特异性与敏感度

主成分的多元回归建模，用来挖掘 SO₂排放的异常值，思路还挺清晰的。用的是 2014 年《中国统计年鉴》的数据，加上 SPSS 一套搞定建模、、挖特异值。像杠杆值、学生化残差、库克距离这些指标都用上了，得还挺细的。对于做环境类统计的同行，这个资源可以参考下，模型结构简单但够用，思路也蛮实在。 模型部分挺友好的，适合入门或教学使用。SPSS 用起来也没门槛，拖一拖、点一点就出结果了。如果你做过主成分，结合多元回归来找异常点会觉得还挺有意思的。尤其像 SO₂这种政策高度关注的污染物，建模的价值就比较大。 配套资源也挺全，从 PCA 到多元回归的规范，再到 MATLAB 的实现，基本都覆盖到了。像p

Morris方法是一种高效的敏感性分析工具，用于评估函数输出对不确定性因素的依赖程度。该方法以其计算效率高而著称，能够在有限的计算资源下提供可靠的敏感性评估结果。 Morris方法的核心思想是通过对输入参数空间进行系统性采样，并观察函数输出的相应变化来量化不确定性因素的影响。它通过分析输入参数的微小变化对函数输出的影响，来识别对输出影响较大的关键因素。 该方法在多个领域得到广泛应用，例如模型简化、参数校准和不确定性量化。通过识别对模型输出影响较小的因素，研究人员可以简化模型并降低计算成本。此外，Morris方法还有助于确定哪些参数需要更精确的估计，从而提高模型预测的可靠性。 Morris方法的

对于想搞清楚沿空掘巷围岩稳定性的人，理解影响因素的敏感度至关重要。这篇文章的挺有意思，主要是通过正交设计和数值计算来揭示哪些因素在支护设计中最重要。通过 FLAC 程序模拟了 18 种不同的计算方案，得出了围岩和支护结构的变形和受力情况，还提出了一个叫做综合敏感度的新概念。哦，对了，关键点就是你可以通过这个知道，哪些因素对稳定性影响最大，哪些相对次要。这是工程设计中实用的思路，尤其是当你面对复杂的支护系统时。，如果你从事类似的研究或工程实践，能掌握这些方法，对你提升效率和准确性会有大。

高噪声图像的边缘还挺难搞清楚的，用各向异性滤波来就比较合适。这个方法最大优点是——能去噪，还能保边缘。嗯，用MATLAB来搞这套挺顺手的，函数多、工具全、显示结果也方便，写个脚本跑一跑，图像干净不少。 Perona-Malik 扩散是整个算法的核心，它的思路也不复杂：像素变化主要看梯度，边缘处扩散慢，平滑区扩散快。你只要搞定几个参数，比如迭代次数、时间步长啥的，就能自己调出想要的去噪效果。 整个流程其实也还挺清晰的：imread加载图片 → 灰度预 → 写扩散系数函数 → 循环跑迭代 → imshow看效果。配套的.m脚本一般都封装好了，直接改参数或换张图就能用。 图像结构复杂的时候，比如医学

偏度描述变量分布形态不对称的方向与程度，由样本偏度系数表示。

本存储库提供了用于计算抵抗运动后心率变异性和神经肌肉表现的脚本。脚本处理测力板、功率和心率数据，通过统计和机器学习工具箱进行分析。该代码已通用化以适用于不同项目需求。

MATLAB 的心电图工具用过不少，Badheart算是比较让我惊喜的一个，是做 HRV 和呼吸数据的时候，功能还挺全。数据导入支持 ASCII、二进制，load或者textscan随便你挑，格式兼容性也不错。 心电图的数据噪声比较多，像电源干扰啊、肌电信号什么的，用 MATLAB 的滤波器搞搞就能得干干净净。常用的低通、高通、带通滤波器都能用，Badheart在这方面集成得挺方便。 你要是想做心率变异性（HRV），它内置了对 RR 间期的提取和频域、时域指标的计算，像SDNN、LF、HF这些，算起来也挺快。尤其适合搞生理数据研究或者临床的朋友。 心搏检测这块，它支持自动 R 波识别。不管你是

MATLAB开发 - 提高敏感性和腐蚀性的方法。莫里斯方法在降低因素低估风险中的应用。

层次聚类算法 层次聚类算法通过逐步合并最相似的群组来构建层级结构。起始状态下，每个对象都被视为一个独立的群组。在每次迭代中，算法计算每两个群组之间的距离，并将距离最近的两个群组合并为一个新的群组。此过程不断重复，直到只剩下一个群组。 层次聚类算法的合并过程可以用树状图直观地表示，称为层次聚类树状图。树状图展示了合并过程和中间聚类的形成过程。 由于层次聚类算法的计算复杂度为 O(n² log n)，内存消耗为 O(n²)，其中 n 为对象个数，因此不适用于大型数据集。 k-means 分割聚类算法 与层次聚类算法相比，k-means 分割聚类算法预先确定了生成的聚类数量 (k)，从而减少了计算量

利用电力工单数据，通过熵权法、主成分分析和决策树算法，识别潜在投诉倾向客户和计划停电敏感客户。为服务资源调度和应对措施提供依据，提升服务精度和减少投诉压力。