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。

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/

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）。

这是一个Matlab仿真程序，使用C语言编写的S函数实现SVPWM控制算法。该程序代码经过测试，可以正常运行。 初次使用S函数的用户，需要先打开S-Function Builder，点击右上角的“Build”按钮，然后运行Simulink模型。 该程序采用一种非常规的SVPWM实现方法，可以为SVPWM初学者和希望节省开发时间的工程师提供参考。

使用Lilliefors正态性检验评估数据分布是否符合正态分布。

采用Access快速开发 应用于医学检验报告系统 具有实用参考价值

在总体分布未知的情况下，SPSS 非参数检验可以利用样本数据推断总体的分布或各总体的分布是否存在显著差异。 SPSS 非参数检验的类型: 单样本非参数检验 两独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验 两配对样本的非参数检验 多配对样本的非参数检验