jdk安装检验,java能执行,javac不能执行的原因

2．两独立样本的K-S检验 两独立样本的K-S检验能够对两独立样本的总体分布情况进行比较。其零假设是H0为样本来自的两独立总体分布没有显著差异。

matlab精度检验代码弹球损失双支持向量聚类（pinTSVC） 这是该论文的实施：M. Tanveer，Tarun Gupta，Miten Shah，以及阿尔茨海默氏病神经影像学倡议组织。 2020年。弹球损失双支持向量聚类。 ACM Trans。 多媒体计算。 公社应用（接受），共23页。 文件说明： readdataset.m：用于在数据集上运行选定算法的主文件。 在path变量中，专门指定包含您要在其上运行算法的数据集的文件夹的路径。 最终结果存储在results.txt文件中，最佳参数存储在parameters.txt文件中。 main_pintsvc.m：选择pintsvc算法的参数和k倍交叉验证的k值。 可以选择参数c（由变量csv1表示），mu（由变量mus表示）和tau（由变量taus表示）用于网格搜索方法。 pintsvc.m：提出的pinTSVC算法的实现。 获取参数c，mu，tau，训练数据和测试数据，并提供获得的准确性和运行时间。 adding_noise.m：在数据集上添加具有不同标准偏差的零均值高斯噪声。 变量rs是指非零高斯噪声的标准偏差。 为了快速重现

在文献中，有几种可用的多元正态性检验（约 50）。 其中包括基于观测值平方 Mahalanobis 距离的卡方分位数-分位数图的图形方法。 除了图形 qq 接近之外，在这个文件中，我们提出了一个替代的统计测试。 它只需要多元样本数据矩阵。

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[3. 两样本尺度、位置、分布检验问题](https://blog.csdn.net/qq_43940950/article/details/116652650) 位置参数检验 尺度参数检验 分布检验

仅计算 t 值的 2 样本 t 检验，跳过非常耗时的 p 值计算。 这对于需要尽可能快地多次计算 t 值的置换测试来说是很好的。 该检验假设方差相等，并允许不相等的样本量。

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