数值区间

本例程利用分析方法在给定区间内查找任意函数的所有实根。通过使用Chebyshev多项式逼近函数，并采用JP Boyd提出的高效分析方法来精确定位这些根。用户需将欲求根的函数以MATLAB匿名函数形式提供，例如：FindRealRoots(@(x) besselj(1,x), a, b, n)，其中n为Chebyshev展开的元素数，在区间[a, b]内计算函数besselj(1,x)的所有实根。程序运行后将显示计算所需时间，并给出原始函数图像及其在指定区间内的近似值。若结果不一致，建议增大'n'的值再次尝试。

该方法基于相似度阈值和关联度，实现区间数据离散化，提升了算法性能，经多组数据验证，效果显著。

在假设检验中，Z值检验是一种常用的统计方法。Z值的取值范围决定了假设检验的接受域和拒绝域。例如，在90%的置信水平下（α=0.1），Z值的接受域为 -1.64 到 1.64 之间。

输入矩阵X大小为[nsamples, ncols]，输出矩阵Y中每一列的值都已重新缩放至区间[0, 1]内。示例：X = randint(100, 4);Y = rescale(X);display(min(Y));display(max(Y));

两不等式相加得到 n ，也就是非零区间。 例如： 1 0 1 2 n 3

在工程实例中，使用x=μ̂ ， 22ˆ s=σ ， s=σ̂ （9） 2.2区间估计点估计虽然给出了待估参数的一个数值，但未告知估计值的精度和可信程度。一般而言，总体的待估参数记作θ （如2,σμ ），由样本算出的θ的估计量记作θ̂ ，人们常希望给出一个区间]ˆ,ˆ[ 21 θθ ，使θ以一定的概率落在此区间内。若有αθθθ −=

课程介绍 授课老师：Peter McHale课程网页：进行设置（以下软件是免费的！） 在下面的内容中，您将需要访问“命令行”。在Mac上，这是通过打开“Terminal”应用程序完成的。在实验室（Windows）机器上，这是通过“Start -> Anaconda Prompt”找到的。您的助教将为您提供帮助。 如果您在自己的计算机上，请通过安装（Python 3.x版本）来安装Python和Jupyter。Anaconda可以方便地安装Python、Jupyter Notebook和其他用于科学计算的常用软件包。请输入以下命令以创建环境：conda create -n math9 python=2 ipython-notebook --yes在终端（Mac）或Anaconda（Windows）提示符下使用。您的助教将为您提供帮助。如果您正在安装了Python和Jupyter的实验室计算机上工作，请在命令提示符下键入python --version以检查已安装的版本。

从样本数据中得到的点估计值，虽然是总体参数的最佳猜测，但无法确定其与真实值之间的接近程度。例如，一项研究发现工作培训使小时工资提高了6.4%，但仅凭这一结果，我们无法得知若全体工人都参与培训，其影响是否会与之相符。由于总体参数未知，我们难以判断特定估计值的准确性。因此，我们需要借助概率陈述来构建区间估计，以更好地理解估计值的不确定性。

根据提供的文件信息，我们可以了解到这段代码的主要目的是在SQL Server中计算指定月份的所有自然周的起始和结束日期，并将这些信息存储在名为monthWeekBetween的表中。下面我们将详细解释其中的关键概念、代码逻辑以及实现原理。自然周指的是从周一到周日的一段时间，确保每个周都完整地包含七天的时间段。SQL Server中用到的日期函数有DATEADD()、DATEPART()和CONVERT()，分别用于增加日期、返回日期的特定部分和转换日期格式。在给出的代码片段中，创建了一个monthWeekBetween表，用于存储每个月内所有自然周的开始和结束日期。

区间是由数据库块组成的一组数据，段分配的一部分。第一个分配的区间称为初始区间，随后的分配称为增量区间。当段创建、扩展、修改、清空、自动调整大小（仅适用于回滚段）或删除时，会涉及区间的分配与释放。在一个段中可以存在多个区间，它们为数据预留较大的存储空间。在Oracle的管理中，减少区间数量有助于提高性能，因为减少了磁头移动的需求。但在某些情况下，需要在多个数据文件或设备上分布段，并适当增加区间数，这也能带来显著好处。