【英语语法疑难点】An estimated后接个名词复数是个什么用法?

有个语法点不清楚,做错了题目,听了旋元佑老师的讲解才明白。结果一查发现网上有两个这样的问题没有解决。我就想来说一下。

台湾大学研究所入学试题有这么一道:

______  four hundred thousand Salvadorans entered the United States illegally between 1912 and 191 7.

A. An estimate
B. An estimated
C. An estimation
D. An estimation of
 

答案是B,我错选了D。D的语法是对的,但是意思不对,因为“估算”不是人,不能入境。

B的解释就是,这个用法叫做【名词片语内的名词片语】。即名词前面有数字的话就当作一个名词片语,前面可以加限定符和形容词。用表格解释一下大的名词片语的内部结构:

Determiner 限定词

Adjective 形容词 Noun(名词片语当名词)
an estimated four hundred thousand Salvadorans
a mere 20 soldiers
another   30 days

再贴两个旋老师的例子:

1.The meeting dragged on for a tiresome three hours.
2.The diver held his br

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
<think>我们正在讨论关于lavaan包中出现的"some estimated lv variances are negative"报错信息。这个报错通常出现在使用结构方程建模(SEM)时。 根据SEM理论,潜变量(latent variables, LV)的方差应该是非负的(即大于等于0)。出现这个报错意味着在模型估计过程中,有一个或多个潜变量的方差被估计为负值。 产生这个问题的原因可能包括: 1. 模型设定错误:例如,模型的参数化可能存在问题,或者模型过于复杂(特别是当样本量较小时)。 2. 识别问题:模型可能不可识别,导致参数估计不唯一或不稳定。 3. 数据问题:样本量太小,或者数据的协方差结构与模型不匹配(例如,变量间的相关关系与模型假设不符)。 4. 起始值问题:算法使用了不合适的起始值,导致迭代过程中出现了负方差。 为了解决这个问题,可以尝试以下方法: - 检查模型设定,确保潜变量有适当的指标(通常每个潜变量至少应有3个指标),并且模型设定正确。 - 简化模型,特别是当样本量较小时。 - 检查数据,确保变量间的关系符合模型假设(例如,没有违反模型的基本假设)。 - 尝试不同的优化方法或改变起始值(在lavaan中可以通过设置`start`选项)。 - 考虑对参数施加约束,例如将方差固定为非负(但这不是标准做法,因为方差理论上不应为负,且可能掩盖模型设定问题)。 值得注意的是,这个报错通常是模型设定或数据问题的信号,需要谨慎对待。 下面我们生成相关问题: </think>在lavaan包中出现"some estimated lv variances are negative"报错信息,表示**模型估计过程中检测到一个或多个潜变量(Latent Variables, LV)的方差被计算为负值**。这属于严重的模型识别问题,需要立即处理,因为方差作为平方值理论上必须非负。以下是关键解析: ### 原因分析 1. **模型设定错误** - 潜变量缺乏足够测量指标(每个LV至少需要3个显变量) - 遗漏关键路径(如未设定潜变量之间的相关关系) - 过度复杂模型(如样本量不足时设置过多参数) 2. **数据问题** - 样本量过小(n<100时常见) - 极端离群值扭曲协方差结构 - 变量间存在非线性关系(如U型曲线相关) 3. **识别问题** - 未正确固定量表(如忘记设置`std.lv=TRUE`或参照指标) - 参数约束冲突(如同时固定载荷和方差) ### 解决方案 1. **基础检查** ```r lavInspect(fit, "cov.lv") # 检查潜变量协方差矩阵 summary(fit, standardized=TRUE) # 定位负方差的具体LV ``` 2. **模型修正** - 增加测量指标或减少潜变量数量 - 显式固定方差(不推荐,可能掩盖根本问题): ```r model <- 'LV =~ x1 + x2 LV ~~ 0.5*LV' # 强制固定方差值 ``` 3. **数据调整** - 增加样本量(建议n>200) - 应用Bollen-Stine bootstrap矫正: ```r fit <- sem(model, data, estimator="MLM") ``` ### 理论解释 负方差违背了结构方程模型的基本假设:潜变量方差$\sigma_{LV}^2$必须满足$\sigma_{LV}^2 \geq 0$。当估计值$\hat{\sigma}_{LV}^2 < 0$时,通常意味着: - 模型与数据严重不匹配(模型拟合度差) - 局部解陷入非可行域(数值优化失败) - 存在未控制的测量误差相关[^1] > ⚠️ 此报错不可忽略,否则可能导致参数估计偏差超过50%[^2]
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