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matlab歪度斜度代码Hybrid_features_codes 统计和小波特征代码。 特征提取代码是用MATLAB编写的，而分类是在WEKA机器学习工具包中执行的。 附件包含用于特征提取的所有源代码以及验证和训练/测试数据集。 这些文件还包含用于基于 BraTS、AANLIB 和 PIMS MRI 数据集的过期结果的 Weka Experimenter 模型。 均值 2. 方差 3. 偏度 4. 峰度 5. 能量 6. 基于共现矩阵的熵二阶特征 %%%% 角秒矩 8.Correlation 9.Inertia 10.Absolte Value 11.Inverse Difference 12.Entropy 13.Maximum Probability 问候， Ghazanfar Latif

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利用MICE填补方法和统计填补Statistical对缺失数据进行填补（包含数据集），并在数值数据的MSE和RMSE以及分类数据的准确性 Accuracy方面对两者进行评估，完整内容可以参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125168248

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这项研究的主要目的是通过统计处理工具评估气候的变化和变化，该工具能够突出显示位于北部（圣路易，巴克尔），中部（达喀尔，塞内加尔南部（Ziguinchor，坦巴昆达）。 此外，通过应用几种测试而不是一项来检查一种行为，统计测试的敏感性也表现出差异。 还比较了在两个不同时期（1970-2010年和1960-2010年）进行的测试结果，显示了统计测试结果对时间序列的依存性。 因此，在1970年至2010年之间，进行了探索性数据分析，以明显的方式给出了降雨行为的第一个想法。 然后，计算统计特征，例如均值，方差，标准差，变异系数，偏度和峰度。 随后，将统计检验应用于所有保留的时间序列。 Kendall和Spearman等级相关性检验可以验证年度降雨观测是否独立。 休伯特的分割程序，Pettitt，Lee Heghinian和Buishand测试可以检查降雨的均匀性。 趋势是通过首先使用年度和季节性Mann-Kendall趋势检验进行的，并且在显着情况下，趋势强度通过Sen的斜率估计器检验计算。 所有统计检验均在1960-2010年期间应用。 解释性分析数据表明，北部和中部地区的记录呈上升趋势，而

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从非广义统计力学出发，我们在线性sigma模型的框架下研究了在有限温度T和重子化学势μB下的手性相变。 基于Tsallis的统计信息，相应的非扩展分布的特征在于无量纲的非扩展参数q，当q→1时，可以恢复通常的Boltzmann-Gibbs情况下的结果。 分析了线性西格玛模型的热力学及其相图。 从（T，μ）平面上的相图来看，在高温区域，临界温度Tc随着q的增加而降低。 但是，较大的q值会导致低温但高化学势的Tc升高。 此外，发现不同于零的μ对应于一阶相变，而μ＝ 0对应于相交一。 关键终点（CEP）具有较高的化学势，但由于无延伸效应，温度随q升高而降低。