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趋势检验方法(三)Cox-stuart趋势检验Cox-stuart趋势检验

Cox-stuart趋势检验a基本原理:Cox-Stuart是一种不依赖趋势结构的快速判断趋势是否存在的方法。该方法的理论基础是符号检验。先假设H0和Ha(共三组),然后间隔一个时间c,生成c对差值的符号,然后分别计算符号为正和符号为负的数量,最后再对三组假设进行检验统计量计算,再判断假设是否成立。b Cox-stuart算法理论:c方法优缺点:优点:不依赖趋势结构,可以快速判断出趋势是否存在。缺点:未考虑数据的时序性,仅仅只能通过符号检验来判断。d算法入口:目.

Udacity无人驾驶课程笔记:预测不同的预测方式基于车道的预测障碍物状态预测目标车道递归神经网络递归神经网络在目标车道预测的应用轨迹生成

预测模块能够学习新的行为,可以使用多源的数据进行训练,使算法随时间的推移而提升预测能力。不同的预测方式基于模型的预测与数据驱动预测。模型预测根据候选模型模拟自己的运行轨迹,通过车辆的移动观测它与那条轨迹更加匹配。数据驱动预测基于机器学习,通过观测结果来训练模型,模型一旦训练好可以通过模型去做预测。数据驱动方法优点是训练数据越多,效果更好,基于模型预测优点在于它的直观并且结合物理知识、交通法...

《梦断代码》——理智上悲观,意志上乐观

在《梦断代码》的第二章中,作者举了一系列软件开发史上的灾难事件:FBI投资4亿美元,花费10年时间进行的Trilogy项目,最终得到的却是一个缺陷缠身的原型版本;IRS(美国国内税务局)花费了十年劳力和20亿美金的系统升级项目以失败告终;麦当劳耗资1亿7千万美金的Innovata项目也以失败告终......抛开具体的细节不谈,他们失败的模式都是一致的:标靶移来移去,目的忽上忽下,计划不切实际,期限...