用“协方差”造句大全，协方差造句
遗传协方差分析结果表明，5个重金属元素含量间的基因型协方差均为正向。
协方差衡量的是两个变量一起变动的情况。
但协方差分析结果表明，本次测量的母鸭体尺间的部分差异是由于体质量的差异带来。
同时，推导了一般协方差分析模型的参数估计的公式，举例*单协变量两向协方差分析的一般解算方法。
结果将GLM简化成适用于回归分析、方差和协方差分析、多水平模型等具体的统计模型。
从应用角度出发，解决了双样本均值向量和协方差矩阵的检验问题。
对于不同的相关函数模型对背景误差协方差的拟合也做了相关分析对比。
,然后，我们还有三种资产,收益的标准差,我们还有三种资产,两两相互之间的协方差。
对半相依回归线*系统，我们周期地使用迭加信息的方法，得出了回归系数广义协方差改进估计。
从而可以消除异常的测量数据带来的影响，使滤波器的残差始终保持零均值，且使估计误差的协方差阵收敛，最终实现最优估计。
为了用线*或非线*模型拟合纵向数据，需要确定一个合理的协方差结构。
导向矢量失配和协方差矩阵失配是影响空时自适应处理（STAP）*能的两大主要因素，基于在最差情况下的*能最优，提出了一种稳健的STAP算法。
与已有的融合方法相比，文章提出的神经数据融合方法具有非偏倚的统计特*而且不需要关于噪声协方差的任何先验知识。
在卡尔曼滤波过程中使用了序贯处理和U-D协方差因式分解算法提高滤波时的计算速度和数字稳定*。
由目标的实测数据，计算特征向量总体的均值和协方差矩阵及其逆矩阵，由距离判别法进行目标识别。
目的探讨协变量的不均衡对协方差分析的影响。
对协方差函数的意义和应用做了讨论。
遗传协方差分析结果表明，重金属元素含量间的基因型协方差均为正向。
一个正值的协方差表示两个变量同向变动。
本文提出了一种适用于协方差阵奇异或非奇异、设计阵列满秩或降秩时的方差分量估计方法；
因为这时模型协方差阵结构仍含有方差参数，因此我们的目标是寻求可行估计。
再以该近似解和协方差矩阵为初值，由无迹卡尔曼滤波(ukf)实时估计双差整周模糊度的精确解。
该算法采用协方差匹配技术，依据滤波新息，动态调整测量噪声方差，使融合系统的均方误差始终最小。
此方法并不需要假设各总体分布的协方差相同，而且在预试样本容量较小时仍然可行。
从降低保险公司所面临风险的角度出发，给出了两全保险在协方差和方差最小时的最佳年限的确定模型。
有的文献中直接利用最小二乘法组成了一个二次方程组，然后构造协方差矩阵，通过计算特征值和特征向量来得到最佳的法矢方向。
将协方差分解技术和谱代替法分别应用于蒙特卡罗随机有限元法，计算了一个堤坡的局部失效概率。
方法：在协方差分析与方差分析中使用哑变量。
资料用卡方检验、逐步回归和协方差分析等。
返回在某一*上对两个系列求得的协方差。
采用协方差分析方法，对油菜田除草剂的试验结果进行了分析。
根据模糊图像的频谱和协方差特*估计模糊图像的模糊度。
给出了检验疏失误差是否存在的符号检验法和游程数检验法。并给出了存在疏失误差时如何调整实验数据协方差矩阵的方法。
最后利用细节点到中心点之间的纹线切割数目、全局匹配距离和协方差距离来判断匹配的结果。
在卫星的状态估计过程中应用推广的序列估计算法，借助数值积分方法积分状态向量和协方差矩阵。
采用线**值及双线**值得到预测点位置上的本征模态值。 结构由原风压场协方差分析得到的主坐标和上述新本征模态值获得未布置测压点位置的风压时间序列。
次序统计量的矩有原点矩和中心矩，主要是期望、方差和协方差。
以双因素协方差分析为例，介绍如何用代数中投影的方法进行离差平方和分解。
一百，然后，我们还有三种资产，收益的标准差，我们还有三种资产，两两相互之间的协方差。
这带领太减慢在手段和协方差矩阵的适应，因此跟踪仪可以在初始化以后的一些秒钟内无法。
虽然控制品质*状的主要遗传效应分量与农艺*状相应遗传效应分量遗传协方差不显著，但在其他相应遗传效应分量方面存在着复杂的关系。
负值的协方差就表示，二者反向变动。
*了S -估计具有强合*和渐近正态*，并且获得了类似*同分布情形的方差-协方差结构。
该方法的优点在于能够处理各投资项目之间的协方差矩阵为半正定的情形。
其中，市场状态用一个马尔可夫链来描述，各种状态之间的转换也就由相应的转移矩阵刻画，而且随机回报率的均值和协方差矩阵均处决于市场的状态。
提出了用于得到最优加权系数的局部滤波误差方差和协方差计算公式。
在系统具有正则无穷远极点和奇异无穷远极点的条件下，得到了系统状态向量的均值、方差阵及协方差阵的计算公式。
协方差速度谱是基于采样数据可以排列成协方差矩阵的特征结构而设计的。
介绍三种对多指标的质量控制方法，第一种方法是用一个标量控制多变量总体的均值向量和协方差矩阵；
将线*混合模型中随机效应的协方差阵推广为正定阵，运用方差分析估计的方法给出了方差分量的估计。
运用协方差分析法比较两组婴儿MDI和PDI的差异。
返回在某一*上对两个数据系列求得的协方差。
