11、网络数据统计分析：样条、自相关与注意力网络测试

网络数据统计分析：样条、自相关与注意力网络测试

1. 样条与趋势显著性测量

在对网络数据进行统计分析时，样条的重复响应在某些频率下较高，这些频率表现得像样条。在后续对先前线条的清理过程中，这些频率大多会被去除。样条重复响应高的频率，与去倾斜排列比例低的频率相似。当所有操作完成且不再有降低的频率时，去倾斜排列的规模相对于原始信息的规模会减小。样条越灵活，去倾斜标准化范围对重复的影响就越高。

为了更好地理解不同系统去倾斜策略的相对影响，将两三个去浮动方案的模糊图绘制在相对的坐标轴上是很有帮助的。为了便于理解去浮动对不同波长的相对影响，光谱最好绘制为有组织的范围进行此类分析。需要注意的是，区域所在的域与变化相关，有组织范围下的空间等于 1。这样，具有差异的策略的进展与重复的分布可以很容易地分离，并在几乎相同的图形上绘制有组织的光谱。

在测量周期策略中模式的显著性时，可以使用以下公式：
[R^2 = 1 - \frac{var(e_t)}{var(x_t)}]
其中，(var(x_t)) 是首次经验计划中的差异，(var(e_t)) 是模型线残差的差异。该公式测量了周期策略时间计划中趋势段的中心性，取值范围从 0（无显著性）到 1（如果该计划是纯粹的先例）。

2. 自相关分析

自相关分析在网络数据统计中具有重要作用，特别是在分析双耳信号的相关参数时。有一个带有图形用户界面（GUI）的 MATLAB 程序，用于根据 Ando 和 Raichel 提出的声音相关身份模型计算双耳信号的自相关和口腔内互相关部分的参数。这个模型可以勾勒出不同的假设属性，如音高、音色和空间印象。

自相关函数（ACF）已被用于描绘语音