FitChiTool 为 fitChiSquare 函数提供了一个类似于曲线拟合工具箱的接口。 这允许您在线性或非线性模型上已知测量误差时使用卡方执行拟合。 它允许您对多个独立（多于一个 x）变量执行拟合。 如果测量误差未知，则执行非线性最小二乘拟合（卡方等于 1）。 要开始使用 FitChiTool，请运行包含的 HTML 文档中的教程（或运行 FitChiToolExample）。

层次分析法 (AHP) 是一种简单的技术，由 Thomas L. Saaty 在 1970 年代开发，用于组织和分析复杂的多目标决策。它结合了定量和定性分析元素，并在群体决策中得到应用。该技术的理念是将问题分解为更容易理解的子问题的层次结构，每个子问题都可以独立分析。一旦建立了层次结构，决策者通过一次将它们与另外两个进行比较来系统地评估其各种元素，关于它们对层次结构中高于它们的元素的影响。AHP 将这些评估转换为可以在整个问题范围内处理和比较的数值。为层次结构的每个元素派生一个数字权重，允许以一种合理且一致的方式相互比较不同且通常无法比较的元素。在该过程的最后一步，计算每个决策备选方案的数值权重。这些权重代表备选方案实现目标的相对能力。 该功能有助于： • 简单的层次分析法实施 • 多个决策者 • 分析网络过程（ANP）：层次分析法的概括，它结合了决策标准和选项之间的依赖关系和反馈。 • 模糊AHP 和ANP：这是简单AHP 和ANP 的特殊版本，适用于决策标准和备选方案的相对重要性不确定的模糊环境。 • 模拟：AHP 和 ANP 的基于 Monte-Carlo 模拟的方法，允许比较权

Advanced-SQL-MYSQL-for-Analytic-Business-Intelligence

every programmer should understand numbers.

MATLAB陡度代码analytic_wavelet 使用广义Morse小波将JM Lilly的用于脊线和元素分析的代码翻译成python。 原始的jLab存储库可在以下位置找到： Lilly，JM（2019），jLab：Matlab的数据分析包，版本1.6.6 ,. 请注意，此存储库不会重新实现jLab中的所有代码，而只是重新实现我感兴趣的部分。它也不是直接实现的。 我已经对代码进行了重组，以使API更具描述性，并且对python / numpy更加友好。 我还用内置的numpy和scipy函数替换了自定义函数，在我看来，我可以并且已经将内存布局更改为在Python中更高效（因为numpy是行占主导地位的，而MATLAB是列占主导地位的） 。 这意味着时间轴通常是我代码中的最后一个轴，但是是jLab中的第一个轴。 可以进一步简化使用更多内置的numpy和scipy代码。 从jLab中的函数到analytic_wavelet中的函数/方法的粗略映射。 并非所有的API都能准确映射 实验室 analytic_wavelet 全反式 analytic_transform 机构 振幅 瞬时频

“MIDAS Analytic”扩展包含使用 Beta 或指数 Almon 滞后执行 MIDAS 回归分析并根据估计参数进行预测的功能。 随附的用户手册解释了如何处理主要功能- 经典的 MIDAS 回归（包括 DL-MIDAS、ADL-MIDAS 和 FADL-MIDAS）：reg_midas_analytic， - 多元 MIDAS 回归：reg_mvmidas_analytic， - MIDAS 逻辑回归：logit_midas_analytic， - MIDAS VAR 回归：var_midas_analytic。 此扩展可以独立使用，也可以与 MIDAS MATLAB 工具箱一起使用，该工具箱可在 MATLAB 中央文件交换（编号 45150）网页上找到。

Quick Analytic Plus产品白皮书.pdf

MIT 微积分和解析几何教材 高清版本。内容详实，可与网上 MIT 单变量微积分 和 多变量微积分 公开课 配套学习。英文版

使用说明在这里：https://blog.csdn.net/yj13811596648/article/details/88737623

使用说明在这里 https://blog.csdn.net/yj13811596648/article/details/88737623