函数文件：ibootci 自举置信区间 ci = ibootci(nboot,bootfun,...) 计算 bootfun 计算的统计量的 95% 迭代（双）引导程序置信区间。 nboot 是一个标量，或最多两个正整数的向量，表示第一次和第二次引导的重复样本数。 bootfun是用@指定的函数句柄，或表示函数名称的字符串。 第三个和后面的输入参数是数据（列向量），用于创建 bootfun 的输入。 ibootci 通过从列向量数据参数（必须具有相同大小）的行中采样来创建每个第一级引导程序。 两侧区间的标称中心覆盖被校准以通过引导迭代和插值实现二阶精确覆盖。 然后使用 bootstat 的经验累积分布函数的线性插值来构建两侧置信区间。 整个过程中使用的重采样方法是平衡重采样。 nboot中第一和第二个引导程序复制样本集的数量的默认值分别为5000和200。 ci = ibootci(

EasyScrollerChartView EasyScrollerChartView ：这是一个自定义标题内容，可滑动，惯性滑动，边界回弹，可单击的坐标系图，使用简单，只有一个自定义视图应有的基本素质（适用于横坐标区间平均，只关注纵坐标的场景） 原理：先通过横坐标刻度值和纵坐标刻度值确定原点的位置，确保刻度值的布局，再次基础上确定可替换区域Rect，滑动使用滚动条。 功能： 1，通过继承EasyScrollerChartView实现drawContent方法，使用参数替换自己所需的内容（柱，线，点随你画，参数齐全），其他功能皆由父类实现，如需修改可重载父类方法。 2，可随手写笔迹，越过左右边界自回弹，且在边界处滑动阻尼。 3，提供点击事件，并且将点击坐标处理转换（横坐标代表点击位置相对于所画内容的横坐标下标，纵坐标为相对于当前自定义坐标系的值），实际使用需自己再次处理。 4，横

基于elementui2.15.8和vue2的el-data-picker季度区间选择器

针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预测区间包含被预测值的频率或概率可以被显著性水平参数所控制,即预测区间具有极高的可信度.同时,由于使用岭回归学习回声状态网络的输出权重,使得算法在学习阶段对样本的留一交叉估计可以被快速地计算,极大地缩短了一致性预测的学习时间.理论分析表明,所提出算法的时间复杂度等价于原始回声状态网络算法的时间复杂度,即算法具有较快的计算速度.实验表明,所提出算法能够较精确地控制预测的错误率,对噪声具有鲁棒性,且预测区间比基于高斯过程的预测区间更加准确地刻画了被预测值的波动范围.

记录111

主要给大家介绍了关于python如何遍历指定路径下所有文件（按按照时间区间检索）的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

针对属性权重信息不完全未知的区间直觉梯形模糊数多属性多方案(MADM)决策问题,笔者定义了区间直觉模糊数的距离公式、灰关联系数,给出了权重信息不完全情况下属性权重的计算方法,并通过数学软件计算得到各属性的权重,对方案进行了排序。最后,通过算例说明了该方法的实用性。

在数理统计课程中，使用R语言，进行区间估计。在数理统计课程中，使用R语言，进行区间估计。

摘要针对藻类荧光光谱解析中常见的信息冗余和光谱相关性问题，基于偏最小二乘（ＰＬＳ）的方法，提出了区间蒙特卡罗偏最小二乘（）方法，有效地解决了特征波长的选取问题。

​ 1013 数素数 令 Pi​ 表示第 i 个素数。现任给两个正整数 M≤N≤104，请输出 PM​ 到 PN​ 的所有素数。 输入格式： 输入在一行中给出 M 和 N，其间以空格分隔。 输出格式： 输出从 PM​ 到 PN​ 的所有素数，每 10 个数字占 1 行，其间以空格分隔，但行末不得有多余空格。 输入样例： 5 27 输出样例： 11 13 17 19 23 29 31 37 41 43 47 53 59 61 67 71 73 79 83 89 97 101 103 代码长度限制: 16 KB 时间限制: 200 ms 内存限制: 64 MB 思路:    1.判断素数      我们需要写一个判断一个整数是否是一个素数的函数:             素数是什么呢?             是除了1和它本身以外没有任何的因子.             那么我们只要发现它的一个因子就可以说他不是素数,反之,返回true.             因子是什么?             一个数除以它的因子余数为0.             我们可以根据这一点