包括两个函数：Fseries.m 和 Fseriesval.m [a,b] = Fseries(X,Y,n) 拟合形式的 n 阶傅立叶展开y = a_0/2 + Sum_k[ a_k cos(kx) + b_k sin(kx) ] 使用最小二乘法拟合向量 X 和 Y 中的数据。 Y = Fseriesval(a,b,X) 计算由系数 a 和 b 在向量 X 中的值定义的傅立叶级数。 额外的参数允许重新缩放 X 数据和仅正弦或仅余弦的扩展。 例子： % 生成数据x = linspace(0,2,41)'; y = mod(2*x,1); % 使用 FSERIES 来拟合[a,b,yfit] = Fseries(x,y,10); % 在更精细的网格上进行评估xfine = linspace(0,2)'; yfine = Fseriesval（a，b，xfine）; ％可视化结果情节（x

线性回归 这是以下技能的锻炼。 Kotlin（以前有一些Java组合） 最小二乘近似（线性回归） 线相交 JetPack数据绑定 路径/线图 路径/线 使用绘画类渲染接触点和回归线（超过2个点） 最小二乘近似 我们确定最接近数据点且误差最小的线。 该代码在下面引用的数值分析文本的第8.1章中定义。 正交线 点到线的最短距离始终是正交的。 我们可以使用以下坡度截距公式找到每个交点。 Kotlin 这是Kotlin练习（带有一些以前的Java类），并且使用了数据绑定。 笔记 该代码库无法处理以下失败情况。 旋转-没有执行任何保留点或重新渲染的操作。 排序-点“不”排序； 因此从左->右触摸屏幕（添加点）！ 参考 数值分析，第5版，Burden，第8.1章，第436-442页离散最小二乘近似 Adobe Flex中的练习演示

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广义Pareto分布(generalized Pareto distribution，GPD)是统计分析中的一个极为重要的分布．对基于广义 Pareto分布的若干个样本分位数进行了研究．首先，求解具有较高精度的形状参数的参数估计；其次，得出广义 Pareto分布位置参数及尺度参数的近似广义最小二乘估计．本方法简单易行，对形状参数的存在条件没有限制，通过Monte Carlo模拟验证了该方法具有较高的精度．

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