期望方差

再对Y在区间[20,40]上求最大值，MATLAB命令窗口中的结果显示：3.5000e+001。这意味着当货源组织为35吨时，收益达到最大化。在MATLAB中，使用simplify(f)函数可以对函数f进行化简；而使用fminbnd('f',a,b)则能在区间[a,b]内找到函数f的极小值。若要找到函数的极大值，只需将'f'改为'-f'。

本研究中，我们介绍了一种基于外循环K和内循环大小n的动态条件期望方差估计方法。我们的代码使用Matlab开发，通过每阶段的估计和改进来优化n的计算。代码适用于T. Goda在2017年发表的文章中的Var-of-CE估计示例1、2和3。在多个阶段中，我们允许Var-of-CE估计值使用正在改进的n*，以提高估计精度和效率。在Goda的示例3中，我们观察到Var-of-CE估计的封闭形式方差降低了15%。具体实现包括代码调用脚本ANOVA_Multiple_n_ks_Var_Of_CE_Estimator.m。

Matlab应用-最大期望算法。利用最大期望算法来拟合数据集中的二项分布混合模型。

方差S²（样本）的定义为：

不完全数据的最优解法，EM 算法算是蛮经典的一招了。期望最大化（Expectation-Maximization）听起来挺高深，其实本质就是一套“猜一猜、算一算，再猜一猜”的循环套路，适合你遇到缺失值、不完整样本的时候用，像在聚类、隐马尔可夫模型这类场景，效果还挺不错。 1977 年，Dempster、Laird 和 Rubin 提出来之后，学术圈对它的研究热情就没断过，各种变种和改进方法一茬接一茬。用得最多的地方？机器学习、模式识别、数据挖掘这几个领域跑不了，是你搞算法方向的，这玩意迟早得用上。 算法逻辑其实也不复杂，两个主要步骤：E 步先根据当前参数估计隐藏变量；M 步再根据这些估计值去优

基于支持度期望的关联，蛮适合做深度数据挖掘的朋友，尤其你想挖点“看起来不频繁但其实有料”的关联关系时，挺有用。它不是简单看出现频率，而是看是不是比“你原本预期的”还少多。嗯，挺像找那些“悄咪咪”的隐藏逻辑。 支持度期望的技术有点像挖反向宝藏——只有当一个模式的实际支持度小于它理论上应该有的期望值时，才说“这玩意值得看”。换句话说，别人都不太关注的地方，说不定才藏着你要的答案。 有两种玩法：一种是基于概念分层，比如你看“水果”下的“苹果”和“香蕉”，会考虑整个分类的背景；另一种是基于间接关联，就是两个表面没啥关系的项，通过第三方“搭上线”。 推荐你搭配一些示例看看，比如这个关联数据示例，讲得挺清

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

多维数组的方差-协方差矩阵不好搞？其实只要你摸清了怎么把它向量化，效率能高一截。这个资源教你怎么按列顺序把对角线和对角线下方的元素堆起来，生成一个漂亮的列向量。嗯，挺适合搞统计建模或者在大规模数据时提速用的。vech函数对多维支持不太行，这里作者搞了个自定义方法，还附带了vechmd.zip，可以直接上手。你要是经常用 MATLAB，爱折腾多维数组，值得一看。

Excel 方差分析应用指南 本指南探讨如何利用 Excel 进行方差分析，涵盖以下设计类型： 完全随机设计: 适用于样本随机分配到各处理组的情况。 随机区组设计: 适用于存在干扰因素，需要分组控制误差的情况。 析因设计: 适用于探究多个因素及其交互作用对结果的影响。

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。