随机误差

██【電:１３１.乀.１４１８.乀.６６６７】【薇Q:９７８８.乀.９１８１】██ 缅 甸 小 勐 拉 银 河 国 际 代 理 一、回归分析概述 1.变量之间的关系 确定性现象（函数关系），例长方形的周长 非确定性现象（统计相关关系），例身高和体重 2.相关关系与回归分析 相关分析：研究两（或多个）变量的相关性及相关程度（使用相关系数表示） 回归分析：已经存在相关关系，求解其 因果关系， 变量地位不对等（一因一国），根据自变量的变化可以预测运动规律。 举个栗子： （1）打篮球的人个子更高。 不对，现实是个子更高的人选择了打篮球，属于因果倒置。 （2）社会地位高的人寿命更长。 不对，社会地位高受到的医疗较好，医疗较好导致寿命长一些。 Tips :因果关系的前提：时间先后。 3、相关分析分为线性和非线性（提示：若不相关则将相关性赋为0） 线性相关： 两个变量：计算协方差、相关系数 多个变量：计算偏相关系数、复相关系数 二、总体回归函数（PRF） 在给定解释变量X的条件下，被解释变量Y的期望轨迹称为总体回归曲线，其对应的函数 E(Y|X)=f(X) F最简形式为线性函数。其截距、斜率为线性回归系数，表达式如下所示，其中β 0 代表自发消费，β 1 代表边际消费趋向。 E(Y|X)=β 0 +β 1 X 识别：因变量Y为被解释变量、被预测变量、回归子、响应变量，自变量X为解释变量、预测变量

██【電:１３１.乀.１４１８.乀.６６６７】【薇Q:９７８８.乀.９１８１】██ 缅 甸 银 河 国 际 提 供 住 宿 一、回归分析概述 1.变量之间的关系 确定性现象（函数关系），例长方形的周长 非确定性现象（统计相关关系），例身高和体重 2.相关关系与回归分析 相关分析：研究两（或多个）变量的相关性及相关程度（使用相关系数表示） 回归分析：已经存在相关关系，求解其 因果关系， 变量地位不对等（一因一国），根据自变量的变化可以预测运动规律。 举个栗子： （1）打篮球的人个子更高。 不对，现实是个子更高的人选择了打篮球，属于因果倒置。 （2）社会地位高的人寿命更长。 不对，社会地位高受到的医疗较好，医疗较好导致寿命长一些。 Tips :因果关系的前提：时间先后。 3、相关分析分为线性和非线性（提示：若不相关则将相关性赋为0） 线性相关： 两个变量：计算协方差、相关系数 多个变量：计算偏相关系数、复相关系数 二、总体回归函数（PRF） 在给定解释变量X的条件下，被解释变量Y的期望轨迹称为总体回归曲线，其对应的函数 E(Y|X)=f(X) F最简形式为线性函数。其截距、斜率为线性回归系数，表达式如下所示，其中β 0 代表自发消费，β 1 代表边际消费趋向。 E(Y|X)=β 0 +β 1 X 识别：因变量Y为被解释变量、被预测变量、回归子、响应变量，自变量X为解释变量、预测变量

██【電:１３１.乀.１４１８.乀.６６６７】【薇Q:９７８８.乀.９１８１】██ 缅 甸 维 加 斯 客 服 一、回归分析概述 1.变量之间的关系 确定性现象（函数关系），例长方形的周长 非确定性现象（统计相关关系），例身高和体重 2.相关关系与回归分析 相关分析：研究两（或多个）变量的相关性及相关程度（使用相关系数表示） 回归分析：已经存在相关关系，求解其 因果关系， 变量地位不对等（一因一国），根据自变量的变化可以预测运动规律。 举个栗子： （1）打篮球的人个子更高。 不对，现实是个子更高的人选择了打篮球，属于因果倒置。 （2）社会地位高的人寿命更长。 不对，社会地位高受到的医疗较好，医疗较好导致寿命长一些。 Tips :因果关系的前提：时间先后。 3、相关分析分为线性和非线性（提示：若不相关则将相关性赋为0） 线性相关： 两个变量：计算协方差、相关系数 多个变量：计算偏相关系数、复相关系数 二、总体回归函数（PRF） 在给定解释变量X的条件下，被解释变量Y的期望轨迹称为总体回归曲线，其对应的函数 E(Y|X)=f(X) F最简形式为线性函数。其截距、斜率为线性回归系数，表达式如下所示，其中β 0 代表自发消费，β 1 代表边际消费趋向。 E(Y|X)=β 0 +β 1 X 识别：因变量Y为被解释变量、被预测变量、回归子、响应变量，自变量X为解释变量、预测变量、回归元

过拟合和欠拟合及其解决方案 模型选择，过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 模型选择 概念 验证数据集 K折交叉验证 过拟合和欠拟合 模型复杂度 训练数据集大小 梯度消失和梯度爆炸 随机初始化模型参数 Pytorch的默认随机初始化 Xavier随机初始化 模型选择，过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。 模型选择 概念 验证数据集 从严格意义上讲，测试集只能在所有超参数和模型参数选定后使用一次。不可以使用测试数据选择模型，如调参。由于无法从训练误差估计泛化误差，因此也不应只依赖训练数据选择模型。鉴于此，我们可以预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择。这部分数据被称为验证数据集，简称验证集（validation set）。例如，我们可以从给定的训练集中随机选取一小部分作为验证集，而将剩余部分作为真正的训练集。 K折交叉验证 由于验证数据集不参与模型训练，当训练数据不够用时

1.参考资料 2.相关定义 3.IMU 的噪声模型 3.1噪声的建模 3.2白噪声和随机游走噪声的离散化 3.3如何获取传感器噪声参数 4.随机噪声和扰动的积分 4.1建立模型 4.2噪声的离散化模型推导 4.3系统的状态误差方程 4.4状态误差方程的积分 4.4.1 第一项-状态误差 4.4.2 第二项-测量白噪声 4.4.3 第三项-扰动噪声离散化（随机游走噪声) 4.5 离散的系统误差方程 4.6 误差状态方程的其他说明 4.7 Full IMU example 1.参考资料 <1>Kalibr IMU Noise Model： https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/IMU-Noise-Model <2>高斯白噪声: http://blog.csdn.net/ZSZ_shsf/article/details/46914853 <3>随机游走： http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c2cfefb0100emyi.html <4>泡泡机器人IMU状态模型(2) http://mp.weixin.qq.com/s/_ElpcSkMaGEIFd3bmwGa_Q <5>泡泡机器人IMU状态模型(1) http://mp.weixin.qq.com/s/PD4cOqVE3oMhyW4A2N02xQ <6>

应用统计学 - 方差分析 数值型数据使用线性回归来研究因素对因变量的影响。类别型数据使用方差分析来研究因素对因变量的影响。方差分析是使用方差比 MSA/MSE 来检验均值是否全相等，即相等是 H0 假设，而不全相等是 H1 假设。 自变量是因素，而因素取值是水平。比如，降水量是因素，降水量大、中和小是因素的三个水平。 看方差是否相等，来判断组间差异是不是很大， 组内组间都有随机误差，但是不是一种随机误差 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11689644.html