自适应初始光子收集半径的卡方渐进光子映射

卡方渐进光子映射(chi-squared progressive photon mapping, CPPM)使用K近邻法(K nearest neighbor, KNN)为命中点确定初始半径,导致图像中光照均匀区域的噪点及明暗交界区域和焦散区域的模糊。针对此问题,提出一种计算光子映射初始半径的算法,自适应地为各命中点确定初始半径:为CPPM算法增加预处理环节,根据对光子分布的均匀程度的检验及对高频区域的筛选为命中点设置初始半径,以保证光照均匀区域的命中点保持在大半径上,光照变化区域的命中点半径快速下降。实验结果表明,改进算法减少了光子映射算法的方差和偏差,提高了渲染效果。

基于卡方检验法的高职院校学生情绪困扰影响因素分析及对策

情绪困扰对于高职院校大学生产生的负面影响不可忽视。情绪困扰问题研究对促进高职院校大学生的心理健康、情绪管理及推动高职院校心理健康教育的发展和完善具有重要意义。本研究根据调研数据进行分析,得出高职院校大学生情绪困扰与家庭氛围、年级等因素有显著关系的结论,结果与逻辑事实相符。产生情绪困扰的根源与学业与就业的不确定性、人际关系的变化、自我认知的困惑、家庭经济和价值观偏离有关。要消解情绪困扰,需要从队伍建设、朋辈帮扶、普及知识、家校合作等八方面进行心理健康教育和情绪干预。

广义卡方型混合分布的鞍点逼近

广义卡方型混合分布在许多非参数检验问题中有着广泛运用。通常采用正态分布近似这类分布,但是在非大样本的情况下,正态近似的效果并不理想。运用鞍点逼近技术近似广义卡方型混合随机变量的密度函数和分布函数,并且与正态近似方法以及卡方近似方法进行了比较。模拟表明鞍点逼近效果要优于其余两种方法,特别是密度函数尾部区域。

基于卡方检验及主成分分析法的长沙市二手市场相关研究

随着时代的发展,各种生活物品的更新速度也在不断加快。而互联网二手商品交易平台的存在为大家买卖二手商品提供了平台,二手交易平台的出现促进了社会资源的再次利用,其绿色属性助力环保生活的实现。本文通过发放调查问卷,得到了长沙市民关于购买二手产品的详细信息。通过卡方检验,发现购买二手商品的意愿与受访者性别、收入和二手市场发展前景无关。最后,我们利用主成分分析法,得到了受访者对二手市场前景的态度,并探究了二手市场存在的相关问题。With the development of The Times, the update speed of various life goods is also accelerating. The existence of the Internet second-hand commodity trading platform provides a platform for everyone to buy and sell second-hand commodities. The emergence of the second-hand trading platform promotes the reuse of social resources, and its green attributes help to realize the environmental protection life. This paper obtains more detailed information about the purchase of second-hand products among citizens of Changsha through questionnaires. Through Chi-square test, it is found that the willingness to purchase second-hand goods has nothing to do with the gender, income and development prospects of the second-hand market of the respondents. Finally, we use the principal component analysis to get the respondents’ attitude towards the prospect of the second-hand market and explore the related problems existing in the second-hand market.

关于列联表卡方检验在数学教育研究中的使用方法分析

列联表卡方检验适用于具有分类特征的样本间的差异性的检验。其用于比较的样本容量的不同取值将直接影响研究结论;把每个样本在各个维度上的"实际观察值"转化为"实际观察值的百分比"进行数据分析也会影响研究结论。本文讨论"样本容量的不同取值"和"样本实际观察值的百分比"对研究结论的影响。

拉普拉斯变换在卡方分布中的应用

本文利用拉普拉斯变换作为概率分布的特征函数,重新导出了卡方密度函数,并给出了计算卡方分位数的一种新算法,该算法可用于计算自由度为4的任意卡方分位数,基于自由度为4的任意卡方分位数的计算进而改进了教学评估的一种手段,即提高了五等级评价标准下学生成绩占比异常情况的抽检效率。

结构方程模型检验:拟合指数与卡方准则

讨论了Hu和Bentler(1998,1999)推荐的检验结构方程模型的 7个拟合指数准则 ,对这 7个指数的历史、特点和表现做了比较详细的述评。指出了他们基于这 7个指数的单指数准则和 2 -指数准则的不足之处。提出了超低显著性水平下的卡方准则 ,并部分重复他们的模拟例子 ,将卡方准则与这 7个指数准则比较 ,结果说明新的卡方准则优于其中的 6个 ,与另一个相当。最后简要说明了应当如何检视拟合指数进行模型检验和模型比较。

卡方检验在裂隙岩体统计均质区划分中的应用研究

岩体统计均质区的研究一直是岩土工程中的重要问题。在基于随机数学的基础上,充分考虑了不连续面的产状(倾向、倾角)、迹长、张开度、起伏状态,通过列联表卡方检验法,验证对比样本之间的显著性差异与否,以此实现了对裂隙岩体的统计均质区的划分。研究区域统计均质区为18～90 m和108～144 m。由于岩体不连续面分布的不均匀性,造成了统计均质区分布随研究空间的变化而产生明显的差异,通过改变对比样本之间的空间布局,验证了统计均质区空间效应的存在性,并在基于空间效应的基础上进行了统计均质区的划分,计算得出研究区域统计均质区为18～57 m和108～144 m。

采用双状态传播卡方检验和模糊自适应滤波的容错组合导航算法

太阳能高空长航时无人机导航系统中,捷联惯导/北斗2κ全球卫星导航/星光导航(SINS/BD2/GPS/CNS)是一种可用的组合方案.针对常规容错组合导航算法故障检测类型单一,故障时滤波精度下降的问题,提出一种采用双状态卡方检验(TSPCST)和模糊自适应滤波(FAF)的容错组合导航算法.为了同时检测多种故障,将TSPCST应用于联邦滤波结构中;为了防止故障数据污染系统,利用FAF输出的高精度导航信息,对双状态传播器定期交替校正;进一步,FAF运用TSPCST检测得到的故障信息变量,定义量测子系统模糊有效域,将检测阈值模糊化,以弥补常规固定检测阈值算法难以选取阈值的不足;最后,通过计算信息分配因子,自适应处理多种故障数据.仿真结果表明,该容错组合导航算法性能优于常规固定检测阈值算法.

基于改进卡方统计的微博特征提取方法

通过对微博文本特征信息的分析与研究,提出一种基于改进卡方统计的微博特征提取方法。扩充微博信息分类特征,在传统的卡方统计量的基础上,引入了频度等因素,改进特征选择方法;在传统的特征项权值计算的基础上,提出了新的改进卡方统计量的方法,改进权重计算效果。对上述方法利用经典KNN和SVM算法进行了测试,实验结果表明该方法提高了微博信息分类的准确率。

温室黄瓜叶片光合速率的类卡方模型

为了精确模拟不同光照下温室黄瓜光合作用的变化规律,提出了一种类卡方模型(QCSM)进行建模。使用Li-6400便携式光合测定系统测定了温度分别为16℃、20℃、24℃、26℃、28℃、30℃和光量子流通量密度(PPFD)为0～2000μmol/(m2·s)动态条件下温室黄瓜叶片净光合速率(Pn),以Pn测定值为基础对QCSM参数进行了模拟。结果表明:QCSM拟合得到的黄瓜叶片净光合速率估计值Pn与实测值Pn相符。经过前一年的数据验证,模型精度较高,拟合优度达0.9908,残差标准误差(RSE)为0.4537。与负指数模型(ME)相比,QCSM净光合速率估计值与实测值较接近,同时,QCSM能得到包括光饱和点、补偿点、最大光合速率、暗呼吸、表观量子效率等在内的五个光合作用参数值。与非直角模型(NRH)相比,由QCSM估计的光饱和点、补偿点、暗呼吸与实际较接近。

基于邻域信息和高斯加权卡方距离的脊椎MR图像分割

提出一种基于邻域信息和高斯加权卡方距离的脊椎MR图像椎体的自动分割方法。由于成像过程中存在噪声和各向异性的影响,单个像素的灰度值对噪声敏感,为此采用5像素×5像素窗口,提取每个像素点邻域内的空间-灰度特征,该特征对噪声具有较强的鲁棒性。利用高斯加权的卡方距离度量两个像素的相似性,构造一种全新的相似度矩阵;而单一的尺度参数存在一定局限性,所以引入一种自适应的局部收缩因子,完成脊椎MR图像椎体的自动分割。实验结果表明,新算法克服了传统方法中常见的过分割和欠分割现象,覆盖率均在96%以上;分割的正常和退行性改变椎体光滑且清晰,具有分割结果准确、鲁棒性强的优点。作为一种一般性的分割方法,该算法可以拓展到其他器官的分割中。

一种基于概率的卡方特征选择方法

传统卡方特征选择方法没有考虑在不均衡数据集上词出现的类别数量、词的频度以及在类间与类内的分布情况等,以致不能为不同的类别选择出有效的特征词。为此,提出一种卡方特征选择方法。以词概率和文档概率衡量词文档频繁程度,并用来分别计算类别频数因子、词的类间集中因子、词在类内的均衡度因子、文档的类间集中因子。基于这些因子修正卡方值,利用同一个词不同类别的差异程度因子,使得改进的卡方能选出更高效的特征词。文本分类实验结果表明,与改进前的方法相比,该方法能使宏观F1值得到一定程度的提高,在不均衡数据集上具有更好的分类效果。

基于卡方检验的汉语术语抽取

发现术语在中文信息处理和语言学习方面具有非常重要的作用和意义。提出了一种基于卡方检验的汉语术语抽取方法:先从网络上下载语料,然后使用改进的互信息参数(F-M I)抽取结构简单的质串,并在其基础上进一步使用卡方检验结合质子串分解方法抽取具有复杂结构的合串。实验结果显示,该算法有效地提高了汉语术语抽取的精确度。

利用EXCEL快速进行毒力测定中的致死中量计算和卡方检验

根据机率值分析法和最小二乘法的原理 ,在Windows 98 Me 2 0 0 0 XP系统中 ,利用EXCEL软件编制了 2个杀虫剂毒力测定中计算有关毒力回归方程、LD50 、相关系数、LD50 的 95 %置信限、标准误以及卡平方检验等计算程序模板。计算时只需要输入试验浓度 (或剂量 )、试虫数和试虫死亡数 ,即可快速、简便、准确计算毒力测定的结果 ,并进行卡平方值的计算和适合性判断。

卡方检验和精确检验在HWE检验中的应用

综述了几种不同数据处理方法卡方检验和精确检验在法医人类遗传标记群体遗传学研究Hardy-Wein鄄berg平衡检验中的应用。强调了精确检验在多等位基因标记系统,尤其是以VNTR、STR为代表的法医DNA分析研究中的重要性。

基于卡方分析的关联模式剪枝方法研究

关联模式挖掘研究是数据挖掘研究领域的重要分支之一,旨在发现项集之间存在的关联或相关关系。然而,传统的基于支持度—可信度框架的挖掘方法存在着一些不足:一是会产生过多的模式(包括频繁项集和规则);二是挖掘出来的规则有些是用户不感兴趣的、无用的,甚至是错误的;所以在挖掘过程中能有效地对无用模式进行剪枝是必要的。将卡方分析引入到模式的相关性度量中,利用卡方检验对项集之间、规则前件与后件之间的相关性进行度量是一种有效的剪枝方法。实验结果分析表明,在支持度度量的基础上引入卡方检验可以有效地对非相关模式进行剪枝,从而减小频繁项集和规则的规模。

利用Excel软件建立卡方检验分析模板在农业统计中的应用

在Windows98/Me/2000/XP系统中,利用Microsoft Excel软件的VBA编辑器编制了适合度检验函数,加上其自带的统计函数CHITEST、CHIINV建立卡方检验分析模板。计算时只需要在数据录入区输入原始数据,模板将自动进行处理分析,得出χ2值和P值,并显示判断结果。此模板大大简化了农业统计中卡方计算的繁琐,方便实用、快速准确、精确度高。