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该检验基于 Wilks 方法 (1963)，设计用于从正态多元样本中检测单个异常值，并通过 Yang 和 Lee (1987) 公式将最大平方马氏距离逼近 F 分布函数。 显着平方的Mahalanobis距离表示离群值。 为了测试异常值，此函数调用压缩的 ACR m 函数。 输入： X - 多元数据矩阵。 alpha - 显着性水平（默认值 = 0.05）。 输出： - 在多变量样本中检测到的异常值表。

Gbase 8sdbaccess环境变量介绍

Object.defineProperty() 方法直接在一个对象上定义一个新属性，或者修改一个已经存在的属性， 并返回这个对象。下面这篇文章主要给大家介绍了关于使用Object.defineProperty如何巧妙找到修改某个变量的准确代码位置的相关资料，需要的朋友可以参考下

这两个函数（DZIP 和 DUNZIP）使用公共域 ZLIB Deflator 算法无损压缩或解压缩大多数数据类型的 MATLAB 变量，从而使它们占用更少的空间。 类类型和可变大小和形状存储在压缩数据中。 笔记： (1) 输入变量可以是标量、向量、矩阵或n维矩阵(2) 输入变量必须是非复杂且完整的（即不允许声明为“稀疏”类型的矩阵） (4) 在测试中，DZIP 每秒压缩数兆字节的数据。 (5) 在测试中，稀疏矩阵或具有规则结构的矩阵可以压缩到其原始大小的 10% 以下。 实现的压缩率在很大程度上取决于数据。 （例如，大量真正随机的数据在理论上是不可能压缩的。） (6) 原本只占用很少内存（不到一千字节左右）的变量被正确处理，但压缩需要一些开销，实际上可能会增加这种小数据集的存储大小。 下面指出此规则的一个例外。 (7) LOGICAL 变量被压缩到其原始大小的一小部分。 (8) DU

基于工业熵数据的传递熵检测过程变量之间的因果关系

在自动化领域用处很大，在研究生阶段，在专业研究过程过程中经常用到

变量选择是分类中最重要的模型选择问题之一。 提出了一种新的基于局部偏最小二乘（KPLS）子空间中的最近邻（FNN）的方法，以选择简约变量作为非线性建模输入。 首先，将非线性输入简化为KPLS子空间的主要成分。 此外，它们的重要性的顺序是根据FNN在KPLS子空间中启发的距离度量确定的。 这样，识别出了不重要的变量。 最后，使用不同的参数模型研究了3个典型分类问题的变量选择。 结果表明，该方法对非线性模型约简是有效的。 因此，可以用于非线性系统的变量选择。

影响个人信用的因素很多。 将套索技术引入个人信用评估，分别建立套索逻辑，套索支持向量机和组套索逻辑模型。 变量选择和参数估计也同时进行。 根据某贷款平台的个人信用数据集，可以通过实验得出结论，与全变量Logistic模型和逐步Logistic模型相比，Group Lasso-Logistic模型的变量选择能力最强，其次是套索物流和套索SVM。 这三个基于套索变量选择的模型都具有比逐步选择更好的过滤能力。 同时，组套索逻辑模型可以消除或保留相关的虚拟变量作为一个组，以方便模型解释。 在预测准确性方面，Lasso-SVM在训练集中对默认用户的预测准确性最高，而在测试集中，Group Lasso-logistic对默认用户的分类准确性最高。 无论是在训练集中还是在测试集中，套索逻辑模型对于非默认用户都具有最佳分类精度。 基于套索变量选择的模型还可以更好地筛选出影响个人信用风险的关键因素。

北师大版七年级(下)数学第三章变量之间的关系练习题.doc