电子测量与检验技术

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matlab中的ks检验代码本地新奇检测 版权 该软件包包含用于执行本地新颖性检测的 Matlab 源代码，如下所述： Paul Bodesheim 和 Alexander Freytag 以及 Erik Rodner 和 Joachim Denzler： “多类识别问题中的局部新颖性检测”。 IEEE 计算机视觉应用冬季会议 (WACV) 的论文集，2015 年。 如果您正在使用此代码，请引用该论文！ (LGPL) 版权归 Paul Bodesheim 和 Alexander Freytag 以及 Erik Rodner 和 Joachim Denzler 内容 learn_local_novelty_detection_model.m test_local_novelty_detection_model.m demo_local_novelty_detection.m README.md License.txt code_knfst.zip KNFST 源代码 我们还包含了论文中的源代码： Paul Bodesheim、Alexander Freytag、Erik Rodner、M

随机数检验是对利用随机数生成器产生的伪随机数序列与真正的[0,1]均匀分布随机数序列的相似程度的检验。分为经验检验和理论检验。经验检验是一种统计检验，根据来自某分布总体的简单随机样本的性质，如特征值、均匀性、随机性和组合规律性等，研究随机数生成器产生的随机数列的相应性质，进行比较、鉴别，确定其差异程度。

二、多元线性回归预测模型的显著性检验 与一元线性回归的情形类似，也应检验y与x1,x2…，xm之间的线性相关关系是否显著。只有线性相关关系显著时，所求得的多元线性回归模型才有应用价值，这时，也称回归模型（方程）的回归效果显著。 但与一元线性回归也有不同之处：一元线性回归中只有一个自变量，“回归效果不显著”与“b=0”是一回事；对于多元线性回归则要复杂得多，否定了假设 “H0：b1=b2=…=bm=0”时，认为多元线性回归方程的“整个回归效果是显著的”，有一定实用价值，但并不等于说y与所有的自变量xj(j=1，2，…，m)均有密切的相关关系，也可能有某几个xj与y 的相关关系并不密切，但没有影响大局。因此，对多元线性回归模型，除了要检验“整个回归效果是否显著”外，还应逐个检验每个回归系数bj(j=1，2，…，m)是否为零，以便分辨出哪些xj对y无显著影响。下面分别加以讨论。