散点图 曲线直线化：变量变换后拟合线性模型、曲线拟合模型 非线性模型 残差的独立性、正态性、方差齐性检验 预测值 1、案例背景 利用某车企过去14年的汽车销售量来预测未来2-3年的销售量。变量：时间、销售量 2、数据理解 画时间与销售量的散点图，发现以下三类关键信息： 变量间是否存在数量关联趋势； ...
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2016-07-08 19:38:44
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标准的线性回归模型的假设之一是因变量方差齐性，即因变量或残差的方差不随自身预测值或其他自变量的值变化而变化。但是有时候，这种情况会被违反，称为异方差性，比如因变量为储蓄额，自变量为家庭收入，显然高收入家庭由于有更多的可支配收入，因此储蓄额差异较大，而低收入家庭由于没有过多的选择余地，因此储蓄会比较有 ...
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2016-07-01 18:13:43
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线性回归最常用的是以最小二乘法作为拟合方法，但是该方法比较容易受到强影响点的影响，因此我们在拟合线性回归模型时，也将强影响点作为要考虑的条件。对于强影响点，在无法更正或删除的情况下，需要改用更稳健的拟合方法，最小一乘法就是解决此类问题的方法。最小二乘法由于采用的是残差平方和，而强影响点的残差通常会比 ...
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2016-06-27 23:07:14
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块效应及其产生原因 我们在观看视频的时候，在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块，小方块在边界处呈现不连续的效果（如下图），这种现象被称为块效应（blocking artifact）。 首先我们需要搞清楚块效应产生的原因。h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换，变换后得到的DCT系数是与 ...
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2016-05-17 06:19:17
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一个时间序列可以分解为多个模型的组合
1.1 时间序列的组成
1.1.1 时间序列组成模式
三种时间序列模式（不计剩余残差部分）
1. 趋势Tend ：比如线性趋势，先增加后降低的整体趋势
2. 季节性Seasonal ：以时间为固定周期，呈现循环的特性
3. 周期性Cyclic：在以不固定周期不断震荡，通常周期性至少持续2年
下图就是讲时间序列分解之后的结果，应该比较容易理...
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2016-05-03 18:42:58
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包含一元回归和多元回归的相关基础内容，其中残差诊断部分值得学习...
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2016-04-22 20:57:21
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入口函数：encodeResAndCalcRdInterCU。
这个函数的作用是根据预测值，求出残差，然后进行TU的划分，然后进行变换、量化等操作以及RD代价的计算。
流程：
（1）如果是帧内预测，那么直接返回
（2）判断是否使用skip模式，如果使用了：
1）对所有的子分割设置skip标志
2）清理残差
3）把预测的CU直接设置为重建的CU...
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2016-04-19 19:57:52
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我们知道线性回归模型有一些适用条件：1.线性、2.无自相关、3.残差符合正态分布、4.方差齐性。当数据无法满足这些条件时，我们要么对数据进行转换，使之符合线性回归的条件，要么对模型进行调整，使之适应原始数据。总之，这是一个数据和模型相互适应的过程。下面我们分别来介绍一下，当这四种条件不满足时的处理方
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2016-03-09 10:56:10
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在H.264标准中，CAVLC（Context-based Adaptive Variable Length Coding）被用于亮度和色度残差数据编码。在标准的码流结构中，CAVLC编码方式描述为ce(v)。如果在编码时采用CAVLC，那么尽管在DCT时是以8x8块为单位进行的，在进行CAVLC时
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2016-03-08 19:32:19
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接上文【小白的CFD之旅】12 敲门实例【续2】 4 Results4.1 计算监测图形4.2 Graphics4.2.1 壁面温度分布4.2.2 创建截面4.2.3 显示截面物理量4.2.4 Pathline显示4.3 Plots 4 Results 计算后处理。 4.1 计算监测图形 残差曲线 ...
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2016-02-17 17:10:47
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