matlab标志函数代码LCV（潜在因果变量模型） LCV是一种使用GWAS数据推断遗传因果关系的方法。 LCV在Matlab和R中实现。要运行LCV，您将需要LD分数（非分层，祖先与GWAS数据匹配），可以下载。 您还可以使用来计算自己的LD得分。 您还需要带符号的摘要统计信息：效果大小估计值（以每个标准化基因型效果大小为单位）或Z得分。 在源代码中描述了每个功能的用法。 在Matlab和R中有示例仿真脚本，在R中有基于真实数据的示例脚本。 内容： Matlab / example_script.m：用于在LCV模型下生成数据并在模拟数据上运行LCV的示例脚本 Simulate_LCV.m：模拟LCV模型下的因果效应大小和摘要统计信息 run_LCV.m：对两个特征的摘要统计信息运行LCV estimate_k4.m，weighted_mean.m，weighted_regression.m：run_LCV.m的子例程 run_LCV_parallel.m：对两个性状的摘要统计量运行LCV，并跨折刀块进行并行估计。 R / RunLCV.R：对两个特征的摘要统计信息运行LCV。 调用

有条件的肯德尔沙头 R代码，用于计算具有未经审查或接受审查的双变量连续结果的条件肯德尔tau 刘向宇，井静宁和李若莎开发的代码。 Liu X，Ning，J，Cheng，Y，Huang，X，Li，R.一种用于评估条件关联和条件一致性的灵活而健壮的方法。 医学统计学。 2019; 38：3656-3668。 有关将代码应用于两个示例数据集的信息，请参阅analysis.R。

4.2 NC变量 Server 浏览的变量只是变量阵列中的第一个变量，若想读取该类型其他索引号变量，需要增加响应的信息。 如变量“/Channel/Parameter/R”只对应于通道 1 的 R1 变量，相当于“/Channel/Parameter/R[u1, 1]”。同样变量“/ Channel/Parameter/R[u2, 56]”，读取通道 2 的 R56。 例： Variable path Description /Channel/Parameter/R[u1,10] R parameter 10 in channel 1 /Channel/Parameter/R[u1,1,5] R parameter array /Channel/Parameter/R[u1,1,#5] R parameters 1 to 5 in channel 1 /Channel/GeometricAxis/name[u2,3] Name of the 3rd axis in channel 2 /Channel/GeometricAxis/actToolBasePos[u1,3] Position of the 3rd axis in channel 1 4.3 GUD变量 1. SW4.5 Sp3 不支持。 2. SW4.7 Sp1 GUD 文件对应变量名称。 strPath Description "/NC/_N_NC_SEA_ACX" NC global setting data. "/NC/_N_CH_SEA_ACX" Channel-specific setting data. "/NC/_N_AX_SEA_ACX" Axis-specific setting data. "/NC/_N_CH_GD1_ACX" SGUD "/NC/_N_CH_GD2_ACX" MGUD "/NC/_N_CH_GD3_ACX" UGUD "/NC/_N_CH_GD?_ACX" Channel-specific user data (GUDs) (use indices 1 to 9 instead of "?") "/NC/_N_NC_GD?_ACX" NC global user data (GUDs) (use indices 1 to 9 instead of "?") 例：  "UGUD.DEF" 文件中定义 DEF NCK INT ARRAY[2] M17  Access is performed as follows: ARRAY[0] → /NC/_N_NC_GD3_ACX/ARRAY[1] ARRAY[1] → /NC/_N_NC_GD3_ACX/ARRAY[2] 4.4 PLC变量 1. SW4.5 Sp3 4.5 SP3 HF1 ns=2;s=/Plc/MB0 4.5 SP3 HF2 ns=2;s=/Random/MB0 4.5 SP3 HF3 ns=2;s=/Random/MB0 只能监控。 第 4 章 SINUMERIK OPC UA 变量

java代码-编写一个类，类名为Rectangle（矩形），它有两个整型的变量width（宽）和height（高）；有一个方法area（），没有参数，返回类型为double，功能是求矩形的面积；还有另一个方法为perimeter（）没有参数，返回类型为double，功能是求矩形的周长

4.6离散化线性系统保持能控性和能观测性的条件 设连续时间线性时不变系统 对应的时间离散化系统 其中G=eAT H= A的特征值 结论12 如果连续系统（A、B、C）不能控（不能观测），则对任意采样周期T离散化后的系统（G、H、C）也是不能控（不能观测）的。 证明 用反证法 设连续系统不能控，而对于某采样T离散化后的系统却是能控的。则 rank[H、GH、G2H、…Gn-1H]=n 1/3,27/45

文件夹的文件是图片格式的，是本人之前学习多变量反馈后进行整理记录在纸质文档上的一些学习笔记，而后拍成图片上传（5页A4纸）。里面简单提到了病态系统的RGA分析，RGA控制，鲁棒性能分析等内容以及能控性分析的一些要点。

2.基于相关系数矩阵（标准化变量的主成分） 如果变量有不同的量纲，则必须基于相关系数矩阵进行主成分分析。不同的是计算得分时应采用标准化后的数据。（标准化变量的协方差矩阵就是原始变量的相关系数矩阵）

多变量时间序列相空间重构和多变量最大李雅普诺夫指数计算的两篇文献

C#自动打印+Graphics自动画表格填变量+ ZXing产生

据报道，公司在股票市场上的股票价格与公司交易所在国家的宏观经济变量 (MV) 密切相关。 出于这个原因，研究人员、市场交易员、金融分析师和预测人员为了检查 MV 与股票价格之间的关联进行了大量研究，使用时间序列统计分析方法，如自回归综合移动平均 (ARIMA)、自回归移动平均 (ARMA) ) 和广义自回归条件异方差性 (GARCH)。 然而，据报道这些技术受到有限的预测能力和限制性假设的影响。 此外，为了寻求弥补这些技术的不足和局限性的方法，一些研究人员研究了无数的机器学习技术，用于衡量股市趋势并使用宏观经济变量做出交易决策。 另一方面，这些研究中有较高比例关注股票指数预测，而忽略了影响不同行业指数的 MV 的多样性。 在解决上述问题时，本研究试图检验不同部门股票价格和 MV 之间的显着性程度，并使用随机森林 (RF) 和改进的留一法交叉验证预测 30 天的头部股票价格战术和长短期记忆循环神经网络 (LSTMRNN)。 与其他时间序列技术相比，对加纳证券交易所 (GSE) 所提出模型的实证分析显示出较高的预测精度和更好的平均绝对误差。 因此，可以从后果中推断出，所提出的 MV 股票市场预测提供了一种有效的方法来自动识别和提取影响不同部门股票的 MV，并提供对股票未来价格的准确预测。