简介:所谓奇异点,粗略的说,就是游离在众多的点群之外,明显的偏离了回归直线的一个点或者是几个点。在经济计量学的学习中,我们会经常遇到奇异点的问题。这个时候在采用最小二乘估计法拟合直线时,要特别注意处理奇异点的方法。因为,对于最小二乘法而言,每一个离差的损失是该离差的平方,要使总离差平方和最小,必然会给奇点以相对较高的权重,过多地强调了拟合直线和这些奇异点的关系,在图形上表现为拟和的直线明显地偏向了奇异点。据此做出的决策,可能会和实际情况有相当大的差距,正是由于这样的原因,所以我们面对奇异点的时,如何正确地应对就显得至关重要。在实际工作中,情况层出不穷,变化繁杂,笔者以为,要想正确地处理奇异点,首先要分析其产生的原因,然后再根据具体情况深入地进行分析,灵活应对。
简介:摘要目的分析"直接分解"和"迭代分解"两种双能锥束CT(DECBCT)分解算法对于不同尺寸模体图像质量和物质分解精度的影响。方法利用CatPhan604模体和定制套环组合,模拟不同尺寸的患者成像部位,在Edge加速器锥形束CT(CBCT)系统上分别获取高能140 kVp和低能100 kVp的CBCT,并分别利用两种算法进行DECBCT的物质分解。分别计算了CTP682模块中各插件的电子密度(ED)和对比度噪声比(CNR),用于评估两种算法的分解精度和输出图像质量。结果基于模体手册中提供的真值,两种算法的ED准确度均较高,其中仅最小尺寸模体的4种插件材料存在统计学差异(z=-4.21、4.30、2.87、5.45,P<0.05),但平均相对误差均<1%。迭代分解算法的CNR显著优于直接分解,相对提高比例为51.8%~703.47%。模体尺寸的增大会显著降低ED的精度,相对误差最大增幅为2.52%。大尺寸模体也会降低迭代分解的图像质量,CNR最大降幅达39.71。结论在不损失电子密度计算精度的前提下,相比于直接分解,迭代分解算法在不同尺寸模体的DECBCT构建中显著降低了图像噪声,提高了对比度。
简介:第1课 提公因式法(一)一、启发提问我们学习了整式乘法:(1)m(a+b+c)=ma+mb+mc(2)(a+b)(a-b)=a2-b2把(1)(2)式反过来写,就是(3)ma+mb+mc=m(a+b+c)(4)a2-b2=(a+b)(a-b)在等式(1)(2)中,由两因式的积变成多项式叫做整式乘法,在等式(3)(4)中,由多项式变成几个整式的积叫什么?怎样进行?二、读书自学(P2~P5)1把一个化成几个的积的形式,叫做把这个多项式.2一个多项式中各项都有的因式,叫做这个多项式的,多项式ma+mb+mc中的公因式是,则ma+mb+mc可写成m与a+b+c的积的形式,这种分解因式的方法叫做.三