<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[lwasdzxc的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/lwasdzxc</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; lwasdzxc]]></copyright><item><title><![CDATA[从源代码获取视频和封面图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lwasdzxc/article/details/124017973</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lwasdzxc/article/details/124017973</guid><author>lwasdzxc</author><pubDate>Thu, 07 Apr 2022 15:43:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[从源代码获取视频和封面图]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用子样均值取代期望时，证明所构成的卡方分布的自由度为(n-1）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lwasdzxc/article/details/121256051</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lwasdzxc/article/details/121256051</guid><author>lwasdzxc</author><pubDate>Wed, 10 Nov 2021 21:56:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[用子样均值取代期望时，证明所构成的卡方分布的自由度为(n-1）
若子样xix_ixi​~N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)N(μ,σ2)，且期望μ\muμ用子样均值xˉ\bar xxˉ取代时，会有子样无偏方差：
σ^2=1n−1∑i=1n(xi−xˉ)2=1n−1VVT\hat{\sigma}^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}{(x_i-\bar x)^2}=\frac{1}{n-1}VV^Tσ^2=n−11​∑i=1n​(xi​−xˉ)2=n−11​VVT则：
VVTσ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2021-10-07]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/lwasdzxc/article/details/120634515</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/lwasdzxc/article/details/120634515</guid><author>lwasdzxc</author><pubDate>Thu, 07 Oct 2021 13:44:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[matlab 病态方程——奇异值截断法（杨文采研究员和王振杰博士论文）前言一、Hilbert矩阵matlab代码二、SVD截断奇异值解法三、杨文采研究员解法
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录前言一、Hilbert矩阵matlab代码二、SVD截断奇异值解法三、杨文采研究员解法

前言
**对于Hilbert矩阵，当n&gt;10时，最小二乘法解与真实值[1,1,1,1,~,1]差别很大，原因在于Hilbert矩阵存在病态性，其法方程奇异值数量级相差较大。
在数值分]]></description><category></category></item></channel></rss>