指示所述样本数据对应的行动策略；将所述数据标签和所述激励数据与所述样本数据进行对应保存生成标签样本数据。

摘要： 取得部(10)取得正常样本数据和非正常样本数据。模型生成部(120)生成表现正常样本数据的正常模型。变更部(141)生成非正常样本数据的非正常特征向量，生成变更非正常特征向量的元素而得到的非正常变更向量。在非正常变更向量与正常模型相似的情况下，验证部(142)执行使用利用非正常变更向量表示的样本数据的处理。然后，验证部(142)验证是否由检测装置检测出异常事件。在验证出未检测出异常事件时，验证部(142)判定是否与检测装置无关地存在异常事件。在判定为存在异常事件的情况下，验证部(142)将利用非正常变更向量表示的样本数据作为检测遗漏样本数据(154)存储到存储部(150)。

摘要： 本发明提供了一种围术期患者样本数据集均衡方法及样本数据集获取系统。样本数据集均衡方法包括：S1，对围术期患者的样本数据集中的少数类标签样本进行过采样获得合成样本，为合成样本生成对应的合成标签集，样本数据集包括多个样本和样本对应分类标签集；S2，将合成样本和合成标签集加入样本数据集获得临时样本数据集；S3，对临时样本数据集中的样本进行清洗获得均衡样本数据集。对样本数据集中的少数类标签样本进行过采样以增加少数类标签样本数量，均衡多数类标签样本和少数类标签样本，清洗噪声样本提升输出的均衡样本数据集中样本质量，均衡样本数据集用于后续分类处理时能够提升分类模型的表现效果。

摘要： 本申请公开了一种样本数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取用于训练预设的意图识别模型的所有样本数据；根据每一样本数据的意图标签及语言模型标签，确定每一样本数据所属的意图类别及语言模型类别；统计各个意图类别下的样本数据的数量，各个语言模型类别下的样本数据的数量以及所有样本数据的总数量，并基于此计算每一意图类别的意图权重及每一语言模型类别的语言模型权重；基于各个意图类别的意图权重及各个语言模型类别的语言模型权重，确定意图识别模型的损失函数，并以此对意图识别模型进行训练。通过本申请方案，可减小大数据量样本数据与小数据量样本数据对意图识别模型的影响差异，保障训练的有效性。

摘要： 提供了用于样本数据库的系统和方法，其中，样本数据库用于匹配目标涂层。在一个实施方式中，该系统包括存储在存储装置上的样本数据库。该样本数据库包括样本涂料配方和样本图像特征，其中，至少一个样本涂料配方关联至至少一个样本图像特征。至少一个样本图像特征包括空间微颜色分析，该空间微颜色分析包括由至少两个样本像素之间的样本像素特征差异确定的值。

摘要： 本申请公开了一种样本数据处理方法、样本数据处理装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，该样本数据处理方法包括：计算重播缓冲区的各个样本数据的绝对时间差分误差值；分别根据各个样本数据的绝对时间差分误差值确定各个样本数据的优先级；将优先级高于预设优先级的样本数据作为待训练的样本数据。通过本申请方案，可基于样本数据的优先级对重播缓冲区的样本数据进行数据剪枝操作，使得重播缓冲区保留更有价值的样本数据。

摘要： 本发明公开了一种基于无线电干扰值样本数据确定最小采样本量的方法，所述方法包括：利用无线电干扰值实际测量样本数据，分别确定年度无线电干扰值最小采样样本量、月度无线电干扰值最小采样样本量、及每天的无线电干扰值最小采样样本量；根据年度最小采样样本量对无线电干扰值进行采样,对采样的无线电干扰值取平均值，获取全年无线电干扰平均值；并根据月度最小采样样本量对无线电干扰值进行采样,对采样的无线电干扰值取平均值，获取全月无线电干扰平均值；以及根据每天最小采样样本量对无线电干扰值进行采样,对采样的无线电干扰值取平均值，获取全天无线电干扰平均值。

摘要： 本发明提供一种大数据分布式计算过程中样本数据/参数的传递方法。其中涉及的大数据分布式计算过程中样本数据/参数的传递方法，以及基于此的大数据分布式计算系统相关的计算机可读存储介质，通过提供高效可复用的RDMA通道连接等为任务调度引擎与任务计算引擎或任务计算引擎与任务计算引擎间的样本数据/参数提供高效的RDMA通道，以及在传输完成后又有通过TCP通道传输完成通知消息以进一步提高分布式计算系统的效率。

摘要： 本申请涉及一种基于区块链与大数据的污水处理样本数据管理方法及系统，包括获取实际污水处理样本数据，并获取区域标识码以及实际采集时间点；根据所述实际污水处理样本数据获取采集时刻样本属性信息；获取样本实际图像信息和样本实际轮廓扫描信息，并生成采集时刻样本外形数据；根据实际污水处理样本数据、所述区域标识码、实际采集时间点、采集时刻样本属性信息和所述采集时刻样本外形数据生成实际样本综合数据，并生成污水处理样本数据变化集合，并将所述污水处理样本数据变化集合基于哈希上链存储于预设的区块链存储模块。本发明实现提升污水处理样本数据的管理准确率以及有序性，满足实际生产过程中对污水处理样本数据管理的需求。