该程序可以作为误差数据处理的C语言模板程序，只需改变相应的数据即可实现大量数据的误差处理。

本资源有两段代码，一段是用rand随机数循环算pi的值和矩阵算pi的值并进行对比和耗时分析；另一段是用matlab内置伪随机算法rand生成正态分布概率密度函数，并包含图像的生成和对比。有问题可以私信，有问必答，欢迎你的购买

matlab均方误差的代码BLP需求估算 基于随机系数Logit模型的结构需求估算方法。 带有一个示例，该示例复制了的结果。 数据文件和变量描述是从借来的。 我要感谢Nevo教授提供此程序，该程序是基于该程序。 该程序包含以下文件： BLP_notes.pdf-说明使用BLP的动机，必要数据，模型原语和估算步骤的文件。 BLP_demand.py-定义BLP类的主文件，并使用Data类运行该模型并输出系数估计值，标准误差和目标函数的值。 data_Nevo.py-定义Nevo（2000b）复制的数据类的文件。 iv.mat ， ps2.mat -Nevo（2000b）复制的数据文件。 要运行程序： 运行data_Nevo.py 运行BLP_demand.py 结果： Mean SD Income Income^2 Age Child Constant -2.010197 0.558228 2.292376 0.000000 1.284481 0.000000 0.327063 0.162589 1.209040 0.000000 0.631174 0.000000 Price -62.

用法： [q,se]=分位数(x,p) [q,ql,qu]=分位数(x,p,a) 这确定了对应于数据集 X 中概率 P 的分位数，以及它们的标准误差或水平 A 的置信区间。使用 Maritz-Jarrett 方法计算标准误差，并通过正态近似计算置信区间。 注意：Q1=quantilese(X,P) 与 Q2=prctile(X,100*P) 不同。 这里 Q1=XS(M1) 而 Q2 在 XS(floor(M2)) 和 XS(ceil(M2)) 之间插值，其中 X 的长度为 N，XS 是排序后的 X，M1=round(N*P) 和 M2 =N*P+1/2。 此函数不需要统计工具箱。

书名:测量结果误差估计 作者:( 苏{212042}诺维茨基, 佐格拉夫著 ISBN号:7-5026-0357-3 价格:6.80 出版地:北京 出版社:中国计量出版社 出版时间:1990.11 页数:352 页 开本:19厘米

基于matlab的最小误差法的胸片分割系统。最小误差分隔法是一种快速有效的分隔算法，通过假设目标和北京的灰度分布服从混合告诉正态分布，能够更好地适应于医学图像的灰度分布特点，取得有效的目标分隔方法，代码亲测可用，有很高的参考价值

称重传感器执行标准及性能试验程序与误差计算方法.pdf

论文研究-面板数据空间误差分量模型的空间相关性检验.pdf,  将截面误差分量模型(spatial error components, SEC)扩展至面板数据, 推导其联合检验、边际检验及条件检验, 并通过Monte Carlo模拟实验证明: 当随机效应存在时, 条件检验更为有效; 当随机效应不存在时, 边际检验更为有效; 空间权重矩阵的选取与随机效应是否存在相关, 但未标准化的空间权重矩阵更适合检验空间相关性; 此外, 更大的N或T使得检验更为有效. 研究同时发现, 当真实数据生成过程为面板数据SEC模型时, 传统空间经济计量模型中的Moran I、LM-Error及LM-Lag检验均失效.

基于高斯牛顿(Gauss-Newton)法标定ABB-6700机械臂各关节参数误差

理想格上的加密方案具有密钥尺寸小、加密效率高的优势，利用理想格环上带误差学习（R-LWE,ring learning with error）问题，构造一种可以保护用户属性隐私的属性基加密方案，支持灵活的访问策略，提供用户隐私保护，并且提高方案效率，缩短密钥尺寸。该方案通过采用半策略隐藏方式，保护用户的隐私，从而避免用户的敏感属性值泄露给其他任何第三方。另外，将扩展的Shamir门限秘密共享技术应用于构造方案的访问结构，从而实现用户属性的“与”“或”“门限”这3 种操作，具有更高的灵活性。经安全性分析证明，该方案在标准模型下满足自适应选择明文攻击安全。通过与其他方案的对比，该方案系统公钥、系统私钥、用户私钥长度以及密文长度都有所优化，在实际应用中更加有效。