sl 用于概率预测的Python包 v0.0.2 安装 该软件包支持Python 3.6、3.7、3.8和3.9 通过PyPI安装 运行pip install pysloth 从存储库安装 使用SSH克隆回购git clone git@github.com:PySloth/pysloth.git 将目录更改为README.md （此文件）所在的位置，然后运行pip install . 快速开始 下面的代码示例显示了运行中的scpd和ccpd from pysloth import scpd_function , ccpd_function import numpy as np import statsmodels . api as sm np . random . seed ( 142 ) n = 1000 # training set m = int ( 0.8 * n ) #

全部统计 Wasserman的所有统计解决方案 我正在对统计数据进行一些重复，并选择了Wasserman的“ All Of Statistics ”。 我从共享他们的解决方案的其他人中受益匪浅，因此我认为我也可以共享我的解决方案。 也许他们可以对某人有所帮助？ 我从来没有写过简短而优雅的证明，但是我倾向于把事情讲清楚。 如果您像我一样，您可能会发现它更容易理解。 如果发现任何错误/错别字等，无论大小如何，请让我知道。 我仍将不胜感激！ PS。 这是一项正在进行的工作，所以我不知道要花多长时间。 另外，我现在跳过一些练习，某些部分可能是草稿。

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比较统计 使用R进行统计编程

摘要 我们解决由一些运动对象引起的单一图像的盲去运动模糊的问题。在这样的情况下，可能只有图像的一部分是模糊的，并且场景含有不同程度层的模糊。大部分存在的盲去卷积研究致力于从整个图像中恢复出一个简单的模糊核。然而，在不同运动的情况下，模糊不能被建模为一个单一的模糊核，并且尝试使用同样一个模糊核去卷积整幅图像将会引起严重的伪影。因此去模糊的任务需要涉及图像切割把图像分为不同模糊核的区域。 我们的方法依赖于图像上的梯度滤波器的统计特性被模糊严重改变这一观点。假设由一个匀速运动引起的模糊，我们可以把调查局限于一维箱式过滤器模糊。这使我们能够把期望的梯度分布建模为一个关于模糊核宽度的函数。这些分布在区别不同模糊的区域方面功能出奇的强大。该方法在含有丰富纹理的现实世界的图像产生具有说服力的去卷积结果。

残渣 PySAL空间计量经济学软件包 spreg是“空间回归”的缩写，是一个Python软件包，用于估计同时进行的自动回归空间回归模型。 当对观测值相互影响的过程进行建模时，这些模型很有用。 该软件包是 许可证信息 有关该软件的历史记录，使用条款和条件以及所有担保的免责声明，请参见文件“ LICENSE.txt”。