54、统计分析:混合设计与非参数检验

统计分析:混合设计与非参数检验

1. 混合设计相关内容

1.1 R 包与函数

在混合设计的统计分析中,会用到一些 R 包和函数。相关的 R 包有 ez、ggplot2、multcomp、nlme、pastecs、reshape、WRS。而使用到的 R 函数如下表所示:
|函数名|用途|
| ---- | ---- |
|by()|分组计算|
|c()|组合向量|
|cast()|数据重塑|
|cbind()|按列合并矩阵或数据框|
|contrasts()|设置对比|
|ezANOVA()|执行方差分析|
|ggplot()|绘图|
|gl()|创建因子变量|
|list()|创建列表|
|lme()|线性混合效应模型|
|melt()|数据重塑|
|names()|获取或设置对象的名称|
|rcontrast()|对比分析|
|sppba()|可能用于特定的统计计算|
|sppbb()|可能用于特定的统计计算|
|sppbi()|可能用于特定的统计计算|
|stat.desc()|描述性统计|
|summary()|生成对象的摘要信息|
|tsplit()|时间序列分割|
|update()|更新对象|

1.2 关键术语

涉及到的关键术语有混合方差分析(Mixed ANOVA)和混合设计(Mixed design)。

1.3 任务示例

1.3.1 任务 1

扩展之前关

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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