指标临界值

为提升生产安全和突出预测准确性，对安顺煤矿的煤与瓦斯突出预测指标进行现场跟踪和统计分析。确定了突出敏感指标及其临界值的选定标准和测试方案。研究表明，钻孔瓦斯涌出初速度q是该矿突出预测的关键指标，其临界值定为q=5 L/min。这些理论数据和参数为实际突出预测提供了重要支持，并已初步验证。

为更好地预防低临界值瓦斯动力现象对煤矿安全生产的危害，通过对豫西三软煤田地区的瓦斯地质条件、瓦斯含量、瓦斯压力及其梯度进行统计分析，并结合综合能量假说的方法对低临界值瓦斯动力现象进行了研究。研究结果显示，煤层松软且煤体坚固性系数较低时，即使瓦斯含量和瓦斯压力较小，仍易发生瓦斯动力现象。

双马煤矿主采煤层具有易自燃等特点，为了确定科学的自然发火预测指标，本研究以该矿的4-1煤层为研究对象，采用实验分析、现场测试和统计分析等方法，详细研究了4-1煤层的自然发火标志气体及其临界值。通过煤样氧化实验和现场观测，优选出了适合4-1煤层的自然发火标志气体，并确定了综采工作面上CO体积分数的安全管理值和自燃的临界值。在此基础上，建立了科学的煤层自然发火预警与防灭火技术管理体系。

这是Joris Meurs提交的54369 'critical-t-value-calculator'的更新版本。该函数用于计算不同自由度（1到100）下特定置信水平（90%、95%或99%）的t统计量，支持单尾和双尾t值的计算。使用方法包括指定显著性水平alfa值和自由度v，以获取相应的临界t值。详细的使用说明和表格通过使用icdf函数生成。

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策树大小:- 决策树模型的规模和复杂程度，影响模型的效率和可解释性。 9. 分类规则简洁性:- 分类规则的易懂程度，影响模型的可解释性和可应用性。

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。

该工具能够监控 HDFS 的各项指标，并将数据存储至 MySQL 数据库。使用前，请先在 MySQL 中创建名为 nihao 的数据表，用于存储监控指标数据。 nihao 表结构： | 列名 | 数据类型 | 默认值 | 描述 ||---|---|---|---|| dt | datetime | NULL | 数据时间 || AddBlockNumOps | bigint(20) | NULL | 添加块操作次数 || BlockReceivedAndDeletedNumOps | bigint(20) | NULL | 接收并删除块操作次数 || CompleteNumOps | bigint(20) | NULL | 完成操作次数 || CreateNumOps | bigint(20) | NULL | 创建操作次数 || DeleteNumOps | bigint(20) | NULL | 删除操作次数 || GetFileInfoNumOps | bigint(20) | NULL | 获取文件信息操作次数 || RenameNumOps | bigint(20) | NULL | 重命名操作次数 || SendHeartbeatNumOps | bigint(20) | NULL | 发送心跳操作次数 || AddBlockAvgTime | double | NULL | 添加块平均时间 || BlockReceivedAndDeletedAvgTime | double | NULL | 接收并删除块平均时间 || CompleteAvgTime | double | NULL | 完成平均时间 || CreateAvgTime | double | NULL | 创建平均时间 || DeleteAvgTime | double | NULL | 删除平均时间 || GetFileInfoAvgTime | double | NULL | 获取文件信息平均时间 || RenameAvgTime | double | NULL | 重命名平均时间 || SendHeartbeatAvgTime | double | NULL | 发送心跳平均时间 |

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

这是一个用MATLAB编写的KDJ指标，可以直接下载并放入当前文件夹使用。操作简便，欢迎大家提出改进建议。

各模块设定统计指标，便于数据分析 基于数据分析优化产品 追踪用户行为，分析网站轨迹 重点关注异常数据，探究原因 简化数据维度，明确数据变化原因 报表格式灵活（日报/周报/月报等）