K-S检验

SPSS单样本K-S检验是统计分析中的一项重要内容，通过分析菜单中的非参数检验选项，可以对指定的变量进行正态、均匀、泊松或指数分布的检验。

在Excel统计分析中，进行K-S正态性检验的具体流程如下： 第一步：准备数据 确保数据已准备好，适合进行K-S检验，并验证数据格式是否符合要求。 第二步：设置公式和函数 在Excel中利用函数计算样本的累计分布函数（CDF），如使用NORM.DIST来确定数据的正态分布情况。 第三步：执行K-S检验 使用K-S统计量计算样本分布和正态分布的差异。 比较统计值与临界值，判断是否符合正态分布。 第四步：结果解读 根据计算结果判断是否拒绝正态性假设，从而分析数据是否为正态分布。 通过以上步骤即可在Excel中完成K-S正态性检验，帮助我们了解数据的分布特征。

您可以使用自己的数据进行修改，并详细说明结果图。已经标注了需要修改的部分，只需导入您的数据并运行。

利用S32K142微控制器的ADC模块，可实现精准的电流采集。该算法通过测量电流互感器或分流电阻上的电压，计算出流经系统的电流值。

K8s 应用部署监控实战指南 这份指南将引导您完成将应用程序部署到 Kubernetes (k8s) 监控平台的整个流程。 准备工作 确保已搭建 Kubernetes 集群并正常运行。 您的应用程序已容器化，并准备好 Docker 镜像。 选择并配置好 k8s 监控平台，例如 Prometheus 和 Grafana。 部署步骤 编写 Kubernetes YAML 文件: 定义 Deployment、Service 和 Ingress 等资源，描述应用程序的部署方式和访问方式。 部署应用程序: 使用 kubectl apply -f your_app.yaml 命令将 YAML 文件应用到 k8s 集群。 配置监控: 设置监控指标和告警规则，以便及时发现并处理应用程序的异常状况。 访问应用程序: 通过 Ingress 控制器暴露的地址访问您的应用程序。 持续监控和优化: 观察应用程序的运行状态和性能指标，并根据需要进行调整和优化。 注意事项 根据您的实际需求选择合适的监控指标和告警规则。 定期维护和更新您的应用程序和 k8s 集群。 更多资源 Kubernetes 官方文档: https://kubernetes.io/docs/ Prometheus 官方文档: https://prometheus.io/docs/ Grafana 官方文档: https://grafana.com/docs/

Energy Control Problem Code in MATLAB: Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) for HVAC Systems This repository contains the dataset we collected for HVAC energy disaggregation, as well as the source code and demonstrations from our paper in IEEE Transactions on Power Systems. To the best of our knowledge, this is the first dataset collected for studying Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) applied to Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems. Energy disaggregation or Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) addresses the problem of extracting device-level energy consumption information by monitoring the aggregated signal at a single measurement point, without the need to install meters on each individual device. This can be framed as a source separation problem where the aggregated signal is represented as a linear combination of the basic vectors in a matrix factorization framework. In this work, we utilize machine learning to predict the energy consumption pattern of each device over the course of a day. The project is part of our collaboration with [institution name]. Prerequisites: MATLAB R2015a Datasets (Temporarily unavailable. Will be available once the required permissions are granted. Apologies for the inconvenience!) Experiments We designed two different experiments to evaluate our proposed algorithm. The first experiment disaggregates the energy of the entire household into the energy consumption of all devices within the home.

应用Matlab计算Sims (1988)提出的贝叶斯单位根检验，这一方法在计量经济学中备受关注，强调贝叶斯统计在处理单位根问题中的独特视角。详细介绍可见于经济学动态与控制杂志第12期，第463至474页。

本程序结合协同模糊聚类算法和G-K算法，利用Matlab实现了T-S模型的构建，并对输入的训练数据进行了测试。输入数据包括训练数据的实际输出和特征矩阵，以及测试数据的实际输出和特征矩阵。输出结果包括模型对训练数据和测试数据的均方根误差评估，最后生成模型对测试数据的拟合图。程序还考虑了交叉验证的影响，对测试数据进行了分组处理。

假设检验建立在承认原假设（H0）的前提下，即概率很小的事件（H1）不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件，则拒绝原假设，接受备择假设（H1）。

使用Lilliefors正态性检验评估数据分布是否符合正态分布。