小样本量

小样本场景下的光伏预测其实挺棘手的，尤其刚上线的电站，数据少得可怜。双层神经网络这招就挺有意思，把传统网络一拆为二，每层结构更精简，思路也清晰多了。再加上单步预测，输入输出都减负，响应也快，模型整体也更稳定。 影响光伏发电的因素本来就挺多，像天气、光照啥的。作者就巧妙地用了统计把天气因子融合进网络里，减少了建模的复杂度。你要是用过常规的神经网络预测，会发现这个改法还挺实用。 文末还用了真实数据验证过，结果也还不错，精度稳，数据需求也降了不少。适合那种数据刚起步的项目，友好。想做初步部署或者快速测试的可以试试看。 对了，想延伸了解的话，有几个还蛮对口的资源，像是 BP 神经网络光伏预测，还有个

MW1cdf是一个用于计算具有连续累积分布的两个随机变量的Mann-Whitney U的概率的Matlab函数。该函数基于Mann-Whitney（1947年）的方法，特别适用于样本大小较小的情况（n1和n2 <= 7）。对于更大的样本量，建议考虑使用MW2cdf函数，以避免较长的运行时间。

PASS 的样本量估计功能真挺方便的，尤其你要做医学或社会科学研究时，能省不少力。它的界面友好，不用死记那些公式，点几下菜单就能算出需要的样本量，像Means → One Mean → Confidence Intervals这类操作路径直观。嗯，用起来顺手，数据一输进去，跑一下就能看到结果。 样本量估计的方式也多，像是区间估计、均数比较、比例估计，通通能搞定。比如你要估一个地区成年男子的平均身高，知道标准差和误差范围，设好α值，PASS 就能直接告诉你要调查多少人，还挺省事。 操作逻辑也比较贴近实际，它不是那种纯理论推导的软件，反而更像是给一线研究人员设计的。像预调查得出某个比例后，你就能用

Epps-Pulley 检验是基于 GB/T 4882-2001 的一个统计方法，适用于 n≥8 的样本。这个检验方法在进行小样本数据时，尤其是在有限的样本量下，能比较可靠的统计结果。如果你有相关的小样本数据需要检验，这个方法蛮适合的。你可以通过 SAS、SPSS 等工具来实现，方法也比较简单，只需要对数据进行规范即可。值得注意的是，如果样本量过小，这个方法的精度会受到影响，所以使用时要谨慎。，Epps-Pulley 检验对于某些特殊场景下的数据还是挺实用的，是当数据量不大时，能为你的一种不错的选择。

多元正态总体检验在多变量中挺常见，简单来说，它用来检验多元正态分布的均值向量是否和某个特定的向量一致。你想了解医学、社会科学还是经济学的数据？这方法都能帮上忙。它通过比较变量间的关系，能给你有力的数据支持。比如你用 SAS 软件，输入数据，计算协方差矩阵，就能算出 F 统计量，拿它和临界值比对，就能做出是否拒绝原假设的决定。虽然它实用，但要注意，如果数据不符合正态分布的假设，结果会出问题。所以，样本量得足够大，否则不够准确。 使用时需要谨慎样本量和假设条件，但它给出的结果可以你更科学地理解数据背后的关系。比如，你在经济学研究中评估市场政策影响，或者在医学研究中比较治疗效果，它都能精准的工具。如

方差S²（样本）的定义为：

SurveyData.csv 中含有有关华盛顿特区国家广场的纪念碑和博物馆的独特数据，而 Bingaman_Example_Code.Rmd 则演示了如何使用这些数据进行统计分析。

检查当天每小时的归档量，浏览最近一周每天的归档日志生成情况。

单变量均值的利器就是 SPSS 里的单样本 T 检验。用起来挺顺手，适合那种你只拿到一组样本，想看看它跟理论值有没有差异的场景，比如产品尺寸有没有偏差、问卷平均分是不是达标这类。操作逻辑也比较直观，就是告诉 SPSS 你关注哪个变量，还有你心里的那个“标准值”，它就给你算出差不多的置信区间，还配好了显著性检验结果，响应也快，图表也清楚。如果你之前用过SAS做 T 检验，切到 SPSS 会感觉界面友好多了，适合不太爱写代码的朋友。想在代码层面理解的，也可以看看SAS 实现方式，两者对比一下也挺有意思。另外，做检验前别忘了正态性这关。SPSS 没默认给你跑这个，得自己加个 K-S 或 Shapir

matlab开发-生成样本音频。利用随机组合一系列已知的测试数据来生成测试样本。