自由度

T分布：温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成，文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可，转载署名需附带本号二维码，不可用于商业用途，不允许任何修改，任何谬误建议，请直接反馈给原作者，谢谢合作！ 命名与源起 “t”，是伟大的Fisher为之取的名字。Fisher最早将这一分布命名为“Student's distribution”，并以“t”为之标记。 Student，则是William Sealy Gosset（戈塞特）的笔名。他当年在爱尔兰都柏林的一家酒厂工作，设计了一种后来被称为t检验的方法来评价酒的质量。因为行业机密，酒厂不允许他的工作内容外泄，所以当他后来将其发表到至今仍十分著名的一本杂志《Biometrika》时，就署了student的笔名。所以现在很多人知道student，知道t，却不知道Gosset。（相对而言，我们常说的正态分布，在国外更多的被称为高斯分布……高斯~泉下有知的话，说不定会打出V字手势~欧耶！） 看懂概率密度图 这一点对于初学者尤为重要，相信还是有不少人对正态分布或者t分布的曲线没有确切的理解。 首先，我们看一下频率分布直方图，histogram：

目录： 一、统计量 1、概念 2、常用统计量 二、抽样分布 1、常见三大抽样分布 一、统计量： 1、概念： 统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。在实际应用中，当我们从某个总体中抽取一个样本（X1，X2，X3......，Xn）后，并不能直接用它对总体的有关性质和特征进行推断，因为样本虽说是从总体中获取的代表，含有总体性质的信息，但还是会比较分散。当我们需要将统计的推断变成可能的，必须要把分散在样本中的信息集中起来，针对不同的目的，构造不同的样本函数，这种函数在统计学中成为统计量。 统计量是样本的一个函数。有样本构造具体的统计量，实际是对样本所含的总体信息按照一些要求进行加工处理，把分散在样本中的信息集中都统计量的取值上。不同的统计推断问题要求构造不同的统计量。统计量是统计推断的基础，相当于概率论中的随机变量。 在统计量的公式中不能依赖于总体分布的未知参数，如包含E(X),D(X)的都不是统计量。 2、常用统计量： 　　一般在概率论中，将数学期望和方差等概念用‘矩’的概念描述。当n充分大时，有定理可以保证经验分布函数Fn（x）很靠近总体分布函数F（x）。所以，经验分布函数Fn（x）的各阶矩就反映了总体各阶矩的信息。通常把经验分布函数的各阶矩称为样本各阶矩。常用的样本各阶矩及其函数都是实际应用中的具体统计量。 2.1、样本均值 ，反映出总体X数学期望的信息。 2.2

首先，在三维空间中，对于一个质点有三个自由度，需要三个坐标来确定它的位置，这一点应该无可争议。而对于一个刚体，它在三维方向有几何尺度，那么我们需要知道它的摆放方式，这种摆放方式的确定需要另外三个坐标。而为什么是三个坐标呢，因为我们需要三个夹角，刚体中的任意一条线与xyz轴的夹角，就是这三个坐标。 来源： CSDN 作者： 春秋深夜 链接： https://blog.csdn.net/qq_21950671/article/details/104018532

Mmseg 中文分词算法解析 @author linjiexing 开发中文搜索和中文词库语义自己主动识别的时候，我採用都是基于 mmseg 中文分词算法开发的 Jcseg 开源project。使用场景涉及搜索索引创建时的中文分词、新词发现的中文分词、语义词向量空间构建过程的中文分词和文章特征向量提取前的中文分词等，整体使用下来，感觉 jcseg 是一个非常优秀的开源中文分词工具，并且可配置和开源的情况下，能够满足非常多场景的中文分词逻辑。本文先把 jcseg 使用到最主要的 mmseg 算法解析一下。 1. 中文分词算法之争 在分析 mmseg 算法前，先讲述一段中文分词的基本历史，在吴军著的《数学之美》中有详述。我主要聊聊我的想法。算法开发的思维流程事实上和这段历史基本上是吻合的。我们的直观思维非常easy受限于我们的知识储备和经验，比方我们在设计出飞机之前，想到是仿生的方式去模拟鸟儿的扇动翅膀姿势，直到后来空气动力学发现飞翔的本质是扇动翅膀能够产生空气涡流而给以上升驱动力，由螺旋桨推升比空气质量高的物体。飞机由此发明。 在中文分词的道路上，也曾走过这样一段类似的探索之路。 一開始。为了实现合理的中文分词。我们能想到的是使用语言学家已经归纳的语法规则，依据传统的“句读”切割，给语句分词。可是。我们知道，非常多出名的诗句或文学语句都不是来自于正常的语法

软体机器人 新型的软体机器人: 通过大量刚性连接的关节来实现多个自由度的运动 优点: 无限自由度（Infinite DOF） 操作灵巧 （dexterous manipulation ） 安全性能高(Soft contact)等 缺点: 刚度低 （Low stiffness） 运动精度低 （ inaccurate motions ） 控制复杂（Complex control 来源： CSDN 作者： hdpai2018 链接： https://blog.csdn.net/hdpai2018/article/details/103804571

线性二自由度汽车模型对前轮角阶跃输入的稳态响应分析（matlab/simulink） 一、线性二自由度汽车模型 为了便于掌握操纵稳定性的基本特性，我们将多自由度的整车模型简化成为二自由度模型。主要有以下假设： 忽略转向系统的影响，直接以前轮转角作为输入；不考虑悬架的作用，认为汽车相对于地面只作简单的平面运动，即汽车沿z轴的位移，绕y轴的俯仰角与绕x轴的侧倾角均为零；在分析中假设汽车沿x轴的速度不变。因此，汽车只有沿y轴的侧向运动与绕z轴的横摆运动这两个自由度。 此外，汽车的侧向加速度限定在0.4g以下，轮胎侧偏特性处于线性范围。对于运动微分方程建立还假设：忽略地面对轮胎作用产生轮胎侧偏特性的改变，没有空气动力的影响，也不考虑左右车轮转向时载荷变化而引起的轮胎特性的变化以及轮胎回正力矩的影响。这样所建立的模型如图1所示。 图1 分析时，令汽车的质心同车辆坐标系的原点相同。基于上述假设，可将汽车的转动惯量、质量分布系数等参数视为常数，这使得建立运动微分方程很方便。 建立二自由度汽车模型的运动微分方程主要需确定：汽车质心的加速度在车辆坐标系上的分量，二自由度汽车受到的外力与绕质心的外力矩，外力、外力矩与汽车运动参数的关系。 1.1 首先确定汽车质心的加速度在车辆坐标系上的分量 如图2所示： 图2 x、y为车辆坐标系的纵轴与横轴。在t时刻，质心速度在x轴上的分量为 u，在y轴上的分量为v

维基百科上提纲挈领是这么说的： Degrees of freedom (statistics) In statistics , the number of degrees of freedom is the number of values in the final calculation of a statistic that are free to vary. 在统计学中，自由度的数量是最后统计计算中可以自由变换的变量的数量。 关于样本方差，里面提到： i.e., the sample variance has N-1 degrees of freedom, since it is computed from N random scores minus the only 1 parameter estimated as intermediate step, which is the sample mean . 1.样本方差有N-1的自由度，因为从N个随机数减去1个参数，这1个参数是样本均值，样本均值是计算样本方差的中间一步。 2.样本方差是总体方差的无偏估计。 3.总体方差是一个事实(fact). 链接：https://www.zhihu.com/question/20983193/answer/28228799 来源： https://www.cnblogs.com

转载请保留博主链接： http://blog.csdn.net/andrewfan 万向节死锁（Gimbal Lock）问题 上文中曾经说过，欧拉旋转的顺规和轴向定义，自然造就了“万向节死锁”问题。本文主要来探索它自然形成的原因。 陀螺仪 首先，我们来了解Gimbal 究竟是个什么玩意儿。下面来自维基百科中关于Gimbal的一段引述： 平衡环架（英语：Gimbal）为一具有枢纽的装置，使得一物体能以单一轴旋转。由彼此垂直的枢纽轴所组成的一组三只平衡环架，则可使架在最内的环架的物体维持旋转轴不变，而应用在船上的陀螺仪、罗盘、饮料杯架等用途上，而不受船体因波浪上下震动、船身转向的影响。 上图就是一个Gimbal装置了，它是一个陀螺仪。中间有一根竖轴，穿过一个金属圆盘。金属圆盘称为转子，竖轴称为旋转轴。转子用金属制成，应该是了增加质量，从而增大惯性。竖轴外侧是三层嵌套的圆环，它们互相交叉，带来了三个方向自由度的旋转。 看着不停转来转去，有点晕，接下来看两个静态的。这两张图来自百度百科。 中文注释： 其中Gimbal只代表陀螺仪装置中的平衡环，显然维基百科上将它解释成“平衡环架”更为合理。 Pitch、Yaw、Roll 在解释陀螺仪的工作原理之前，我先介绍一些转动的术语。在飞行器的航行中，进行XYZ三个方向旋转的旋转有专业的术语，见下图： 沿着机身右方轴（Unity中的+X）进行旋转，称为

多任务、序列式模拟 std::vector<VCNodeAndMatrixTransform>::iterator vec_iter1; for (vec_iter1 = vec_vcNodeAndMatrixTransform.begin(); vec_iter1 != vec_vcNodeAndMatrixTransform.end(); ++vec_iter1) { VCNodeAndMatrixTransform vcNodeAndMatrixTransformIndex1 = *vec_iter1; hookNode = vcNodeAndMatrixTransformIndex1.getOsgNode(); tranMove = vcNodeAndMatrixTransformIndex1.getOsgMatrixTransform(); armController(); hAngle1_1 = hAngle1_1 + 10; } 来源： https://www.cnblogs.com/herd/p/11426692.html

osg::ref_ptr<osg::Geode> rope1 = CreateCylinder(0, 0, 7, 0.1f); osg::ref_ptr<osg::Geode> rope2 = CreateCylinder(0, 0, 8, 0.1f); osg::ref_ptr<osg::Geode> rope3 = CreateCylinder(0, 0, 9, 0.1f); osg::ref_ptr<osg::Geode> rope4 = CreateCylinder(0, 0, 10, 0.1f); osg::ref_ptr<osg::Geode> rope5 = CreateCylinder(0, 0, 11, 0.1f); groupRope->addChild(rope1.get()); groupRope->addChild(rope2.get()); groupRope->addChild(rope3.get()); groupRope->addChild(rope4.get()); groupRope->addChild(rope5.get()); rotRope = new osg::MatrixTransform; rotRope->addChild(groupRope.get()); rotateRope1(); 来源： https://www