VC:方差分量
“方差分量”(Variance Component,简称VC)是统计学和实验设计中的常用术语,广泛应用于方差分析、混合效应模型等综合领域。为便于书写和交流,常缩写为VC。该概念主要用于识别和量化数据变异的不同来源,帮助研究者更清晰地理解各因素对总体方差的贡献程度。
Variance Component具体释义
Variance Component的英文发音
例句
- Study of Helmert Variance Component(VC) Estimation in Tunnel Run-through Control Traverse Difference
- Helmert方差分量(VC)估计在隧道贯通中控制导线平差的研究
- With two types of observations, using Helmert variance component estimation, it can improve adjustment precision through multiple iterations.
- 并对两类观测值,利用赫尔默特方差分量(VC)估计,通过多次迭代计算,提高平差精度。
- Variance Component(VC) Estimation of Helmert Type-Based Dynamic Kalman Filtering
- 基于严密Helmert方差分量(VC)估计的动态Kalman滤波
- The score test statistics for variance component testing and outlier are used in this paper.
- 本论文的方差成分检验问题及异常点的检验问题均采用Score检验统计量。
- In this paper, Bayes linear estimates of regression coefficient in a variance component model are studied both under the quadratic loss function and matrix loss function.
- 本文研究了方差分量(VC)模型中在平方和损失函数和矩阵损失函数下回归系数的线性Bayes估计。
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