残差

将最小二乘解返回线性矩阵方程。 通过计算最小化平方的欧几里德2范数的向量x求解方程 。该方程式可以是欠定的，良好的或过度确定的（即a的线性独立行的数量可以小于，等于或大于其线性独立列的数量）

17日，微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋宣布，微软将在上海成立微软亚洲研究院－上海，并与上海仪电合作，在上海建立人工智能创新院。2018世界人工智能大会上，沈向洋宣布了这一消息，并表示微软很高兴能为上海打造人工智能高地尽绵薄之力。“在未来几年之中，我们身边每天会产生千万亿字节（” 沈向洋介绍，人工智能快速发展主要得力于三个因素，即”：大数据、云计算带来的强大的计算能力、以深度学习为代表的精准算法，这三个领域的发力，将能让人工智能颠覆所有的商业应用、影响每一个人的生活、解决人类面临的很多最具挑战的问题

矩阵以及微分算子的特征值问题是理论数学以及科学计算中的基本问题。本报告中将介绍特征值问题的数值分析中的误差估计理论，并着重介绍特征函数的可量化误差估计。当特征值问题的特征值非常接近甚至重合时，对应的特征函数的误差估计是一个病态问题

房价成为我国近十年来热议的话题，利用R语言对我国房价进行时间序列分析，使广大学者能够更加直观地了解R语言所展现的数据处理结果，熟悉其灵活强大的绘图功能，并认识到R语言与数据挖掘的结合在大数据时代对数据处理的优势所在。 并且可以较直观的反映未来几年我国房价的变化趋势，从而有助于国家对房价所展现的问题制定相应的对策。 首先对国泰安数据库中收录的房屋销售价格指数月度数据进行分析，然后利用R语言软件对数据进行季节性变化分析，并通过平稳性检验、模型阶数判断、参数估计大致确定房价指数ARIMA模型，最后通过对模型和实际数据的残差数据进行正态性检验和非自相关性检验，确定合理的模型并对未来房价进行预测，从而确定出未来几年我国的房价

今天我们聊聊非参数检验，之前给大家介绍到过单样本非参数检验，今天我们一起来看一下单样本非参数检验中的其中一种——卡方检验。 卡方检验一般是用来对样本总体分布进行检验的非参数检验方法。比如说人的血型和性格是否有关系，如今的人口结构和很多年前是否还是一样等等情况都可以使用卡方检验进行分析

在前期推送的有关多重线性回归的内容中，我们讨论了当自变量之间存在多重共线性时，可以采用变量剔除和逐步回归的方法，对自变量进行一定的筛选，从而避免在模型拟合时出现多重共线性的问题。 但不管是变量剔除还是逐步回归，往往有时候会出现我们所研究的重点因素被剔除了模型，或者该因素估计的偏回归系数与实际明显相反的情况，此时所得出的结论可靠度也较差。当我们希望能够建立因变量与某个给定自变量的回归模型，但在模型中又出现自变量多重共线性时，应该如何进行处理呢？ 今天我们讨论处理多重共线性的一种常用方法--岭回归

达人”中用分层抽样的方法确定 人，若需从这 人中随机选取 人进行问卷调查，设 为选取的 人中“网购达人”的人数，求 的分布列和数学期望。 给出下列四个命题，其中假命题是（ ） A从匀速传递的新产品生产流水线上，质检员每10分钟从中抽取一件新产品进行某项指标检测，这样的抽样是分层抽样； B样本方差反映了样本数据与样本平均值的偏离程度； C在回归分析模型中，残差平方和越小，说明模型的拟合效果越好； 为考察高中生的性别与是否喜欢数学课程之间的关系，在我市某普通中学高中生中随机抽取200名学生，得到如下 列联表： （1）根据独立性检验的基本思想，约有多大的把握认为“性别与喜欢数学课之间有关系”？ （2）若采用分层抽样的方法从不喜欢数学课的学生中随机抽取5人，则男生和女生抽取的人数分别是多少？ （3）从（2）随机抽取的5人中再随机抽取3人，该3人中女生的人数记为 ，求 的数学期望. 给出以下四个命题： ②圆 恰有2条公切线； ③在某项测量中，测量结果 服从正态分布 .若 内取值的概率为0.4，则 在 内取值的概率为0.8； ④某企业有职工150人，其中高级职称15人，中级职称45人，一般职员90人，若用分层抽样的方法抽出一个容量为30的样本，则一般职员抽出20人. 其中正确命题的序号为_________（把你认为正确的命题序号都填上）

【预告】钩深讲坛：非线性时间序列的基本概念与方法（五） 讲座题目：非线性时间序列的基本概念与方法(五) 介绍BDS检验。为检验非随机混沌动力系统，Brock等人提出了检验独立同分布零假设的BDS检验，该检验可用于检验时间序列具有线性性的零假设，并已成为最流行的非线性性的检验。同时，BDS检验也被用于检验线性模型残差序列的相依性和非线性

狭义的人脸识别简单的来说是通过人脸进行身份确认或身份查找的技术或系统。它是需要先采用人脸检测和特征定位对所有人脸进行对齐，然后裁剪出眉眼鼻嘴形成的核心人脸区域，再提取人脸特征进行存储或与已知人脸的特征进行比对的过程。 狭义的人脸识别的核心技术是“如何提取具有区分能力的特征”，可采用深度卷积神经网络进行特征学习，这是人脸识别领域的标准技术

陈老师，请问我在用Amos做效度检验的时候，模型运算结果中GFI、AGFI、NFI、TLI、IFI、CFI分别是0.762、0.719、0.818、0.868、0.883、0.882，根据修正指标对残差进行关联后，这几个指标分别调整为0.786、0.740、0.838、0.886、0.903、0.902，仍然有四个指标没有达标，这怎么办呢？ 另外，是不是这几个指标没有达标，后面的聚合效度和区分效度都不能计算？ 不是的，验证因子分析对拟合度的要求比较高，绝大部分的指标要求都是达到0.9以上，但是现实情况中。99%的数据都达标0.9以上的拟合度，一般而言，拟合度在0.7以上就算是很好了。线性回归分析分析中，拟合度R方都只要求0.6，所以你的这个拟合状态是可以的，可以继续进行后续的聚合效度和区分效度检验