CA贫困和中位数收入 加利福尼亚州2019年贫困百分比估计和家庭收入中位数的数据可视化。
2023-01-17 18:50:39 17KB JupyterNotebook
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10.4 从历史数据估计的波动率 为根据历史数据估计股票价格的波动率,观察股票价格的时间间隔通常 是固定的(例如每天、每周和每月)。 定义: n+1:观察次数 Si :在第 i个时间间隔未的股票价格 τ:以年为单位表示的时间间隔的长度 令: µ i i i S S = −      ln 1 其中,i=1,2.⋯,n 因为 S S e ui i u i i= − 1 , 为第 i 个时间间隔后的连续复利收益(并不是以年 为单位)。的标准差 s的通常估计值为: s n u ui i n = − − = ∑ 1 1 2 1 ( ) 或 ( )s n u n n ui i i n i n = − − −       == ∑∑ 1 1 1 1 2 1 2 1 其中 为 的均值。u iu 由方程(10.11)可知,ui 的标准差为σ τ 。因此变量 s 是σ τ 的估计 值。σ本身可被估计为 s* ,其中: s s * = τ 期货开户中心_帮助在最优质大公司低交易费开户转户_点击http://www.qhkhzx.com
2023-01-16 14:53:14 1.3MB Options Futures Derivatives
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卫星计算 需要搅拌机!!! 所需的包 py pylab(matplotlib) urllib 数学 麻木 跑步 blender startup.blend --python main2.py 如果您不想启动Blender,而只想获取原始数据(控制台+ matplotlib),请像这样启动: blender startup.blend --python main2.py --background 代码: 从特定类别下载数据: TLE.download(category) example: TLE.download("iridium") 获取类别中的卫星数: TLE.numOfSat(category) example: TLE.numOfSat("noaa") 列印特定的TLE: TLE.printTLE(category, satNr) example: 从以下类
2023-01-15 12:18:02 4.85MB cpp blender satellite collision-detection
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基于状态观测器的故障诊断方法,陈晓智,,本文给出了故障诊断的基本概念和该学科研究方法的详细分类表,从数学模型的角度介绍了基于观测器的故障诊断方法,并详细推导了失
2023-01-15 09:22:46 158KB 状态估计
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Classification,Parameter Estimation and State Estimation An Engineering Approach Using MATLAB
2023-01-13 10:53:28 6.29MB 分类 参数估计 状态估计 MATLAB
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ARMA(p,q)的最小二乘估计 非线性最小二乘估计
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距离估计器 使用双端读取估计两个核苷酸序列片段之间的距离
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用于SAR数据基线估计的程序
2023-01-09 22:38:30 9KB c++11
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matlab精度检验代码基于q因子的数字图像相关算法:qDIC 目的 该存储库包含qDIC的MATLAB m文件以及合成示例图像。 qDIC算法确定连续图像之间或从静态参考图像到当前图像的2D位移场,或使用“混合”参考更新方案。 运行qDIC 软件需求 MATLAB 2011b(适用于“ griddedInterpolant”)和关联的图像处理工具箱(适用于其他杂项函数调用)是运行此代码的最低要求。 在某些情况下,较早的版本可能会使用“ interpn”运行,但性能和/或准确性可能会受到影响(并且您可能必须实施对“ interpn”的更改)。 目前在CentOS 7和Windows 7/10 x64上的Matlab 2017a(新版本应该可以)下进行开发。 提供了一个“基本”版本(测试版),该版本支持基本的Matlab(即没有工具箱),其性能与相似。 您可以在找到更多最新版本,尽管我们有时会调和这两个版本 输入图像要求 要检查图像是否具有所需的散斑图案和强度值以便相关,可能需要看我们的眼镜。 我们建议输入图像的子集大小至少应为每个维度中像素数的3倍。 默认子集大小为64px x 64p
2023-01-08 21:11:00 78.69MB 系统开源
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用传统最小二乘法及其改进方法进行谐波状态估计时,大都是对谐波进行非同步测量,然后求解一个大型的超定线性方程组,其估计精度不足、计算量大、状态量测量数目多且费用昂贵。提出一种基于同步相量测量的谐波状态估计,并用复数奇异值分解求解病态线性复变量方程组的方法,可在系统状态非完全可观的情况下进行有效估计,降低了对测量冗余的要求。以IEEE30节点系统为例,采用同步测量方法测量支路的谐波电流和节点的谐波电压,分别用Matlab和基于奇异值分解(SVD)的最小二乘估计程序进行仿真。结果表明,用SVD算法对系统进行谐波状态估计时较为准确。
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