重抽样技术

当前话题为您枚举了最新的重抽样技术。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Matlab轮廓波变换重采样技术探讨
轮廓波变换在相关领域具有较新的应用,相关资源较为稀缺。
SPSS-Clementine 抽样节点详解
抽样节点 可选择按指定模式(包含或排除)抽取或丢弃记录。 样本:- 连续抽取:从第一条记录开始连续抽取。- n中取1:每 n 条记录抽取或丢弃一条记录。- 随机 %:随机抽取数据集指定百分比的样本。 最大样本量:设定抽取的样本最大数量。 随机数种子:设置随机种子值,用于生成随机数。
Beta球抽样方法MATLAB实现
这是Beta球抽样的MATLAB实现代码,可供可靠性研究参考。
图像重采样修改
关于Matlab编程的图像处理内容,提供对图像进行重采样的方法,以帮助广大用户。
resampleX - 重采样时间序列
resampleX 可重采样时间序列数据,以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如,要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次,请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似,但速度通常更快。
绑定变量解决重编译问题
绑定变量通过减少SQL语句的重编译次数来优化ORACLE_SQL性能。未使用绑定变量的语句每次执行都需要重新编译,而使用绑定变量的语句只在首次准备时编译一次。
SQL 重编译及其性能影响
重编译问题是指在数据库服务器处理查询时,每次执行相同查询语句都需要进行硬解析(即重新编译),消耗额外的 CPU 和内存资源。 例如,语句 select * from dConMsg where contract_no = 32013484095139 每次执行都需要硬解析一次,当用户量达到百万级时,会导致严重的性能问题。 为了解决重编译问题,可以采用绑定变量,即在语句中使用占位符 ? 替代具体的参数值,在执行时再将参数值传递给数据库,这样只需进行一次硬解析,后续调用都可以直接使用已解析的执行计划,有效提升性能。
我国汇率可加异常值识别(基于 Gibbs 抽样)
Gibbs 抽样法可识别汇率可加异常值。经实证研究,我国人民币对美元汇率月度数据中存在可加异常值。
Python统计分析操作实例(模拟抽样)
Python统计分析中的实际操作案例:模拟抽样技术的应用。
抽样误差样本量计算Excel工具
利用Excel表格轻松计算抽样误差和样本量:1. 将数据输入B列,自动计算方差。2. 设定置信度(90%或95%)。3. 输入允许的抽样误差以估计样本量或输入样本量以计算抽样误差。