方差极大旋转

极大似然估计方法是一种常见的统计推断方法，通过寻找使得观测数据出现的概率最大的参数值来估计参数。极大似然估计方法在统计学中具有广泛的应用，可以应用于各种数据分析和模型建立中。

代码将创建并展示旋转椭圆的动画。

方差S²（样本）的定义为：

正交旋转：最大化每个因子载荷平方和的方差，简化载荷矩阵。 斜交旋转：因子含义清晰，允许因子相关。

图像里的旋转操作，说复杂也复杂，说简单也简单。《旋转（整理）》这篇文章讲得还挺清楚，适合前端、图像、图形开发这类有点数学基础的同学看看。像欧拉角、轴角、四元数这些，文章都有讲，重点是通俗易懂，不会一上来就数学炸你脑袋。文章一开始就开门见山讲图像旋转的定义和几种常见的旋转方式，比如主动变换、被动变换这些，蛮适合梳理下思路。后面二维和三维空间的旋转矩阵，讲得还挺细，公式清楚，思路也顺。喜欢它讲四元数那一段，不啰嗦，直接告诉你怎么用、有什么好处，比如数值稳定性好、插值友好，这些在做 3D 旋转动画的时候真的实用。还有多MATLAB 相关的扩展文章，如果你刚好用 MATLAB 做图像，可以顺手点进去看

方差分析探究不同组别数据间的差异来源及程度。 数据差异来源 数据差异主要源于以下两方面: 系统性差异: 由研究因素的不同水平造成。 随机性差异: 由不可控的随机因素导致。 数据差异度量 组间方差: 衡量不同水平数据间的总体差异，包含系统性差异和随机性差异。 组内方差: 衡量同一水平内部数据的波动程度，仅包含随机性差异。 方差分析基本思想 方差分析的核心思想是通过比较组间方差与组内方差，判断研究因素对结果是否存在显著影响。 若因素对结果无影响，则组间方差仅包含随机性差异，其值应与组内方差接近，两者比值接近 1。 反之，若因素对结果有显著影响，则组间方差包含系统性差异和随机性差异

Matlab编程：图像旋转。图像旋转操作包括三个可分离的旋转步骤。

定向边界框的非极大值抑制功能挺适合复杂重叠框的情况，尤其是做目标检测、图像时，经常会遇到 OBB 重叠的问题。这个nms_orienting_rectangles函数就派上用场了。 基于分离轴定理来判断两个框是不是重叠的，思路清晰，效果也不错。函数是基于 XY 坐标系，不是 Matlab 常用的行列坐标，所以要注意下坐标转换。比如图像时，原来是按(行, 列)来的，得换成(x, y)再调用。 语法不复杂，调用方式也挺直接，几行就能跑通。用在目标检测后那一步，还挺省事的。响应也快，代码也简单。 如果你在用MATLAB 做图像，尤其是涉及旋转框的检测结果，这个方法可以帮你快速压掉重复框，输出更干净。

本章包含方差分析、回归分析、卡尔曼滤波、h∞滤波和非线性滤波等主题。

Powerpoint幻灯片介绍补丁和旋转函数的使用方法。包括13个示例，展示如何有效绘制2D和3D补丁，并使用旋转将其移动。幻灯片中包含漂亮的动画和丰富的示例。