通过重采样进行稳健关联测试Kolmogorov-Smirnov检验检测ECDF独立性-MATLAB开发

同质性和独立性的卡方检验，计算I x J的P值，以评估表格行和列之间的独立性。详细步骤和方法可参考DeltaProt工具箱，网址：http://services.cbu.uib.no/software/deltaprot/。输入数据矩阵X表示观察频率单元（I x J -table）。支持的方法包括：'RC'：Read-Cressie功率发散统计（默认，lambda=2/3）、'Pe'：标准Pearson卡方距离（lambda=1）、'LL'：对数似然比距离（lambda=0）。输出为P值，通过卡方分布近似计算，适用于所有方法的零假设。在小表格中，'RC'方法相对于'Pe'方法稍优。详细信息请参

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 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。

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。

快速矢量抽取的 MATLAB 代码资源，写得蛮实用的。用几种常见的重采样方法，比如平均值、中值、总和、最小最大值那一套，把大数据量搞得更轻便。decimate()和resample()都用上了，核心逻辑还做了矢量化，跑得快，代码也清爽。里面还贴了个小函数模板，改一改就能直接用。适合你在搞信号、时序数据时快速降采样，省事儿不少。

外模式/模式映象是实现数据逻辑独立性的关键。当数据库模式发生变化时，数据库管理员可以通过调整外模式/模式映象来屏蔽这些变化，确保外模式保持不变。由于应用程序是基于外模式编写的，因此无需修改应用程序，从而实现了数据与程序的逻辑独立性。

外模式/模式映象是数据库中连接外模式和模式的桥梁。当数据库模式发生变化时，数据库管理员可以通过调整外模式/模式映象，使得外模式保持不变。由于应用程序是基于外模式编写的，这种机制确保了应用程序无需修改，从而实现了数据与程序的逻辑独立性。这意味着即使数据库底层结构发生变化，应用程序仍然可以正常运行，无需进行代码调整。

朴素贝叶斯分类器基于一个关键假设：给定类别标签 y，属性之间是条件独立的。这意味着，在确定样本属于某个类别的情况下，其各个属性的值不受其他属性的影响。 用数学语言表达，条件独立假设可以写作： P(X = (x1, x2, ..., xn) | y) = P(x1 | y) * P(x2 | y) * ... * P(xn | y) 其中，X = (x1, x2, ..., xn) 代表样本的属性向量，每个 xi 代表一个属性的值。

数据库课的课件里，讲得比较清楚的是数据独立性。物理独立性、逻辑独立性分得明白，用词也接地气。比如物理独立性，说白了就是你换了磁盘结构，程序不用动，嗯，就是这么省事。逻辑独立性呢，就像你把表结构改了，应用那边也基本不用改动，开发体验确实友好。 物理独立性的讲法，挺适合拿去讲给实习生听的，直白又不啰嗦。逻辑独立性那块，适合和外模式/模式映象一起学，思路更清晰。你可以看看这个链接： 外模式/模式映象维护数据逻辑独立性 另外，讲到数据库系统发展的时候，这部分也出现得蛮多的，挺适合串联知识点用。推荐这个： 数据库系统发展阶段与数据独立性 整体来说，课件的风格不花哨，但逻辑性还不错，适合用来当知识梳理的材