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World File Search System残差
FITAI：用于 GNSS 后拟合残差和位置联合分析的人工智能。Jason 插件，Rokubun 云 GNSS 处理服务
● 模型训练：在训练模型之前，读取 (2) 生成的特征并进行预处理。例如，如果需要，对数据进行归一化，并根据可用数据量按比例拆分为训练、验证和测试数据集。模型训练完成后，将与 model.json 文件一起存储 (3)，该文件包含有关训练模型的相关信息，例如每个隐藏层的神经元数量、隐藏层数量、使用的变量（后拟合残差、SNR 等）等。● 批量推理：模型训练完成后，可以通过加载保存的模型 (3) 并对新的 GNSS 数据执行推理过程将其部署到生产中。
证券交易法证券集体诉讼集体认证阶段的经济分析
事件研究分析通常在评估公司意外消息与证券价格变化之间是否存在因果关系方面发挥着核心作用。事件研究方法通常用于证券诉讼，首先确定一组“事件”（信息发布到市场的日期）。然后，它评估公开信息的组合，并使用回归分析的统计方法来评估与相关事件日期的公开信息组合的任何变化相关的证券价格变化（或“回报”）。回归分析衡量在一段时间内（“控制期”）估计的市场和行业因素对回报的影响。然后使用这些控制期测量值（通常称为市场和行业“系数”或“贝塔系数”）来估计在关注期间的公司特定部分回报（通常称为“残差回报”）。14 估计残差回报后，进行标准统计测试，以确定它们是否以统计显著的方式与零不同。这些测试通常基于控制期内的残差回报波动。统计上不显著的残差收益无法可靠地与零区分，因此无法可靠地归因于新的、与价值相关的信息的出现。
使用 GPS 进行摄影测量 - 爱荷华州在线出版物
比较各种调整的坐标差异标准偏差。来自地带的相机数据。........来自奥尔巴尼的相机数据。.• .....使用不同控制 AGPS 与 NOAA 飞行中的奥尔巴尼进行块调整。控制的标准误差。• • .• .• AGPS 单位重量标准误差 FORBLK 单位重量标准误差 SAS 系统 ..........奥尔巴尼标准误差 ........地面控制和相机位置 x 坐标差异的标准偏差 .............. ...地面控制和相机位置的 y 坐标差异的标准偏差 .................地面控制和相机位置的 z 坐标差异标准偏差 .............地面控制和相机位置的 x 照片坐标残差差异的标准偏差 .....地面控制和相机位置的 y 照片坐标残差差异的标准偏差 92 通过 AGPS 飞行 ........FORBLK 中使用的权重 ....动态相机控制和地面控制光束法平差之间的差异 ....伪距相机控制和地面控制光束法平差控制和图像残差之间的差异 ...控制中的标准误差（按 AGPS 的 Albany 权重计算） .• ..• 外部方向元素
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估算巴巴多斯地下经济的规模
长期弹性（人均实际货币对以下因素的长期响应）： 实际可支配收入 1.94 利率 -0.28 平均税率 0.33 注：T 统计量显示在括号中。对于诊断，显示相应测试的 F 统计量（除非另有说明）和方括号中的相关 P 值。DW 是 Durbin-Watson 统计量。SC 是残差序列相关的拉格朗日乘数检验（1 次卡方）。FF 是使用拟合值平方的 Ramsey RESET 错误函数形式检验（1 次卡方）。Norn 是基于 Jarque-Bera 检验统计量的残差正态性检验（1 次卡方）。HET 是基于平方残差对平方拟合值的回归的异方差检验。ADF(r) 是 Augmented Dickey-Fuller 单位根检验
使用基于残差置换的方法（Resperm）在嘈杂数据中的更改点检测：基准测试和应用于单个试验ERP
1柏林洪堡大学心理学系，德国柏林10099； werner.sommer@cms.hu-berlin.de 2心理学系，智格师范大学321000，中国321000 321000，西里西亚技术大学应用信息学系，波兰44-100，西里西亚技术大学； kotowski.polsl@gmail.com（K.K.）; piotr.fabian@polsl.pl（p.f.）4卡托维奇经济学大学统计，计量经济学和数学系，波兰Katowice 40-287； grzegorz.konczak@ue.katowice.pl 5贾吉伦大学复杂系统理论系，波兰克拉科夫30-348； Jeremi.ochab@uj.edu.pl 6 Jagiellonian大学认知神经科学与神经经济学系，波兰克拉科夫30-348； a.beres@uj.edu.pl 7 Jagiellonian University设计和计算机图形系，波兰克拉科夫30-348； gslusarc@uj.edu.pl *通信：katarzyna.stapor@polsl.pl4卡托维奇经济学大学统计，计量经济学和数学系，波兰Katowice 40-287； grzegorz.konczak@ue.katowice.pl 5贾吉伦大学复杂系统理论系，波兰克拉科夫30-348； Jeremi.ochab@uj.edu.pl 6 Jagiellonian大学认知神经科学与神经经济学系，波兰克拉科夫30-348； a.beres@uj.edu.pl 7 Jagiellonian University设计和计算机图形系，波兰克拉科夫30-348； gslusarc@uj.edu.pl *通信：katarzyna.stapor@polsl.pl
基于并行局部最小值的相位展开方法……
摘要：考虑数据可靠性，用于相位不连续性重构的对偶残差优化连接提供了更可靠的方案并产生了更稳健的解缠结果。然而，它们的实际实现通常涉及耗时的迭代全局操作，不适合应用于大块干涉合成孔径雷达（InSAR）相位数据的相位解缠（PU）。提出了一种基于局部最小可靠性对偶扩展的并行PU方法。在给定质量权重图的情况下，基于残差定义对偶可靠性，并引入最小可靠性残差对来表示可能的不连续边界。我们提供了一种具有局部最小可靠性搜索和对偶合并的对偶动态扩展方法。最终获得的最小平衡树用于在可靠性图的帮助下对PU进行路径集成。可靠性图的计算、残差对搜索和动态扩展被设计为并行进行。我们采用基于艾科纳方程和洪水填充的界面传播方案进行并行实现。采用所提方法处理了两大块机载 InSAR 数据，实验结果和分析验证了该方法对大规模 PU 问题的鲁棒性和有效性。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制
残值和再利用价值分析执行摘要
我们对与太阳能电池组件故障率相关的可用数据进行了深入审查，发现国际可再生能源机构和国际能源机构光伏发电系统于 2016 年完成的《报废管理：太阳能光伏板》报告 2 。该报告汇编了来自全球的多个主题的数据，包括对故障模式和故障率的详细分析。这些数据是本报告预测使用没有重要运行历史的面板（与大多数装置一样）的太阳能装置的故障率和剩余价值的重要基准。分析了光伏板故障的潜在原因，以估计光伏板在达到其估计的报废目标之前成为废品的概率。检测到的三个主要面板故障阶段是：
砂矿自然植被恢复研究...
本研究的目的是确定和描述影响采矿干扰自然恢复植被演替趋势的空间和时间因素。在 67 个受砂矿开采干扰的地点，描述了年龄从 2 年到 80 年不等的植被群落。主成分分析是一种梯度分析技术，用于将场地环境变量转换为单成分分数。然后使用回归分析来分离植被模式的决定因素。场地环境条件的影响解释了总植被覆盖变化的 48.8%，8.2% 的变化由场地年龄解释，43.0% 由其他残差因素解释。这些残差可能包括相邻植被区域的影响、侵蚀导致的土壤运动、气候变化、抽样误差和机会。一旦将场地年龄和残差因素的混杂效应分开，植被覆盖和场地条件就会显著相关。土壤水分、土壤大孔隙空间和坡度角是主要的环境影响因素。该信息用于确定现有矿场废弃后可能留下的状况，以促进最佳的自然植被恢复。
IBM SPSS 回归 22
可以使用逻辑回归过程和多项逻辑回归过程来拟合二元逻辑回归模型。每个过程都有其他过程所没有的选项。一个重要的理论区别是，逻辑回归过程使用个案级别的数据生成所有预测、残差、影响统计和拟合优度检验，而不管数据如何输入以及协变量模式的数量是否小于案例总数，而多项逻辑回归过程在内部汇总案例以形成具有与预测因子相同的协变量模式的子群体，并根据这些子群体生成预测、残差和拟合优度检验。如果所有预测因子都是分类的，或者任何连续预测因子都只采用有限数量的值（因此每个不同的协变量模式都有多个案例），则子群体方法可以生成有效的拟合优度检验和信息残差，而个案级别方法则不能。