原创 線性分式規劃

對於一個線性分式規劃,可以將其轉化爲線性規劃問題求解。 max⁡cTx+αdTx+βs.t.Ax≤b \begin{aligned} &\max\quad &\frac{\bf{ c^T x}+\alpha}{\bf{d^Tx}+

原创 spss 的判別分析輸出結果解讀,P(D>d|G=g), P(G=g|D=d),個案輸出結果 casewise statistics

經過查閱資料和自己實際驗證,終於弄明白了 spss 判別分析的一些結果: 預測組,給出的結果是貝葉斯判別的預測結果 P(D>d|G=g):在既定組內,大於某樣本的概率。設既定組的累計分佈函數爲 Fg()F_g()Fg​(),樣

原创 spss 系統聚類裏的組內連接法

做系統聚類時,spss 提供了好幾種定義類距離的方法,其中,組間連接(between groups)就是教科書中的類平均法。 組內連接(within groups)一直沒找到定義,用谷歌搜索了下,終於找到了一個資料:http://

原创 經驗分佈函數

當總體分佈函數未知,但樣本容量足夠大時,可以用經驗分佈函數替代。經驗分佈函數的定義爲: 設 X1X_1X1​, X2X_2X2​, …, XnX_nXn​ 爲總體分佈的一個樣本, −∞<x<∞-\infty<x<\infty−∞<

原创 python 計算概率密度、累計分佈、逆函數

計算概率分佈的相關參數時,一般使用 scipy 包,常用的函數包括以下幾個: pdf:連續隨機分佈的概率密度函數 pmf:離散隨機分佈的概率密度函數 cdf:累計分佈函數 百分位函數(累計分佈函數的逆函數) 生存函數的逆函數(1

原创 入職接近一年的感想

談談入職近一年的感想: 地方高校無論是教師水平還是學生水平,跟北京的高校有一些差距,也沒有那邊的教師或學生勤奮 科研時間明顯減少,因爲有很多亂七八糟的雜事打擾。現在的平均科研時間不足讀博時的五分之一 地方高校比北京那邊更加黑暗,

原创 戲劇的半年

這半年似乎發生了許多事,現在想起來,有點好氣也有點好笑。 就像我的論文投稿一樣一波三折。 似乎投稿了一圈又回到了原點,又似乎峯迴路轉。。

原创 終於申請上了博客專家

從博客訪問量過了 10 萬開始,我前後至少申請了 3 次博客專家,昨天第 4 次申請終於通過了。 通過的原因可能有以下幾點: 博客訪問量已有一百多萬,綜合排名全站兩千左右 之前申請時我還是博士生,現在我已經是大學教師,上傳工

原创 寫在 1024

10月24日,2 的 10 次方,程序員節日。 去年的 1024 我還在問同學知不知道今天是什麼節,時間過的真快,不知不覺又過去了一年。 這一年,發生不少事,換了工作,心境也不一樣。 有挫折,也有喜悅。希望以後會越來越好。

原创 python 計算均值、方差、標準差 Numpy,Pandas

文章目錄1. Numpy 計算均值、方差、標準差2. Pandas 計算均值、方差、標準差 Python 中的 numpy 包 和 pandas 包都能夠計算均值、方差等,本文總結一下它們的用法。 1. Numpy 計算均值

原创 韋伯分佈(Weibull distribution)

韋伯分佈(Weibull distribution) 一般用來統計可靠性或壽命檢驗時用,例如:預計在有效壽命階段有多少次保修索賠?預計將在 8 小時老化期間失效的保險絲佔多大百分比? 在管理科學與工程領域,見到一些學者假定產品的需

原创 數學建模語言 GAMS 使用

多次在論文或講座中聽到一些老外降到 GAMS 語言,這幾個月簡單接觸了下,發現這個語言確實很不錯。不僅自身可以求解一些線性或非線性規劃問題,也能調用其他求解器。 網上可以找到這個軟件的破解版,調用其他求解器時,需要下載這些求解器,

原创 python 中的 scipy.optimize 最優化功能的一些不足

python 中的 scipy 也有最優化的功能,體現在裏面的 optimize 中,自己簡單使用了下,發現它具有以下缺點: 優化算法比較少,有信頼域、單純形法、BFGS算法等,能夠滿足不少常規函數的求解,但相對於 matlab

原创 心理不平衡

進入教室崗位後,不僅要寫論文,而且要申請項目。國內申請項目,很多時候不透明,不公開,尤其是社科類的一些基金,沒有申請上,也不知道是什麼原因。 看到其他人申請上了,心裏難免有些失落與不平衡。而且感覺做科研的時間很少,大部分時間都在忙

原创 中文 latex 排版沒有斜體

用 latex 好幾年了,發現排版中文的 ctex 確實沒有斜體。網上搜索了很多資料,還沒見到真正運行成功的。 ctex 對中文的加粗是直接將文字變成黑體了。 這個問題存在幾十年了,一直沒有解決。中國人的開源精神還是弱啊,沒有利益