- meira
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【答案】:D
此题考查最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数β0和β1的方法。
最小二乘法的原理
最小二乘法原理:找出一条直线使得所有图上面的点纵坐标的差值的平方和最小,其实也是方差最小。最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。最小二乘法的原则是以“残差平方和最小”确定直线位置。用最小二乘法除了计算比较方便外,得到的估计量还具有优良特性。这种方法对异常值非常敏感。最小二乘法在交通运输学中的运用:交通发生预测的目的是建立分区产生的交通量与分区土地利用、社会经济特征等变量之间的定量关系,推算规划年各分区所产生的交通量。因为一次出行有两个端点,所以我们要分别分析一个区生成的交通和吸引的交通。交通发生预测通常有两种方法:回归分析法和聚类分析法。回归分析法是根据对因变量与一个或多个自变量的统计分析,建立因变量和自变量的关系,最简单的情况就是一元回归分析,一般式为:Y=α+βX式中Y是因变量,X是自变量,α和β是回归系数。若用上述公式预测小区的交通生成,则以下标 i 标记所有变量;如果用它研究分区交通吸引,则以下标 j 标记所有变量。2023-08-14 06:02:041
简述最小二乘估计原理。
参差平方和最小2023-08-14 06:04:041
最小二乘法的基本原理是什么??
使每个采样点的拟合值与实际值之差的平方为最小。2023-08-14 06:04:203
谁能通俗的讲解一下偏最小二乘法的原理
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。2023-08-14 06:04:451
声速测量怎么用最小二乘法处理数据
最小二乘法原理 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1). Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中:a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”. 你测的数据 是时间X和距离Y, 用所测数据确定a0,a12023-08-14 06:05:101
用最小二乘法处理数据的优点
它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。实际应用中,常用一堆数据来得到优化或相对理想的参数值。2023-08-14 06:05:202
普通最小二乘估计量b1的方差 var(b1)=(∑X^2/n∑x^2)*σ2公式怎么推导?
首先这里需要用到几个OLS的假定:E(u)=0, cov(ui,uj)=0, var(u)=σ^2; 在这里用大写表示估计量, k=(x-X u0305)/∑((x-X u0305)^2) B2=b2+∑ku, B1=Y u0305-B2*X u0305=Y u0305-(b2+∑ku)*X u0305=b1+(∑u)/n-X u0305*∑ku, E(B1)=b1 var(B1)=E[(B1-b1)^2]=E{[(∑u)/n-X u0305*∑ku]^2}=E((∑u)^2)/n^2+X u0305^2*E((∑ku)^2)-2(X u0305/n)*E[(∑u)(∑ku)] 分开来证明 cov(ui,uj)=E(ui*uj)-E(ui)*E(uj)=0, so E(ui*uj) =0; E[(u)^2]=Du+E(u)^2=σ^2; E((∑u)^2)=∑E(u^2)+2∑E(ui*uj)=n*σ^2E((∑ku)^2)=∑(k^2)*E(u^2)=σ^2/(∑((x-X u0305)^2)); E[(∑u)(∑ku)]=∑k*E(u^2)+∑k*E(ui*uj)=σ^2*∑k=0; 汇总在一起 var(B1)=σ^2/n+(σ^2)(X u0305^2)/(∑((x-X u0305)^2)) 你最后合并一下就能得出这个公式2023-08-14 06:06:362
时间序列最小二乘估计结果怎么算
一.特征估计和模型检验1、均值估计[1]估计量 u0302= u0305_n[2]性质无偏性: u0302是 的无偏估计相合性:若 _ → 0,则 u0302是 的相合估计;如果{ }严遍历则是强相合估计收敛性:若若{ _ }正态/独立同分布白噪声,则2、自协方差[1]估计量[2]性质(若 { 1 = 0} = 0,则 正定)3、偏相关函数[1]定义[2]性质如果{ }是正态平稳序列,则当 > 时,4、独立白噪声检验[1]正态检验[2]卡方检验5、特殊序列检验[1]季节序列检验[2]求和模型检验2023-08-14 06:06:431
在回归分析中,估计回归系数的最小二乘法的原理是( )。
【答案】:C对于给定的n组观测值,可用于描述数据的直线有很多条,究竟用哪条直线来代表两个变量之间的关系。需要有一个明确的原则。我们自然会想到距离各观察点最近的一条直线,即实际观测点和直线间的距离最小。根据这一思想对回归模型进行估计的方法称为最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计参数的方法。2023-08-14 06:06:511
最小小的原理
最小二乘法是一种用于拟合数据的最常用的统计学方法。它的基本原理是,通过最小化拟合数据的误差平方和,来求解拟合参数的最优解。最小二乘法的基本思想是,在拟合数据的时候,要使拟合数据的误差平方和最小,从而得到最优的拟合参数。具体来说,就是要求解一个函数,使得该函数的误差平方和最小。最小二乘法的解决方法是,首先,根据拟合数据,建立拟合函数,然后,求解拟合函数的最优参数,使得拟合函数的误差平方和最小。最后,根据拟合函数和最优参数,得到拟合数据的最优拟合曲线。最小二乘法的实现步骤主要有:1)根据拟合数据,建立拟合函数;2)求解拟合函数的最优参数;3)根据拟合函数和最优参数,得到拟合数据的最优拟合曲线。最小二乘法的实现过程中,需要用到微积分、线性代数等数学知识,以及梯度下降算法等机器学习算法。2023-08-14 06:07:241
最小二乘法原理认为最可信赖值应是什么最小
我用括号把层次分开,简单的说就是: 让(((采样的点)跟(拟合的曲线)的距离)总和)最小. 楼上的说法有问题,不是非要直线不可,任何曲线都可以的. 最小二乘法 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2。2023-08-14 06:07:342
最小二乘法拟合圆原理
最小二乘法拟合圆原理在两个观测量中,往往总有一个量精度比另一个高得多,为简单起见把精度较高的观测量看作没有误差,并把这个观测量选作x,而把所有的误差只认为是y的误差最小二乘法,是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据、并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法拟合圆的方法;第一步,根据已知点,描图X=[。。。],Y=[。。。],plot(X,Y,"p")第二步,根据已知点拟合圆的一般式方程,利用公式求出圆心和半径首先,用方程x^2+y^2+Dx+Ey+F=0,拟合出其系数D、E、F,求出圆心(-D/2,-E/2),半径0.5√(D^2+-E^2-4F)第三步,根据圆的参数方程,求出x,y的点,描点plot(x,y,"r-"),得到拟合圆的图形利用仿真的得来的数据、选取某一截面,用最小二乘法进行拟合,得到其拟合效果图,如上图所示在1809年高斯对最小二乘估计进行的误差分析中发现。在线性模型的所有无偏估计类中,最小二乘估计是唯一的方差最小的无偏估计。进入20世纪后,哥色特、费歇尔等人还发现。在正态误差的假定下、最小二乘估计有较完善的小样本理论、使基于它的统计推断易于操作且有关的概率计算不难进行与此同时。对最小二乘法误差分析的研究也促进了线性模型理论的发展.如今。线性模型已经成为理论结果最丰富、应用最广泛的一类回归模型.2023-08-14 06:07:431
最小二乘法公式的案例分析
使用年数1 2 3 4 5 6 7 8 9 10平均价格2651 1943 1494 1087 765 538 484 290 226 204(1) 利用“ListPlot”函数绘出数据 的散点图, 注意观察有何特征?(2) 令 , 绘出数据 的散点图, 注意观察有何特征?(3) 利用“Line”函数, 将散点连接起来, 说明有何特征?(4) 利用最小二乘法, 求 与 之间的关系;(5) 求 与 之间的关系;(6) 在同一张图中显示散点图 及 关于 的图形.思考与练习1. 假设一组数据 : , , …, 变量之间近似成线性关系, 试利用集合的有关运算, 编写一简单程序: 对于任意给定的数据集合 , 通过求解极值原理所包含的方程组, 不需要给出 、 计算的表达式, 立即得到 、 的值, 并就本课题 I /(3)进行实验.注: 利用Transpose函数可以得到数据A的第一个分量的集合, 命令格式为:先求A的转置, 然后取第一行元素, 即为数据A的第一个分量集合, 例如(A即为矩阵)= (数据A的第一个分量集合)= (数据A的第二个分量集合)B-C表示集合B与C对应元素相减所得的集合, 如 = .2. 最小二乘法在数学上称为曲线拟合, 请使用拟合函数“Fit”重新计算 与 的值, 并与先前的结果作一比较.2023-08-14 06:08:061
根据最小二乘法估计回归方程参数的原理是( )。
【答案】:A最小二乘法就是使得因变量的观测值和估计值之间的离差(又称残差)平方和最小来估计回归方程参数的方法。2023-08-14 06:08:211
什么是“最小二乘法原理”?
是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。由于误差有正有负,所以,如果用误差的和来作为指标,那最后的结果是零,指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话,那应该好一些。但由于函数计算中,绝对值的和的计算和分析是比较复杂的,也不易。所以,人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标,由于平方总是正的,在统计计算中比较方便,所以误差的最小平方和(最小二乘法)就应运而生了。2023-08-14 06:08:592
最小二乘法的原理
是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。由于误差有正有负,所以,如果用误差的和来作为指标,那最后的结果是零,指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话,那应该好一些。但由于函数计算中,绝对值的和的计算和分析是比较复杂的,也不易。所以,人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标,由于平方总是正的,在统计计算中比较方便,所以误差的最小平方和(最小二乘法)就应运而生了。2023-08-14 06:09:082
最小二乘法的原理是什么?
在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1)。 Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中:a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。 令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 当∑(Yi-Y计)平方最小时,可用函数 φ 对a0、a1求偏导数,令这两个偏导数等于零。 (式1-4) (式1-5) 亦即: m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) (∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组,解这两个方程组得出: a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8) a1 = [n∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)] / [n∑Xi2 - (∑Xi)2 )] (式1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即:数学模型。 在回归过程中,回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”,统计量“F”,剩余标准偏差“S”进行判断;“R”越趋近于 1 越好;“F”的绝对值越大越好;“S”越趋近于 0 越好。 R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) * 在(式1-1)中,m为样本容量,即实验次数;Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。2023-08-14 06:09:205
最小二乘法的原理
是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。由于误差有正有负,所以,如果用误差的和来作为指标,那最后的结果是零,指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话,那应该好一些。但由于函数计算中,绝对值的和的计算和分析是比较复杂的,也不易。所以,人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标,由于平方总是正的,在统计计算中比较方便,所以误差的最小平方和(最小二乘法)就应运而生了。2023-08-14 06:09:532
最小二乘原理是什么
设(x 1, y 1 ), (x 2, y 2), …, (x n, y n)是直角平面坐标系下给出的一组数据,若x 1<x 2<…<x n,我们也可以把这组数据看作是一个离散的函数。根据观察,如果这组数据图象“很象”一条直线(不是直线),我们的问题是确定一条直线y = bx +a ,使得它能"最好"的反映出这组数据的变化。 最小二乘法是处理各种观测数据进行测量平差的一种基本方法。 如果以不同精度多次观测一个或多个未知量,为了求定各未知量的最可靠值,各观测量必须加改正数,使其各改正数的平方乘以观测值的权数的总和为最小。因此称最小二乘法。所谓“权”就是表示观测结果质量相对可靠程度的一种权衡值。 法国数学家勒让德于1806年首次发表最小二乘理论。事实上,德国的高斯于1794年已经应用这一理论推算了谷神星的轨道,但迟至1809年才正式发表。此后他又提出平差三角网的理论,拟定了解法方程式的方法等。为利用最小二乘法测量平差奠定了基础。 最小二乘法也是数理统计中一种常用的方法,在工业技术和其他科学研究中有广泛应用。 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1)。 Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中:a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计= a0 + a1 X)的离差(Yi - Y计)的平方和‘〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。 令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 当∑(Yi-Y计)平方最小时,可用函数 φ 对a0、a1求偏导数,令这两个偏导数等于零。 (式1-4) (式1-5) (见附图)亦即: m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) (∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组,解这两个方程组得出:a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8)a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)] (式1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即:数学模型。 在回归过程中,回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”,统计量“F”,剩余标准偏差“S”进行判断;“R”越趋近于 1 越好;“F”的绝对值越大越好;“S”越趋近于 0 越好。 R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) *在(式1-1)中,m为样本容量,即实验次数;Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值2023-08-14 06:10:081
什么叫最小二乘法原理
是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。由于误差有正有负,所以,如果用误差的和来作为指标,那最后的结果是零,指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话,那应该好一些。但由于函数计算中,绝对值的和的计算和分析是比较复杂的,也不易。所以,人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标,由于平方总是正的,在统计计算中比较方便,所以误差的最小平方和(最小二乘法)就应运而生了。2023-08-14 06:10:322
简答题 简述最小二乘法基本原理
完全最小二乘法(Total Least Squares),又称总体最小二乘法。可参考:总体最小二乘法。基本原理:求解Ax=b的最小二乘法只认为b含有误差,但实际上系数矩阵A也含有误差。总体最小二乘法就是同时考虑A和b二者的误差和扰动,令A矩阵的误差扰动为E,向量b的误差向量为e,即考虑矩阵方程:(A+E)x=b+e (1)的最小二乘解。上式(1)可写作:(B+D)z=0 (2)式中B=[-b|A],D=[-e|E],z=[1/x]。求解方程组的总体最小二乘法(TLS)就是求解向量z,使得扰动矩阵D的F-范数最小。2023-08-14 06:10:431
最小二乘法
我用括号把层次分开,简单的说就是:让(((采样的点)跟(拟合的曲线)的距离)总和)最小.楼上的说法有问题,不是非要直线不可,任何曲线都可以的. 最小二乘法 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1)。 Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中:a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。 令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 当∑(Yi-Y计)平方最小时,可用函数 φ 对a0、a1求偏导数,令这两个偏导数等于零。 (式1-4) (式1-5) 亦即: m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) (∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组,解这两个方程组得出: a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8) a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)] (式1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即:数学模型。 在回归过程中,回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”,统计量“F”,剩余标准偏差“S”进行判断;“R”越趋近于 1 越好;“F”的绝对值越大越好;“S”越趋近于 0 越好。 R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) * 在(式1-1)中,m为样本容量,即实验次数;Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。微积分应用课题一 最小二乘法 从前面的学习中, 我们知道最小二乘法可以用来处理一组数据, 可以从一组测定的数据中寻求变量之间的依赖关系, 这种函数关系称为经验公式. 本课题将介绍最小二乘法的精确定义及如何寻求 与 之间近似成线性关系时的经验公式. 假定实验测得变量之间的 个数据 , , …, , 则在 平面上, 可以得到 个点 , 这种图形称为“散点图”, 从图中可以粗略看出这些点大致散落在某直线近旁, 我们认为 与 之间近似为一线性函数, 下面介绍求解步骤. 考虑函数 , 其中 和 是待定常数. 如果 在一直线上, 可以认为变量之间的关系为 . 但一般说来, 这些点不可能在同一直线上. 记 , 它反映了用直线 来描述 , 时, 计算值 与实际值 产生的偏差. 当然要求偏差越小越好, 但由于 可正可负, 因此不能认为总偏差 时, 函数 就很好地反映了变量之间的关系, 因为此时每个偏差的绝对值可能很大. 为了改进这一缺陷, 就考虑用 来代替 . 但是由于绝对值不易作解析运算, 因此, 进一步用 来度量总偏差. 因偏差的平方和最小可以保证每个偏差都不会很大. 于是问题归结为确定 中的常数 和 , 使 为最小. 用这种方法确定系数 , 的方法称为最小二乘法.2023-08-14 06:10:561
最小二乘法的优缺点是什么?
一、最小二乘法的优点:1、最小二乘法能通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。2、利用最小二乘法能简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。3、最小二乘法可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。当自变量和因变量同时存在均值为零,相同方差的随机误差时,此方法能给出在统计意义上最好的参数拟合结果。二、、最小二乘法的缺点:XTX不可逆时,不能用最小二乘估计。最小二乘法是线性估计,已经默认了是线性的关系,使用有一定局限性。在回归过程中,回归的关联式不可能全部通过每个回归数据点。扩展资料最小二乘法的原理:研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如:其中:a0、a1 是任意实数为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,将实测值Yi与利用计算值Yj(Yj=a0+a1Xi)(式1-1)的离差(Yi-Yj)的平方和最小为“优化判据”。参考资料来源:百度百科-最小二乘法2023-08-14 06:11:191
高中以上知识,最小二乘法的公式ab怎么算???在线等
a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2)b=y(平均)-a*x(平均)b 是截距a 是斜率2023-08-14 06:11:472
求“最小二乘法”拟合曲线的原理
最小二乘法目的是根据n个离散的点,拟合出一条曲线y=F(x),每个点到F(x)的距离两两相乘的积最小。2023-08-14 06:11:552
为什么最小二乘回归的残差和是0? 急 !!急!!
对于n个样本 残差和=yi-(bxi+a)(i=[1,n])=ny-n(bx+a),这里x,y为均值,因为y=a+bx,所以n(y-bx-a)=02023-08-14 06:12:404
加权最小二乘法克服异方差的主要原理
加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度。加权最小二乘法是对原模型进行加权,使之成为一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。线性回归的假设条件之一为方差齐性,若不满足方差齐性(即因变量的变异程度会随着自身的预测值或者其它自变量的变化而变化)这个假设条件时,就需要用加权最小二乘法(WLS)来进行模型估计。加权最小二乘法(WLS)会根据变异程度的大小赋予不同的权重,使其加权后回归直线的残差平方和最小,从而保证了模型有更好的预测价值。在多重线性回归中,我们采用的是普通最小二乘法(OLS)估计参数,对模型中每个观测点是同等看待的。但是在有些研究问题中,例如调查某种疾病的发病率,以地区为观测单位,地区的人数越多,得到的发病率就越稳定,因变量的变异程度就越小,而地区人数越少,得到的发病率就越大。在这种情况下,因变量的变异程度会随着自身数值或者其他变量的变化而变化,从而不满足残差方差齐性的条件。2023-08-14 06:13:071
用极为专业的数学语言来解释下 “最小2乘法”
注意;在残差满足VPV为最小的条件下解算测量估值或参数估值并进行精度估算的方法。其中V为残差向量,P为其权矩阵。最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。最小二乘法原理 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1.x2, y2... xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1)。 Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中:a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。 令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 当∑(Yi-Y计)平方最小时,可用函数 φ 对a0、a1求偏导数,令这两个偏导数等于零。 (式1-4) (式1-5) 亦即: m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) (∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组,解这两个方程组得出: a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8) a1 = [m∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)] / [m∑Xi2 - (∑Xi)2 )] (式1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即:数学模型。 在回归过程中,回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1. x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”,统计量“F”,剩余标准偏差“S”进行判断;“R”越趋近于 1 越好;“F”的绝对值越大越好;“S”越趋近于 0 越好。 R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) * 在(式1-1)中,m为样本容量,即实验次数;Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。2023-08-14 06:13:202
最小二乘法怎么算
是想让拟合的直线方程与实际的误差最小。由于误差有正有负,所以,如果用误差的和来作为指标,那最后的结果是零,指导意义不能满足要求。如果用误差的绝对值来计算的话,那应该好一些。但由于函数计算中,绝对值的和的计算和分析是比较复杂的,也不易。所以,人们发明了用误差的平方来作为拟合的指标,由于平方总是正的,在统计计算中比较方便,所以误差的最小平方和(最小二乘法)就应运而生了。2023-08-14 06:13:422
什么是小二乘法有什么用呀?
最小二乘法 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1)。 Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中:a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。 令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 当∑(Yi-Y计)平方最小时,可用函数 φ 对a0、a1求偏导数,令这两个偏导数等于零。 (式1-4) (式1-5) 亦即: m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) (∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组,解这两个方程组得出: a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8) a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)] (式1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即:数学模型。 在回归过程中,回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”,统计量“F”,剩余标准偏差“S”进行判断;“R”越趋近于 1 越好;“F”的绝对值越大越好;“S”越趋近于 0 越好。 R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) * 在(式1-1)中,m为样本容量,即实验次数;Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。微积分应用课题一 最小二乘法 从前面的学习中, 我们知道最小二乘法可以用来处理一组数据, 可以从一组测定的数据中寻求变量之间的依赖关系, 这种函数关系称为经验公式. 本课题将介绍最小二乘法的精确定义及如何寻求 与 之间近似成线性关系时的经验公式. 假定实验测得变量之间的 个数据 , , …, , 则在 平面上, 可以得到 个点 , 这种图形称为“散点图”, 从图中可以粗略看出这些点大致散落在某直线近旁, 我们认为 与 之间近似为一线性函数, 下面介绍求解步骤. 考虑函数 , 其中 和 是待定常数. 如果 在一直线上, 可以认为变量之间的关系为 . 但一般说来, 这些点不可能在同一直线上. 记 , 它反映了用直线 来描述 , 时, 计算值 与实际值 产生的偏差. 当然要求偏差越小越好, 但由于 可正可负, 因此不能认为总偏差 时, 函数 就很好地反映了变量之间的关系, 因为此时每个偏差的绝对值可能很大. 为了改进这一缺陷, 就考虑用 来代替 . 但是由于绝对值不易作解析运算, 因此, 进一步用 来度量总偏差. 因偏差的平方和最小可以保证每个偏差都不会很大. 于是问题归结为确定 中的常数 和 , 使 为最小. 用这种方法确定系数 , 的方法称为最小二乘法.2023-08-14 06:14:011
最小二乘原理使用的前提条件
设(x 1, y 1 ), (x 2, y 2), …, (x n, y n)是直角平面坐标系下给出的一组数据,若x 1<x 2<…<x n,我们也可以把这组数据看作是一个离散的函数。根据观察,如果这组数据图象“很象”一条直线(不是直线),我们的问题是确定一条直线y = bx +a ,使得它能"最好"的反映出这组数据的变化。 最小二乘法是处理各种观测数据进行测量平差的一种基本方法。2023-08-14 06:14:091
谁懂迭代加权最小二乘法,能否给讲下原理
最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达. 比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起 已知坐标轴上有些点(1.1,2.0),(2.1,3.2),(3,4.0),(4,6),(5.1,6.0),求经过这些点的图象的一次函数关系式. 当然这条直线不可能经过每一个点,我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可,这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.2023-08-14 06:14:202
极为简单的最小二乘法问题
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 最小二乘法公式 ∑(X--X平)(Y--Y平)=∑(XY--X平Y--XY平+X平Y平)=∑XY--X平∑Y--Y平∑X+nX平Y平=∑XY--nX平Y平--nX平Y平+nX平Y平=∑XY--nX平Y平 ∑(X --X平)^2=∑(X^2--2XX平+X平^2)=∑X^2--2nX平^2+nX平^2=∑X^2--nX平^2 最小二乘法的原理: 用各个离差的平方和M=∑(i=1到n)[yi-(axi+b)]^2最小来保证每个离差的绝对值都很小。解方程组?M/?a=0;?M/?b=0,整理得(∑xi^2)a+(∑xi)b=∑xiyi;(∑xi)a+nb=∑yi。解出a,b。 在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym);将这些数据描绘在x -y直角坐标系中, 若发现这些点在一条直线附近,可以令这条直线方程如(式1-1)。 Y计= a0 + a1 X (式1-1) 其中:a0、a1 是任意实数 为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化数据”。 令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2) 把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3) 当∑(Yi-Y计)平方最小时,可用函数 φ 对a0、a1求偏导数,令这两个偏导数等于零。 (式1-4) (式1-5) 亦即: m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi (式1-6) (∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi) (式1-7) 得到的两个关于a0、 a1为未知数的两个方程组,解这两个方程组得出: a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m (式1-8) a1 = [n∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)] / [n∑Xi2 - (∑Xi)2 )] (式1-9) 这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)就是我们回归的元线性方程即:数学模型。 在回归过程中,回归的关联式是不可能全部通过每个回归数据点(x1, y1、 x2, y2...xm,ym),为了判断关联式的好坏,可借助相关系数“R”,统计量“F”,剩余标准偏差“S”进行判断;“R”越趋近于 1 越好;“F”的绝对值越大越好;“S”越趋近于 0 越好。 R = [∑XiYi - m (∑Xi / m)(∑Yi / m)]/ SQR{[∑Xi2 - m (∑Xi / m)2][∑Yi2 - m (∑Yi / m)2]} (式1-10) * 在(式1-1)中,m为样本容量,即实验次数;Xi、Yi分别任意一组实验X、Y的数值。2023-08-14 06:14:281
曲线拟合的最小二乘法
对于曲线拟合函数ψ(x),不要求其严格的通过所有数据点,也就是说拟合函数ψ(x)在xi处的偏差(亦称残差)不都严格的等于零,即为矛盾方程组:为了是近似曲线能尽量反映所给数据点的变化趋势,要求偏差按照某种度量标准最小。这后面的分析用到了范数的概念。这种方法就叫做曲线拟合的最小二乘法。我们新建并打开一个excel表格,在excel中输入或打开要进行最小二乘法拟合的数据。此时按住“shift”键,同时用鼠标左键单击以选择数据。单击菜单栏上的“插入”-“图表”-“散点图”图标。此时,我们选择第一个“仅带数据标记的散点图”图标,随后我们可以在窗口中间弹出散点图窗口。鼠标左键单击上边的散点,单击鼠标右键,弹出列表式对话框,再单击“添加趋势线(R)”。右侧就会弹出“设置趋势线格式”对话框。利用最小二乘法将上面数据所标示的曲线拟合为二次曲线,使用c语言编程求解函数系数;最小二乘法原理 原理不再赘述,主要是解法采用偏微分求出来的。2023-08-14 06:14:351
选择题:用最小二乘法确定直线回归方程的原则是什么
B 为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。参见百度百科 最小二乘法2023-08-14 06:14:572
什么是Foreign_Exchange_Receipts_And_Payments?
foreign exchange receipts and payments外汇收支例如:foreign funded travelagencies may open a foreign exchange current account todeal with foreign exchange receipts and payments under travel.外资旅行社可以开立外汇结算帐户,办理旅游项下外汇收支。Article 12 The foreign exchange receipts and payments under current accounts shall be based onaccurate and legitimate transactions.第十二条经常项目外汇收支应当具有真实、合法的交易基础。Enterprises with foreign capital shall manageto balance their own foreign exchange receipts and payments.外资企业应当自行解决外汇收支平衡。2023-08-14 06:08:322
盐水能使竹子死亡吗
盐水能使竹子死亡。假如撒了盐水后会使得竹子生长的土壤中的渗透压升高,且高于竹子根中的渗透压,那么竹子根部就不能从土壤中汲取水分,竹子就会因为缺水而死亡。比较渗透压的高低:看单位体积内水分子的数目。 单位体积内水分子数目多,则渗透压低。单位体积内水分子数目少,则渗透压高。2023-08-14 06:08:332
理财跟保险有什么区别
您好!银行理财和保险在功能、收益以及支取的灵活程度上都存在一定的区别,下面详细为您介绍。银行理财没保障功能保险理财有保障功能变额寿险的缴费是固定的,在该保单的死亡给付中,一部分是保单约定的、由准备金账户承担的固定最低死亡给付额,一部分是其投资账户的投资收益额。视每一年资金收益的情况,保单现金价值会相应地变化,因此死亡保险金给付额,即保障程度是不断调整变化的。资金收益情况不同银行理财产品采取的主要是单利,即一定期限、一定数额的存款会有一个相对固定的收益空间。不论是固定收益还是采取浮动利息,在理财期限内,银行理财产品都采取单利。支取的灵活程度不同银行理财产品都有固定的期限,如果储户因急用需要灵活支取,会有利息损失。保险理财的资金支取情况分几种:一是可以灵活支取,如在合同有效期内,投保人可以要求部分领取投资账户的现金价值,但合同项下的保险金额也同时按照比例相应地减少,会影响保障程度。如果全部支取,要扣除准备金账户的费用损耗因为你已经享受了一段时间的死亡保障,因此只返还保单现金价值,会造成较大损失。现实中,很多保险公司的万能寿险产品为了满足保户的理财需求,在账户管理上讲求″保障少、投资多″的策略,如你缴纳10万元的保费,其中只拿出2000元用作责任准备金即可,其9.8万元用来理财,并且可以灵活支取。二是不可以随时支取,直到保险期满时,死亡保障金和投资账户的现金价值可以一次返还。2023-08-14 06:08:332
天价大蒜是哪一年
2010年7月。全国大蒜价格持续上涨,“蒜你狠”猛发力变得更“狠”了,在短短半个月时间,从之前的6元一斤猛窜到10元一斤,在部分超市,甚至买出了12元一斤的高价。截至7月25日累计涨幅达24.8%,至每斤7.19元,已高于5月上旬的波峰价格。从省区市来看,所有省区市大蒜价格均出现上涨,其中山西涨幅居首,达51.3%,河北、辽宁、山东、江苏、海南、陕西、甘肃、宁夏、新疆的涨幅在30.2%—42.8%。大蒜介绍大蒜(英文名称Garlic;拉丁名称Allium sativum L.),为百合科(Liliaceae)葱属(Allium)植物的地下鳞茎。大蒜整棵植株具有强烈辛辣的蒜臭味,蒜头、蒜叶(青蒜或蒜苗)和花薹(蒜薹)均可作蔬菜食用,不仅可作调味料,而且可入药,是著名的食药两用植物。大蒜鳞茎中含有丰富的蛋白质、低聚糖和多糖类、另外还有脂肪、矿物质等。大蒜具有多方面的生物活性,如防治心血管疾病、抗肿瘤及抗病原微生物等,长期食用可起到防病保健作用。2023-08-14 06:08:351
我给你打电话...英语.
i am calling youi want to give phone lucyI have to beat her by telephone2023-08-14 06:08:404
什么是DR
DR其实就是Darry Ring,那枚需要男士凭身份证定制,且一生仅能定制一枚,送给最爱的人,有着“一生唯一真爱”浪漫寓意的戒指,它代表的是男士一生的承诺,是很多女生都很喜欢很渴望得到的。而之所以会有那么多人讨论它是因为这是每个人对真爱的一种追求,对真爱的渴望。我想如果你将这枚戒指送给你爱的人,她应该也会很开心,感到很幸福。2023-08-14 06:08:433
气动隔膜泵原理
气动隔膜泵原理:气动隔膜泵工作原理是靠空压机将压缩空气输入隔膜泵的配气阀来驱动隔膜泵中间体内链接轴来带动隔膜泵泵体介质室内的隔膜泵膜片做横向拉伸运动来达到自吸流体的作用的容积式往复泵。在泵的两个对称工作腔中,各装有一块有弹性的隔膜,联杆将两块隔膜结成一体,压缩空气从泵的进气接头进入配气阀后,推动两个工作腔内的隔膜,驱使联杆联接的两块隔膜同步运动。与此同时,另一工作腔中的气体则从隔膜的背后排出泵外。气动隔膜泵由气流结构和液流结构两大部分构成,通过两侧膜片完全隔离。气源压力只需大于每平方厘米两公斤即能工作。在5到8公斤工作压力下,气阀室中的高压气体通过气流疏导系统带动连杆轴做左右往复运动,同时,消耗后的低压气体通过排气口快速排出。在两侧高、低压气体交替作用下,连杆轴带动两侧膜片左右运动,使两边容积腔内气压发生交替变化,从而实现液体的连续吸入与排出。2023-08-14 06:08:481
支付宝理财产品买哪个好
支付宝中的理财产品可以大致分为两个主要部分,一个是定期理财,另一个是基金。当然,两者都有各自的优缺点。用户可以根据自己的情况选择合适的金融产品。1、国寿安鑫盈360天国寿安鑫盈360天是中国人寿,发行的定投个人养老安全管理产品,产品期限为360天,7天内年化收益率为5.1300%。该产品是支付宝理财收益率为数不多的5%产品之一,目前每天都需要抢购。2、长江养老添年享长江养老添年享是长江养老保险股份有限公司推出的理财产品。长江养老保险股份有限公司是是中国太平洋保险集团旗下专业的养老金管理公司。目前,长江养老添年享成立以来的年化增长率为4.82%。3、海蓝量化90天海蓝量化90天属于商家的集体资产管理计划,与之前的两个固定个人养老安全管理产品不同,主要是因为证券公司统一管理和投资资产。该产品的基准性能为4.45%,属于评估值。但是,启动购买需要10万。目前,收益率暂时位于支付宝常规理财的第三位。4、长江养老月安享长江养老月安享也是长江养老保险股份有限公司管理的产品。看来这家公司的确是一家有丰富投资经验的老牌公司,其产品性能非常好。该产品的财务周期仅为30天,7天的年化收益率为4.3970%。拓展资料:理财是一个汉语词语,拼音是lǐ cái,英文是Financing,指的是对财务(财产和债务)进行管理,以实现财务的保值、增值为目的。理财分为公司理财、机构理财、个人理财和家庭理财等。人类的生存、生活及其它活动离不开物质基础,与理财密切相关。“理财”往往与“投资理财”并用,因为“理财”中有“投资”,“投资”中有“理财”。所谓的理财也不仅仅是把财务往外投,被投资也是一种理财,不懂得被投资也就不懂得怎么更好理财。一、具体内容:理财,顾名思义指的就是管理财务。一般人谈到理财,想到的不是投资,就是赚钱。实际上理财的范围很广,理财是理一生的财,也就是个人一生的现金流量与风险管理。包含以下含义:①理财是理一生的财,不仅仅是解决燃眉之急的金钱问题而已。②理财是现金流量管理,每一个人一出生就需要用钱(现金流出),也需要赚钱来产生现金流入。因此不管是否有钱,每一个人都需要理财。③理财也涵盖了风险管理。因为未来的更多流量具有不确定性,包括人身风险、财产风险与市场风险,都会影响到现金流入(收入中断风险)或现金流出(费用递增风险)。二、理财途径:国内能够为客户提供理财服务的机构主要有银行、证券公司、投资公司。1.银行理财我国商业银行提供的理财产品一般是大额存单、资管产品等,代销的券商或者基金公司发行的基金不属于理财2.证券公司理财证券理财一般包括证券收益凭证、资管产品等3.保险理财保险理财更加倾向长期性,着重解决较长时间后的教育规划和养老规划,同时解决意外、医疗等保障问题。4.投资公司理财投资公司理财一般包括信托基金、黄金投资、玉石、珠宝、钻石、第三方理财等,需要的起步资金较高,适合高端理财人士。5.电子商务理财21世纪除了能在线下的网点理财,还可以利用互联网上的金融搜索引擎搜索理财产品进行风险收益的多方对比之后再投资。2023-08-14 06:08:491
用盐水能把竹子枯死吗
在有盐水的土壤中,竹子生长的土壤中渗透压升高,且高于竹子根中的渗透压,使竹子不能从土壤中汲取水分,长时间生长在有盐土壤中,竹子会因缺水而枯萎、死亡。 竹子通常通过地下匍匐的根茎成片生长,在热带、亚热带地区,东亚、东南亚和印度洋及太平洋岛屿上分布最集中,种类繁多,生长在土质深厚肥沃,富含有机质和矿物元素的偏酸性土壤中以及有充足的水分,排水良好的环境中。2023-08-14 06:08:261
mods是指什么
多器官功能障碍综合征(multipleorgan dysfunction syndrome, MODS)是指在严重感染、创伤和休克等急性危重情 况下,两个或两个以上器官或系统一个接一个地发生功能障碍或衰竭的临床过程。2023-08-14 06:08:201
管理的必要性有哪些?管理学原理的内容
2023-08-14 06:08:173
大蒜是百合科吗
是的。。。。。2023-08-14 06:08:143
英语语法词汇用法的区别【六篇】
牛津英语新词:Receipts(一) “Comeyhasthereceipts!” 这句话在社交媒体上被欢乐地传颂。这里的Receipt指的是前FBI局长JamesComey掌握的一份备忘录,记录着特朗普总统要求他停止对MichaelFlynn的调查。但是为什么receipts(收据)变成了proof(证据)? Receipt这个词来源于中世纪英语(精品课),指的是收到一定量的某物或是收到某物的行为。16世纪晚期,receipt也用于表示手写或打印的声明,表示已为某物付款——也就是我们购物时收到的塞满钱包的单据。但是proof或evidence(证据)是如何与Comey关联起来的? 这个问题的答案可以追溯到2002年对WhitneyHouston(惠特尼o休斯顿)的一个采访。当记者DianeSawyer质疑这位歌手的用药,给Houston展示了一份新闻文章说:“这里说你药物成瘾花费了730,000美元,这是一个头条新闻。”作为回应,Houston说:“Noway.Noway.Iwanttoseethereceipts.Fromthedrugdealer1thatIbought$730,000worthofdrugsfrom.Iwanttoseethereceipts.”(不可能,不可能。我想要看到这些收据。我想看到我花了730,000美元买药的经销商那里的收据。我想看到这些收据。) 这段对话迅速变得带有传奇色彩,而“Iwanttoseethereceipts”的表述被普遍使用,表示“Iwanttoseetheproof”(我想看到证据)。而receipt表情包也使得这个词变得更加流行。这些表情包使用Houston采访中的画面,而时不时出现朗朗上口的“showmethereceipts”这句话欢迎。 一开始,这个表述用于十分确信对方没有坚实证据的情况下——他们就是要求查看发票,像Houston那样——因为他们知道没有这种证据存在。如今receipt因存在或缺失都会变得引人注目,尤其是用于证明有名有权的人撒谎或表现地不诚实的时候。在例如tumblr这样的网站上,receipt可以代指冒犯或辱骂言辞的截图——在作恶者删除他们的愚蠢言辞之前截下来的。 随着Comey事件发酵,receipt一词又进入到了主流话语中,并逃脱了社交媒体的边界,在《GQ》和《纽约时代周刊》的文章中找到了一席之地。Receipt的新含义能不能跻身于我们的牛津辞典当中呢?我们还要“走着瞧”——至少我们已经找到了它的Receipt(证据)。 英语词汇指导:few,afew与little,alittle的用法异同(二) 1.few和afew之后接可数名词的复数形式。few表示数量很少或几乎没有,强调“少”,含有否定意义;afew表示数量虽然少但毕竟还有,强调“有”,含有肯定意义。比较: Histheoryisverydifficult,andfewpeopleunderstandit.他的理论很深奥,没有几个人能懂。 Histheoryisverydifficult,butafewpeopleunderstandit.他的理论很深奥,但是有些人懂。 2.little和alittle之后接不可数名词,其区别跟few和afew之间的区别相似。如: Unfortunately,Ihadlittlemoneyonme.很不巧,我身上没带什么钱。 Fortunately,Ihadalittlemoneyonme.幸好我身上带着一点钱。 3.一般说来,在only,still,can,quite,not等词之后通常用带有不定冠词的afew或alittle,而在very,some,the,no,so,too等词之后通常用不带冠词的few或little。如: Hewasnotalittlesurprised.他大为吃惊。 There"sonlyalittleleft.只剩下一点点。 Ihavesolittletimetoenjoymyself.我娱乐时间很少。 Veryfewpeopleunderstandwhathesaid.几乎没什么人懂他的话。 4.两者的比较等级变化分别为few,fewer,fewest(后接可数名词复数),little,less,least(后接不可数名词)。如: Whohasthefewestmistakes?谁的错误最少? Heisthebestteachereventhoughhehastheleastexperience.他尽管经验最少,但教得。 Yououghttosmokefewercigarettesanddrinklessbeer.你应该少抽烟,少喝啤酒。 注:在现代英语的非正式文体中,有时人们也将less,least用于复数名词前,不过这种用法有不少人反对,初学者不宜仿用。如: Therearefewer[less]carsontheroadatnight.晚上路上的汽车要少些。 5.few和little前除受不定冠词修饰表示肯定意义外,若受其他限定词的修饰也表肯定意义。如: Shewasamongthefewwhohavereadthebook.她是少数读过这本书的人之一。 Herfewpossessions1weresoldafterherdeath.她那点儿财产死后就被卖掉了。 ThelittleofhisworkthatIhaveseenseemsexcellent.我所看到的他那一小部分工作似乎非常出色。 注:aman[person]offewwords(沉默寡言的人)是习词,其中的few前不用冠词或其他限定词。 英语词汇指导:telegram与telegraph的用法区别(三) 两者均可表示“电报”,但telegram指通过电报发出的电文,通常用作可数名词;而telegraph则指用电报发送信息的通讯方式,通常用作不可数名词。如: Shereceivedatelegramofcongratulations.她收到一份祝贺电报。 Thetelegraphhasbeencutbetweenthetwocities.这两座城市之间的电报业务已中断。 表示“通过电报”,本来应该用bytelegraph,但事实上也可用bytelegram。如; Hetoldusthenewsbytelegram[=bytelegraph].他用电报告诉我们这条消息。 英语词汇指导:matter与affair的用法区别(四) 两者均可表示“事情”、“事件”,其用法既有交叉的地方,也有不同的地方,使用时应注意以下几点: 1.表示需要注意或重视的事情、商务性的事等,两者均可用。如: It"samatter[anaffair]ofgreatimportance.这是一件非常重要的事。 Theytalkedaboutbusinessmatters[affairs].他们谈论了商务问题。 注:在口语中,含混地表示“事情”,也可用两者。如: It"saregretfulaffair[matter].那是件遗憾的事。 2.表示“事务”(可大至国家政府机关的事务,小至个人的事务),通常用affair(一般用复数形式)。如: Theyhavenorighttointerfere1intheinternalaffairsofChina.他们无权干涉中国内政。 Helefthisaffairsinthehandsofhisson.他把事务交给他儿子了。 3.表示个人的事,通常用affair。如: Thisismyaffair,nottheirs.这是我的事,不关他们的事。 注:有时也用matter,但通常有personal,private等表示个人的形容词修饰。如: It"saprivateaffair[matter].这是私事。 4.若指麻烦事,只能用matter(与定冠词连用),若指男女间的韵事或桃色事件,则只能用affair。如: What"sthematterwithyou?你怎么啦? There"ssomethingthematterwithit.它出问题了。 It"ssaidthatheishavingaffairswithher.据说他与她有暧昧关系。 英语词汇指导:learn与study用法区别(五) 1.这两个词均可表示“学习”,有时可互换。如: Heislearning[studying]English.他在学英语。 2.两者在含义上的区别主要是: (1)learn虽然可指学习的过程,但更侧重指学到的成果,因此常译为“学到”、“学会”;而study则侧重指学习过程。如: HestudiedhardandlearnedEnglishverywell.他努力学习,把英语学得很好。 (2)learn多用于学习的初级阶段或带有模仿性的操作技艺等;而study则常用于较高深或周密的研究。如: Ihadtolearnatradeattheageofseven.我在7岁时就不得不去学做生意。 Thisquestionshouldbecarefullystudied.这个问题必须认真研究。 3.习惯表达上的差异: (1)下列情况,一般只用learn: a.用于learnfrom,表示“向……学习”。如: Wemustlearnfromeachother.我们必须互相学习。 b.后接不定式,表示“学会(学习)做某事”。如: He"slearning(how)todriveacar.他在学习开车。 Yououghttolearn(how)tobepatient.你必须学会耐心。 注:有时可接动名词(主要是指技艺或技术方面的动名词)。如: Shelearnstoswim[swimming].她学习游泳。 c.用于某些谚语。如: Liveandlearn.活到老,学到老。 Nevertooold(late)tolearn.再老(晚)也能学。 Soonlearnt,soonforgotten.学得快,忘得快。 (2)下列情况,一般只用study: a.表示在某校学习。如: HeisstudyingatBeijingUniversity.他在北京大学学习。 b.用于祈使句或与hard连用。如: Studyhardandmakeprogresseveryday.好好学习,天天向上。 (3)用于某些习语。如: studylateintothenight学习到深夜 studyintotheearlymorninghour学习到凌晨 4.其他用法区别:除表示“学习”外,learn还表示“听说”、“得知”等义;study还表示“打量”、“仔细看”等义。此时两者显然不能互换。如: I"msorrytolearnof[about]yourillness.听说你病了,我很难过。 Theystudiedthestrangercuriously1.他们好奇地看着这位陌生人。 英语词汇指导:chair与seat的用法区别(六) chair指的是一种有靠背(有时还有扶手)的可移动的单人“椅子”,而seat1则是指供人坐的东西,它可是椅子、凳子等,也可以是箱子、地板等可以供人坐的地方。如: Therearesometablesandchairsintheroom.房间里有几张桌子和几把椅子。 Thebackseatofthecariswide2enoughforthreepeople.汽车的后座很宽,可以坐3个人。 There"renomorechairs;you"llhavetousethatboxforaseat.椅子都有人坐了,你只好坐那个箱子了。 两者在某些表达中也可换用。如: Pleasetakeachair[seat].请坐。2023-08-14 06:08:131
电脑版我的世界没有mods文件夹怎么办?
原因如下:1)原版的Minecraft是没有“mods”文件夹的,估计您是下载到原版的Minecraft了;2)Minecraft是需要安装了相应的API(不是插件啊插件是服务器用的),比如常见的ForgeAPI后,才会自动生成一个“mods”文件夹,否则就算是你自己新建一个“mods”文件夹,也是毫无作用。解决方法:一、我的世界mod安装方法安装mod准备工作:安装java,并启动Minecraft,下载好对应版本的Minecraft和mod。对于需要安装Forge或者Modloader等其他前置mod的mod,下载好需要的前置mod。二、我的世界mod安装方法安装无需Forge版Mods1、下载对应版本的mod,作为例子我这里下载了小地图mod。2、进入到你的Minecraft根目录(.minecraft)文件夹,打开versions文件夹。对于官方启动器的玩家,可以在windows开始菜单中的搜索框中输入%appdata%/.minecraft然后按下Enter(回车)键。对于其他启动器的玩家,直接打开你的启动器目录下的.minecraft文件夹。3、我们不建议将mod文件直接放入放入1.7.2文件夹中的1.7.2.jar,因为新的Minecraft启动器会自动重新下载纯净版。因此,我们需要创建一个新的配置文件(版本),复制粘贴原版1.7.2文件夹,重命名文件夹以区分原版,这里我们命名为mod。4、打开我们新建的版本文件夹,将1.7.2.jar(可能不显示.jar,总之是java文件)和1.7.2.json重命名为mod.jar(不显示.jar的命名为mod即可)和mod.json,使用文本编辑器(记事本之类的)打开mod.json,更改"id":"1.7.2"为"id":"mod"。5、使用压缩软件将小地图.zip中的文件全部解压(拖入)mod.jar(使用压缩软件打开)文件中。删除META-INF文件夹。6、现在打开Minecraft启动器,创建或者选择对应的版本,启动游戏。2023-08-14 06:08:121
给我打电话或发电子邮件 英语怎么说??
Call me or E-mail2023-08-14 06:08:085