57、非参数检验与多元方差分析

非参数检验与多元方差分析

1. 非参数检验

1.1 R包和函数

在非参数检验的分析中,需要用到一些R包和函数,具体如下:

R包
R包名称
clinfun
ggplot2
pastecs
pgirmess
Rcmdr
R函数
as.matrix()
as.numeric()
by()
data.frame()
friedmanmc()
friedman.test()
gl()
kruskalmc()
kruskal.test()
length()
leveneTest()
jonckheere.test()
mean()
min()
na.omit()
qnorm()
rank()
rFromWilcox()
sqrt()
stat.desc()
subset()
sum()
wilcox.test()

1.2 非参数检验方法

非参数检验是在参数假设不成立时的一种替代方法,基于对数据进行排序来进行检验,主要包括以下几种:
- Wilcoxo

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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