中国经济增速的预测偏差 基于2008 年到2018 年55 家机构预测值的历史分析.pdf

该项目使用二次元差分方案实现一维椭圆偏差分方程的求解器。 此处考虑的 pde 具有以下形式： -(pu')'+qu=f, [a,b] u(a)=c1，u'(b)=c2。 其中 p、q、f 是给定的函数，c1 和 c2 是一些常数。 用户可以在相应的文件中定义自己的函数 p、q、f。 然后求解器可以估计函数 u。

灵敏度指标d'以标准偏差为单位测量信号与噪声平均值之间的距离。 c 是偏差标准与两种响应都不受欢迎的点的距离，也是在标准单位。 正 c 值表示偏向于高命中率和误报率。 包括根据 1/2N 规则修正完美利率。 cf. Stanislaw H, Todorov N, Behav Res Meth (1999) 31, 137-149

银行12月金融数据预测：料信贷结构偏差，但社融增速延续回升.pdf

matlab如何用代码拟合幂函数选择性峰推断：在局部最大值处对原始和标准效应量的无偏估计 此处的代码可用于计算峰值位置的偏差，适合大数据分析和模拟，以及从以下位置获得的论文中复制所有数据：。 请随时在您自己的工作中使用此存储库中的所有代码，但是，如果您愿意，请引用我们的论文，并提供指向该存储库的链接。 目录 介绍 神经影像质量单变量分析中的空间信号可以通过多种方法来表征，但是一种广泛使用的方法是峰推断：识别信号中的峰。 峰的位置和幅度提供了有用的激活摘要，并且定期进行报告，但是，这些幅度反映了选择偏差，因为这些点都已超过阈值，并且是局部最大值。 在此工具箱中，我们提供了重采样方法来估计和纠正此偏差，以便估计原始单位的变化以及用Cohen d和部分R2测得的标准化效应量。 我们的方法的细节和性能可以在我们的论文中找到：选择性峰推断：在局部最大值处对原始和标准效应量的无偏估计。 在那里，我们使用大量开放数据集评估了我们的方法，并讨论了如何将校正后的估计值用于进行功效分析。 资料夹结构 偏差计算 该文件夹包含用于实现自举，循环推断和数据拆分的函数，以计算均值，Cohen d以及通用线性模型的

近年来，算法公平性文献中的论文激增，提出了算法偏差的各种技术定义和减轻偏差的方法。 在人们越来越担心算法决策可能会加剧社会不平等的情况下，从法律角度来看，这些缓解算法偏见的方法是否被允许是一个复杂但日益紧迫的问题。 特别是，使用受保护的类变量存在紧张关系：大多数算法偏差缓解技术都利用这些变量或代理，但反歧视原则强烈偏爱对它们视而不见的决策。 本文分析了解决算法偏见的技术方法在多大程度上与美国反歧视法兼容，并建议了一条实现更大兼容性的途径。这个问题至关重要，因为缺乏法律兼容性会导致有偏见的算法可能被视为合法允许的，而旨在纠正偏见的方法可能被视为非法歧视。 例如，美国住房和城市发展部（“HUD”）最近提出的一项规则本应确立美国对算法歧视的监管定义的第一个实例，将为住房的不同影响责任创造一个安全港——不使用受保护类变量或关闭代理的相关算法。 然而，最近的大量研究表明，简单地删除受保护的类变量和关闭代理对确保算法不会有偏见几乎没有作用。 事实上，这种在机器学习社区中被称为“通过无意识实现公平”的方法被广泛认为是幼稚的。 虽然在最终规则中删除了围绕算法的语言，但这种对决策中受保护属性可见性的关注是美国反歧视法的核心。因果推断提供了一种潜在的方式来协调算法公平技术与反歧视法。 在美国法律中，歧视通常被认为是“因为”受保护的阶级变量而做出的决定。 事实上，在促使 HUD 提议规则的德克萨斯州住房和社区事务部诉包容性社区项目公司案中，法院要求决策过程与不成比例的结果之间存在“因果关系”。 不是检查受保护的类变量是否出现在算法中，因果推断将允许使用受保护的类变量的技术，目的是否定与种族相关的数据中的因果关系。 虽然从相关性转变为因果性是具有挑战性的——尤其是在机器学习中，利用相关性做出准确预测通常是目标——这样做提供了一种调和技术可行性和法律优先级的方法，同时提供了针对算法偏见的保护。

偏差=两电感之差/两电感之和(差比和) PID输出=P*偏差+D*偏差变化率 偏差变化率=本次偏差-上次偏差

目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42

MATLAB/SIMULINK 中的负载频率控制

圆环标识在目标识别及定位中应用广泛，其定位精度很大程度上决定了三维测量系统的精度。为了消除由透视投影变换产生的离心偏差，提高圆环标识的定位精度，对圆环的离心偏差校正展开研究，根据已有的空间投影推导给出校正方法。首先同心圆环经过透视投影变换，得到中心分离的双椭圆，由双椭圆的中心和同心圆环半径信息，得到圆心的实际位置。然后进行同心圆环投影仿真实验，根据圆心定位结果分析偏心误差与圆环半径以及旋转角度的关系。最后利用显示器作为物平面显示不同参数的同心圆环，与相机构成实验系统对圆心测量精度进行评价。结果表明：此方法可以准确地获取圆环标识的真实投影点，且校正后，经标定的相机平均反投影误差减小为原来的50%。利用显示器验证圆环定位精度，与以前的标定板验证方法相比，圆环标定在操作上具有更好的灵活性与实用性。