小麦区域试验中的非参数统计应用分析

小麦品种试验数据的资料还挺多，但像这个《9 个小麦品种（系）比较试验中穗粒重统计》还蛮系统的，适合你用来练手做统计或者跑试验数据，尤其是用 Excel 做田间试验那块，内容对得上。嗯，文章的穗粒重，就是你平时说的穗上的籽粒总重量，影响产量的大头。里面讲的 9 个品种都是贵州当地的，环境条件也列得挺详细，比如经纬度、海拔，还有连续 20 年的气象数据，不管你是用 正交试验 做变量，还是用 回归 找关联，都能对得上数据结构。而且田间管理参数也讲清楚了，什么播种方式、肥料施用量、行距这些，不怕你找不到变量。黔 98353 这些品种的数据结果也拉出来对比了，还带，直接能复现。如果你有自己搞过农学试验的

非参数方法的实战派教材《非参数统计：方法与应用》，适合想跳出传统参数统计套路的人看看。里面不少例子都跟日常消费行为有关，比如怎么用非参数方法收入跟消费之间的关系，讲得挺接地气的。作者还用SPSS做演示，思路清晰，动手起来也不费劲。 SPSS 操作部分挺细致的，不只是告诉你用哪个按钮，还会背后的统计逻辑。适合平时数据做得多但对建模有点抗拒的你，试试看换个角度数据问题。 如果你平时做居民消费结构、用户行为建模这类工作，会发现参数方法限制不少。比如收入数据有偏、分布不规则啥的，这时候非参数方法就显得蛮有用。 想深入一点的，可以看看这篇 《小麦区域试验中的非参数统计应用》，农业领域也能用非参数方法搞定

运动检测领域常用背景减法。此方法通过分析历史样本，构建统计参数模型，并结合样本数量、采样时间中心和最后时间点等参数进行优化。这些参数在现有背景模型中常被忽略，但可以提高模型更新的及时性和准确性。实验证明，该模型能有效抑制尾部现象、阴影、光照变化、重复运动和杂乱区域等造成的误检。

非参数判别方法涉及判别分析的一般概念，特别在多元统计分析中详细讨论。距离判别和广义距离判别法需要估计总体参数，而在贝叶斯判别中，我们假设总体服从正态分布。在总体分布未知时，非参数判别方法如核方法和近邻方法可被应用。

非参数回归模型在金融领域的应用真的蛮有意思的，尤其是在时间序列数据时。嗯，你知道传统的回归模型一般都得预设数据的分布形式，可是金融市场的数据常常比较复杂，完全不符合这些假设。非参数回归模型可就不一样了，它不要求你预设分布，反而能更灵活地捕捉数据之间的关系，效果挺不错的。比如，核回归和 LOWESS 这两种方法，都可以在金融时间序列中发挥重要作用。 如果你在股市收益率，尤其是像上证综指这样复杂的数据，非参数回归方法能给你带来更准确的预测结果。两者对比，核回归的效果往往更好，但在边界处会有些小波动，LOWESS 相对更稳健。所以，选择哪种方法，得看具体情况。不过，值得注意的是，金融市场数据的随机性

多元正态总体检验 多元数据图示分析 聚类分析 因子分析 典型相关分析

分析测试用例对场景的覆盖度 使用环境对软件的影响

Optimetrics是HFSS中的设计优化模块，通过自动分析设计参数变化对求解结果的影响，实现参数扫描分析、优化设计、调谐分析、灵敏度分析和统计分析等功能。参数扫描分析功能可用来确定优化变量的合理变化区间；优化设计结合特定算法寻找满足设计要求的值；调谐分析实时显示求解结果随变量值变化的效果；灵敏度分析评估设计参数微小变化对结果的影响；统计分析利用蒙特卡罗法研究参数容差对结果的影响。

数据列表在做统计时，真的挺方便的。尤其是用Excel，你可以一边录入数据，一边用各种函数做初步，响应也快，代码也简单，完全不需要太多配置。用Excel 的筛选和排序，可以快找出关键数据。比如销售记录表，按金额排序、按地区筛选，一目了然。对于日常报表，基本靠它就能搞定，蛮实用的。如果你对统计还不是熟，可以看看这几个资源，挺有的：Excel 统计讲的是函数公式怎么配合图表用，Excel 统计的新视角则从数据建模讲起，适合想深入一点的。另外，如果你想对比一下不同工具的用法，数据的统计里讲了 Excel 和其他工具的结合思路，SAS 统计则更偏企业级需求，有时候 Excel 也能配合 SAS 做前期清