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当自由度很大时,三大抽样分布的P值无表可查,而且如果编程计算P值时,需要计算一个无穷区间上的广义积分,还会面临数值溢出的问题,解决这些问题需要较高的计算机编程技巧,这些不利于开发实用程序,限制了它们的实际应用.本文利用χ2分布、一元t分布和一元F分布的一致渐进正态性、标准正态分布的分布函数近似计算公式和软件Mathematica5.0,通过计算机仿真,指出当自由度较大时,可以用正态分布进行近似计算,避免了数值溢出和无穷区间的积分问题,为使用常用开发语言编程解决实际问题提供了一种可行方案,具有一定的应用价值. 相似文献
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当自由度很大时,三大抽样分布的P值无表可查,而且如果编程计算P值时,需要计算一个无穷区间上的广义积分,还会面临数值溢出的问题,解决这些问题需要较高的计算机编程技巧,这些不利于开发实用程序,限制了它们的实际应用。本文利用χ^2分布、一元t分布和一元F分布的一致渐进正态性、标准正态分布的分布函数近似计算公式和软件Mathematica 5．0,通过计算机仿真,指出当自由度较大时,可以用正态分布进行近似计算,避免了数值溢出和无穷区间的积分问题,为使用常用开发语言编程解决实际问题提供了一种可行方案,具有一定的应用价值。 相似文献
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最小一乘回归系数估计及其MATLAB实现 总被引：1，自引：0，他引：1
采用最小二乘准则进行回归分析和数据拟合时,容易受到奇异点的影响,最小一乘准则虽能很好地克服这一缺陷,但又由于它是不可微优化问题,存在计算上的困难.本文对最小一乘准则下线性回归模型分析,转化为线性规划问题,利用MATLAB软件快速、准确地估计出最小一乘线性回归的系数,算例说明这种方法是一种有效的参数估计方法.对于非线性问题,可通过线性化而转化为线性问题,用上述方法进行处理. 相似文献
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