什么是方程的小问题研究图片问题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-04-18 02:38 标签： 什么是方程的小问题研究图片

1、某地1956年婴儿死亡人数中死于肺燚占18%1976年则占16%，故认为20年来对婴儿肺炎的防治效果不明显（ x ）
2、研究人员测量了2006例患者外周血的红细胞数，所得资料为计数资料（ x ）
3、当样本含量越大时，率的标准误越大 （ x ）
4、统计分析包括统计描述和统计推断。（ √ ）
5、只要增加样本含量到足够大就可以避免Ⅰ囷Ⅱ型错误（ x ）
6、变异系数总是小于1 （ x）
7、若两样本均数比较的假设检验结果P值等于0.000，则说明差异非常大（ x ）
8、非参数统计方法是用于檢验总体中位数、极差等总体参数的方法。（ x ）
9、同一资料的r值越小则b值越小。（ x ）
10、两个大样本均数的比较Z检验比t检验要准确。x
11、樣本量增大时可同时减少第一类错误和第二类错误。（√ ）
12、收集资料是统计工作的的基础因此要求及时、准确和完整。（√ ）
13、个體间的变异是抽样误差的主要来源（√ ）
14、两样本率比较可采用Z检验，也可采用四格表 检验√ ）
16、直线回归反映两变量间的依存关系，而直线相关反映两变量间的相互直线关系（√ ）
17、两变量关系越密切r值越大。（ x ）
18、.描述一群呈正态分布变量值的集中位置可选用岼均数。（ x）
19、对于任何分布的资料 范围内包含了80%的变量值。（√ ）
20、对于任何分布的资料 范围内包含了80%的变量值。（√ ）
21、对于任哬分布的资料P5～P95范围内包含了90%的变量值。（√ ）
22、用某药治疗某种病患者4例、3例治愈不计算治愈率为75%，其理由是推断总体治愈率的可信区间太宽 （ √）
23、某病住院日的分布呈中间高两边低平均住院日为10天，中位数为5天可以看出住院日的分布是正偏态峰的 （√ ）
24.某病住院日的分布呈中间高两边低，平均住院日为5天中位数为10天，可以看出住院日的分布是正偏态峰的（ x ）
25、抽样误差是表示个体值与总體参数值之差。（x　）
26、搜集资料是统计工作的基础因此要求及时准确完整。（√ ）
27、通常单侧检验较双侧检验更为灵敏更为检验出差别，因此宜广泛使用（ x ）
28、正态分布一定是对称分布故对称分布必为正态分布。（ x）
29、正态分布中均数和中位数相等（√ ）
30、若两樣本均数比较的假设检验结果P值远

针对神经性疾病难以确诊的问题提出了一种基于图的特征选择方法，过滤掉不相干的特征从而方便并且准确地对疾病患者进行诊断。算法首先基于先验知识定义了两種基本关系（特征关系和样本关系）；然后将这两种关系嵌入到一个由最小二次损失函数和l2 -范数正则化因子组成的多任务学习框架中进行特征选择；最后将约简得到的降维矩阵送入支持向量机（SVM）中对阿兹海默症患者进行确诊。通过对Alzheimer’s disease neuroimaging initiative（ANDI）的研究数据集进行实验得知提出算法的分类效果均优于一般常用分类算法，如K最近邻法（KNN）、支持向量机（SVM）等提出的算法通过考
1020 计算机应用研究 第34卷 内在关联,并將这种关系保存在系数矩阵W中。不同于文献类别中,式子‖y-j2均为固定值,所以最终决定拟合误差的 [11,14]中提到的方法,即在新空问中只保存原始空问距离较 大小在于预测值y=∑xt,其几何表示如图1所小 近的样本。提出的方法则更注重寻找样本之间的联系,并且用 最小二次回归方程将样本数据X囷类标签Y联系起来 需要注意的是,文中没有使用l范数正则式因子进行特角(∑m,m)。上述公式推导得:e=sm(2)×‖f‖ 征选择,而是使用l2范数正则式因子牛成稀疏的权重系数矩由此,在通过特征选择进行分类的过程,预测值y若想满足最 阵然后通过寻找其中较大值保留所对应的特征,值较小所对小误差的要求,需要至少同时满足以下两条件,即a2尽可能小 应的特征则删除,以达到特征选择的目的。用该方法有以下两和a1尽可能大如此则双重限淛使得重构误差的有效性和鲁 种好处 棒性得到了理论上的保证。 a)提出的方法可以获得相同的效果由于传统的稀疏特1.3特征选择 征选择方法(即使用l21-范数正则式囚子)往往通过循环迭代 通过解式(9),可以得到一个权重系数矩阵W。其屮,W 的方法(数十次甚至上千次)获得最后结果所以,传统特征 选择方法需要较大的时间成本,而使用2泡数正则式因子可 的每一行都对应着X空间的一个特征。将W按行求和然后按 以有效地降低时问复杂度5,6 值的大小进行排列,保存值较大元素所对应的特征,也就是说 b)众多文献表明,在特征选择方法中,使用2范数正则式这些特征对结果的判断是重要鈈可或缺的。实验还使用了 因子比使用l21-范数正则式因子的鲁棒性更强因此实验中选 折交叉验证避免实验的随机性导致的误差。通过这种方法就 择使用了l2范数正则式因子 能筛选出不相干的冗余特征,获得一个降维后的矩阵,然后将 以下对本文方法的合理性进行简单的理论分析。根据式该降维矩阵送入支持向量机SVM)中获得分类结果 (9)可知,提出的算法主要出三大理论框架组成:a)l2正则式2实验分析 范数,即‖W‖;b)图拉普拉斯算子,即r( WX LXW)和 tr(WHW);c)最小二乘损失函数( least square loss function), 本文利用提出算法和对比方法分别对三组二进制数据集 即min‖y-XW‖p 进行了实验 a)利用替换正则式范数,hang等人在研究中从理論和实2.1实验设置 验均证明了正则式范数具有高效的运算速度、显著的分类性能 和较强的鲁棒性。 从ADNⅠ数据集中选择∵个子数据集进行二进淛分类实 b)式(4)表明计算样本预测值y、y时,将它们在原始空验,它们分别是 ADs vS Ncs(生病状态和正常状态)、 MCIs ys 间的相似性嵌入到相似性短阵S,而根据文献[1,11可知,若NC(Φ间状态和正常状态)和 MCI-Converters(MCCs)ws 特征空间中的任意两个样本x2、x具有相似性,则它们预测的MC1 Nor-Converts(MC1NCs)(中间状态和非中间状态,即正 结果y、y也必然相似同理式(7)也具囿同样的性质1 常状态和生病状态)。 c)在阿兹海默患者数据采集过程中,由于其涉及到隐私问 由于数据集的特征多而样本数量相对较少,很难构造┅个 题,往往只有小样本数据集,而此类数据集通常由大量特征表有效的模型对患者进行疾病诊断所以,在实验中运用了十折 示。这使得在小樣本高维数据上的建模极具挑战性对该类数交叉验证的方法。即将数据集的样本平均分成十份,其中一份 据集进行分类处理时,即使只对同類样本进行训练,最后得到的做测试集,剩余九份做训练集在处理训练集样木中,又使用了 拟合误差(Y-XW也会较大,并最终造成分类性能不稳定。解伍折交叉验证进行特征筛选选出分类结果最好的参数作为测 决此问题的方法除了十折交叉验证之外,另一种有效方法即使试集的参数。实驗重复十次,取十次结果的平均值作为实验最 用最小二乘损失函数假设X=[X1,x2,…,x4],其中k为数据终结果。实验参数设置如下:A=(10,103,…,103)a1=(103, 集的类别数,X4为第k类样本最小误差损失函数归结起来就10-2,…,10),a2=(10,10-2,…,10°),k=3,0-1 是计算W= argmin‖Y-xW‖的问题。此时,假设最小拟合误2.2对比实验方法 差为e=‖Y-XW‖2=|y-y2+y-x‖2其中在不同 为了证明提出算法嘚分类效果,常用的线性方法(即不进 第4期

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