差异估计

本资源提供了一篇论文的 MATLAB 仿真程序代码，该论文研究了如何在存在溢出情况时估计差异。论文提出的算法在 Stata、R 和 MATLAB 中均有实现，相关代码包含在本资源中。

在 Access 数据库中，比较两个结构相同的表并生成差异数据，可以使用 SQL 查询实现。 方法一：使用 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 使用 LEFT JOIN 查询从左表（表1）中查找存在于右表（表2）中不存在的数据。 使用 RIGHT JOIN 查询从右表（表2）中查找存在于左表（表1）中不存在的数据。 通过 UNION ALL 将两个查询结果合并，得到完整的差异数据。 方法二：使用 NOT IN 查询表1中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表2中存在的记录，得到表1相对于表2的差异数据。 查询表2中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表1中存在的记录，得到表2相对于表1的差异数据。 通过 UNION ALL 将两个查询结果合并，得到完整的差异数据。 生成差异数据： 将上述查询结果保存到新的表或查询中，即可生成差异数据。

安装 EasyAovWlxPlot 包 单指标统计分析（正态检验、方差分析、非参数检验） 多指标统计分析（正态检验、方差分析、非参数检验） 差异分析柱状图和箱线图

Redis 采用键值对存储数据，查询方式相对简单，无法像 Mysql 那样执行复杂查询。因此，Redis 只能在特定场景下替代 Mysql 的部分功能。

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

正态分布参数估计命令：[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中：- muhat：均值点估计- sigmahat：标准差点估计- muci：均值区间估计- sigmaci：标准差区间估计

对比两个数据表间的差异。

从样本数据中得到的点估计值，虽然是总体参数的最佳猜测，但无法确定其与真实值之间的接近程度。例如，一项研究发现工作培训使小时工资提高了6.4%，但仅凭这一结果，我们无法得知若全体工人都参与培训，其影响是否会与之相符。由于总体参数未知，我们难以判断特定估计值的准确性。因此，我们需要借助概率陈述来构建区间估计，以更好地理解估计值的不确定性。

我们在这个示例中使用了两个传感器对状态(x)进行了测量。传感器1给出的测量值为x1=3，传感器2给出的测量值为x2=5。传感器1的噪声是零均值高斯噪声，方差为1；传感器2的噪声是零均值高斯噪声，方差为0.25。我们通过贝叶斯估计求解x及其方差的MMSE估计。根据附加的代码，我们得到状态x的期望值为4.6，方差为0.2。这个结果可能与卡尔曼滤波器的估计有关。

估计理论导论及其在谱分析中的应用。这是一个包含实验数据验证的MATLAB程序。参考书籍：《数字谱分析》，作者弗朗西斯·卡斯塔尼耶编辑。