1) Latent variable
隐变量
1.
Object: Exploring the method of modeling latent variable nonlinear effect analysis in structural equation modeling and the technique of latent variable nonlinear effect analysis by SAS software.
目的:探讨隐变量非线性效应分析的建模方法及其在SAS软件上的实现。
2.
exploring the method of modeling latent variable interaction effect analysis in structural equation modeling and the technique of latent variable interaction effect analysis by SAS software.
探讨隐变量交互作用分析的建模方法及其在SA S软件上的实现;首先阐述隐变量交互作用分析建模的原理,通过拟合一个隐变量交互作用分析示例,对加入交互作用项的统计分析结果与无交互作用项的统计分析结果进行对比;示例中交互作用项引起的变异在结果变量的总变异中占到79。
3.
In this paper,SEM is applied to incorporate transition of instituion,which is a Latent Variable,to the analysis of the source of growth of the source of growth,which is conductive to recognize the real reasons of economic growth of China.
在制度变迁这一隐变量纳入增长因素的计量分析中 ,可用结构方程模型对中国经济增长的真正原因进行探讨。
2) hidden variable
隐变量
1.
On the one hand,by assuming the existence of hidden variable in EM algorithm,the likelihood function are greatly simplified;on the other hand,some special parameters estimation can be easily realized by virtue of EM algorithm.
它通过假设隐变量的存在,极大地简化了似然方程;对于一些特殊的参数估计问题,利用EM算法也很容易实现。
2.
In this paper,the hidden variable,Bell inequality and its meaning are discussed in detail.
本文针对文献关于隐变量理论及Bell不等式证明过程不清楚地方作了详细的讨论,并说明了其意义。
3.
Spin correlation of the hidden variable theory，spin correlation of quantum me-chanics，Bell theorem and its meaning are discussed in detail.
本文详细地讨论了隐变量自旋关联、量子力学自旋关联、Ｂｅｌｌ定理及其意义。
3) hidden variables
隐变量
1.
In the presence of unobserved hidden variables and selection bias, Bayesian networks may not correctly represent causal relationships among the observed variables.
Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。
2.
Fisher s discrimination rate(FDR)is applied to determine damage of hidden variables on quality of aeroengine sen- sor data.
基于BIT和ATE设计的航空发动机FDS(故障诊断系统)在地面工作正常,而在飞行状态下会出现诊断性能大幅下降;使用Fisher判决率对故障特征样本分析,确认飞行高度等隐变量对故障特征样本质量的影响导致了FDS性能的下降;提出了两种解决方案;(1)直接将隐变量增加到故障特征集;(2)采用人工神经网络方法对故障特征样本进行数据预处理,消除隐变量对样本质量的影响。
4) hidden variable
隐藏变量
1.
At present, the methods of learning the hidden variables of Bayesian network with known structure is mainly for Bayesian networks with discrete variables or Gaussian networks with continuous variables.
目前,具有已知结构的隐藏变量学习主要针对具有离散变量的贝叶斯网和具有连续变量的高斯网。
2.
Hidden variable can summarize the information between variables,simplify network structure, and avoid data over-fitting.
具有隐藏变量的贝叶斯网学习是指从数据集中学出具有隐藏变量的贝叶斯网。
5) hidden variable
隐维变量
6) Latent variable
隐含变量
补充资料：变量与变量值
可变的数量标志和所有的统计指标称作变量。变量的数值表现称作
变量值，即标志值或指标值。变量与变量值不能误用。
变量值，即标志值或指标值。变量与变量值不能误用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条