广义加权指数

生命周期数据的统计分析是社会科学、工程学、可靠性和生物医学等领域中的关键课题。我们使用广义加权指数分布作为生成器，引入了一个新的族群——广义加权指数G族，并应用此新生成器提出了广义加权指数Gompertez分布。我们详细研究了该分布的特性，包括矩生成函数、矩、条件矩、平均剩余寿命、平均不活动时间、强平均不活动时间、Rényi熵、Lorenz曲线和Bonferroni。在模型拟合方面，我们采用最大似然估计方法来估计参数，并展示了新分布在实际数据集上相较于传统寿命模型的优越性。

该代码用于计算加权广义赫斯特指数H(q)，通过重归一化q矩的缩放来分析分布特征。这里，_w表示在给定时间窗口内的加权函数f(t)，支持多种参数设置如未加权的H(q=1)计算及指定特征时间增量的加权H(q)。技术细节涵盖了Matlab中实现的方法。

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

股票里的指数平均线，蛮适合用 Matlab 来搞定的。它的指数加权平均（EMA）思路挺实用，尤其是你想过去几个月或几年的股价变动时。直接用历史数据跑出一条平滑曲线，趋势一目了然。配合 Matlab 的图形可视化，曲线清晰，响应也快，挺适合做个小工具试试。 想进一步玩出花的，可以看看这篇组合文章，用指数平均估算风险值，逻辑清晰，代码也好懂。如果你刚好想做一个风险监控的小模型，这个蛮有参考价值。 另外，推荐你顺手看下Matlab 实现移动平均算法这篇，适合新手上路，代码段比较基础，跑一遍就知道咋回事。 ，如果你目标是信号平滑，不妨看看移动平均滤波器的用法。基本逻辑差不多，只是应用在信号领域而已。顺

如果指数大于0，则加权较低索引上的值更重；如果指数小于0，则加权较高索引上的值更重。当指数等于0时，此函数是nanmean的较慢版本。输入参数：inputMat - 待处理的矩阵；exponent - 指数加权的程度，默认为2；dim - 求平均值的维度，默认为第一个维度。输出：返回在不考虑NaN值的情况下的平均值。

包含三个m文件，用于通过指数加权移动平均线估计由两只股票价格组成的投资组合的风险价值（VaR）。主要功能为“ewmaestimatevar”，可帮助您计算所需的VaR值。此外，文章还提供了不同置信水平下的相关图表。

这些Matlab函数用于计算广义和/或混合总最小二乘问题的解。总最小二乘问题（也称为变量误差问题）解决超定线性方程组\((A_0 + dA)X = (B_0 + dB)\)，其中未知扰动\(dA\)和\(dB\)的协方差矩阵被认为是对角线，记为\(E([dA, dB]^T [dA, dB]) = \sigma_d \cdot I\)。混合总最小二乘问题则适用于具有不同变量的线性方程组\([A_1, A_2]X = B\)，其中\(A_1\)是无误差变量，而\(A_2 = A_0 + dA_2\)和\(B = B_0 + dB\)是具有干扰的变量。广义总最小二乘问题求解的线性方程组形式为\((A

GIS 里的地理加权回归工具，gwr4.0算是比较老牌的方案了。支持地理加权逻辑回归，对空间异质性建模还挺靠谱。尤其你用 Python、Matlab 做回归的同学，用它来补空间这一块，合适。安装包直接下就能跑，界面是老了点，但功能够用。 逻辑回归的活不少人都在做，比如用来做信用卡欺诈检测、健康数据建模、甚至城市热力图。常规线性模型搞不定空间偏差，用 gwr 就对了。嗯，它对位置相关的变量建模，还挺灵。逻辑回归的公式也都兼容，就别担心什么兼容性问题。 下载链接在资源页就有，顺手还能看看这几个资源：Python 逻辑回归合集、Matlab 四参数逻辑回归、还有基于逻辑回归的信用卡欺诈检测优化。都挺

广义 S 变换的 MATLAB 程序，挺适合刚上手或想深入这块儿的朋友玩一玩。代码结构清晰，用起来不绕弯，调试方便，适合配合自己数据实战一波。想了解原理的，看注释就够了，逻辑挺直白，没啥门槛。你要是做信号、时频这些，拿来直接改改就能用。 哦对了，作者还搭配了几个相关的资源链接，一起看看会更有感觉，是那个逆 S 变换和小波那几个，扩展性强，蛮推荐的。

Histwc是一个简单而实用的工具，用于构建加权直方图。