一类伪距离用于使用变换后的数据或间距来得出测试统计信息，以测试参数模型的拟合优度。 这些统计数据可以视为基于密度的统计数据，并可以表示为间距的简单函数。 众所周知，当零假设很简单时，统计量遵循渐近正态分布而没有未知参数。 在本文中，我们强调零复合假设的结果：首先可以通过广义间距法（GSP）估计参数，这等效于最小化与所考虑类别的伪距离； 随后，将估计的参数用于替换用于估计的伪距离中的参数； 可以构建复合假设的拟合优度统计数据，并显示出其又具有渐近正态分布而没有未知参数。 由于这些统计数据与差异度量有关，因此可以证明这些测试总体上是一致的。 此外，由于这些统计信息的简单性，并且在拟合模型后不会产生任何额外成本，因此可以将它们视为卡方统计信息的替代统计信息，而卡方统计信息需要使用统计方法基于经验分布（EDF）选择区间和统计信息具有复杂零值分布的原始数据可能取决于所考虑的参数族，也可能取决于真实参数的向量，但EDF检验对于替代假设所指定的某些特定模型的功能可能更强大。

为了研究特殊部位、特殊风向中,薄板型结构表面风压对高斯特性的符合程度,采用拟合优度法对采样点风压时程序列进行检验分析.研究结果表明:薄板型结构顺风向情况下,迎风面大部分区域的风压属于高斯分布,但在"驻点"周围存在零散的非高斯区域,而背风面底部存在能量较高的小旋涡,因此其表面风压表现出明显的非高斯特性.横风向情况下,由于受到有组织旋涡的影响,大部分区域表现出明显的非高斯特性.拟合优度法可以直接获得判定结果,不需要人为判断,从而解决传统方法使用偏度、峰度等参数作为分辨参考依据时,无法给出确定结论的不足.

逻辑回归模型已成为研究二进制响应变量之间的关联的常用方法。 它的广泛应用取决于其易于应用和解释。 Logistic回归模型的拟合优度评估主题吸引了许多科学家和研究人员的关注。 拟合优度测试是确定拟合模型的适用性的方法。 在logistic回归模型中提出和讨论了许多评估拟合优度的方法，但是，拟合优度统计量的渐近分布研究较少，需要进行更多的研究。 这项工作将专注于评估拟合优度检验的渐近分布行为，还将进行全局拟合优度检验之间的比较，并通过仿真对其进行评估。

本研究分别采用Lo MacKinlay的传统方差比检验，Wright非参数检验，Chow Denning多元方差检验和Joint Wright多元方差检验来分析和检验欧盟碳排放市场的特征，结果表明：欧盟碳排放权交易的12年发展历程中，只有第二阶段的收益率遵循the过程，显示出形式薄弱的有效市场，而第一阶段和第三阶段则不具备有效市场的特征。

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该代码执行基于小波的高阶频谱分析，以确定时间序列是否包含二次交互频率分量。 特别是，该代码执行以下操作： 1) 计算基于小波的双相干谱并进行逐点显着性检验以确定各点的双相干是否具有统计显着性2) 计算基于局部小波的自相干和双相，以测量三个频率分量之间作为时间函数的非线性相互作用程度，并确定非线性相互作用如何影响时间序列的循环几何。 3) 使用蒙特卡罗方法计算局部自相干对红噪声背景的统计显着性4) 计算完整双相干谱的对角切片并计算双相干估计的置信区间。 该代码采用并需要由 A. Grinsted 编写的代码，可从http://noc.ac.uk/using-science/crosswavelet-wavelet-coherence 获得。 有用的参考资料 Elsayed，MAK：风波相互作用的小波双相干分析，海洋工程，33， 458-470，2006 年。 Schulte, JA：非平稳

重夸克有效理论根据少量参数对半轻体Λb→Λc衰变做出模型独立的预测。 没有子引导Isgur-Wise函数以ΛQCD/ mc，b的顺序出现，只有两个子次级引导函数以ΛQCD2/ mc2的顺序输入。 这些功能使我们可以将LHCb数据和晶格QCD计算的形状因子和衰减率调整到ΛQCD2/ mc2阶。 我们得出比值B（Λb→Λcτν¯）/ B（Λb→Λcμν）的标准模型预测要精确得多，并且发现ΛQCD/ mc表现良好，因此扩展存在，这是一个长期存在的问题。 我们的结果允许对Λb→Λcℓν率进行更精确和可靠的计算，并且在μ（或e）模式下具有更好的数据可以系统地改进。

matlab精度检验代码深醋酸 预测蛋白质中赖氨酸乙酰化位点的深度学习框架 要求 Python> = 3.6 Matlab2016a Tensorflow = 1.6.0 文件描述 “深度学习”文件夹中有七个子文件夹。 由这六个编码方案命名的文件夹是python代码，并且通过对通过不同编码方法获得的特征向量执行4倍交叉验证来获得预测变量。 在名为“编码方案”的文件夹中，MATLAB代码有六种不同的编码方案，分别为Aaindex，BLOSUM62，CKSAAP（K空间氨基酸对的组成），IG（信息增益）One-hot和PSSM（位置特定计分）矩阵）。 这些程序可以将蛋白质片段编码为不同尺寸的特征向量。 名为“蛋白质捕获”的文件夹是一种蛋白质拦截程序，能够将蛋白质解释为长度相等的以赖氨酸为中心的片段。 （注意：运行该程序时，将FASTA文件和蛋白质ID文件放在此文件夹中） 名为“功能组合”的文件夹包含通过将六种编码方法与F分数组合而获得的最佳模型。 （注意：在运行该程序时，将编码测试集放入文件夹中，并且该文件夹中的所有文件应位于同一路径中） 六种编码方式介绍 一键编码 在乙酰化位点附近的小范

deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括： 四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati