標準模型的缺陷,迴歸模型的優點和缺點

2025-06-21 20:50:13 字數 2410 閱讀 8922

1樓:銳凡

雖然標準模型對實驗結果的解釋很成功,但它也有很大的缺陷。首先,模型中包含了許多引數,如各粒子的質量和各相互作用強度。這些數字不能只從計算中得出,而必須由實驗決定。

其次,理論所**的希格斯玻色子到現時為止才被正式發現。弱電對稱破缺還沒有滿意的解釋。再次,理論中存在所謂的自然性問題。

最後,這理論未能描述引力。

當然,其第二個缺陷在2012年7月4日被提出——來自lhc的資料認為希格斯玻色子可能被發現了,而時至2013年3月14日,希格斯玻色子的存在被基本確認。

15年找人做的模型不能用,生產出來的產品有缺陷導致一些損失,協商無果能否起訴

2樓:南方的朋友

《三包法》對不合格產品維權時效規定的7日、15日、30日、90日已經超過,《民訴法》136條規定,**質量不合格的商品未宣告的訴訟時效為一年。即從你知道或應當知道自己的權益被侵害時計起一年內。逾期將不受法律保護。

動態規劃的優缺點。急求啊~

3樓:蕭蕭葉飄

動態規劃模型相對於靜態規劃模型的優點:

1. 能夠得到全域性最優解;

2. 可以得到一族最優解;

3. 由於動態規劃方法反映了動態過程演變的聯絡和特徵,在計算時可以利用實際知識和經驗提高求解效率。

動態規劃模型的缺點:

1. 沒有統一的標準模型;

2. 數值方法求解時存在維數災。

4樓:anyee夜

動態規劃是解決多階段決策過程最優化的一種方法。該方法是由美國數學家貝爾曼(r. e. bellman)等人在20世紀50年代。

初提出的。併成功地解決了生產管理、工程技術等方面的許多問題,從而建立了運籌學的乙個新的分支,即動態規劃。

bellman在1957年出版了《dynamic programming》一書,是。

動態規劃領域中的第一本著作。

迴歸模型的優點和缺點

5樓:雨說情感

一、優點。

1、它表明自變數和因變數之間的顯著關係;

2、它表明多個自變數對乙個因變數的影響強度。

迴歸分析也允許去比較那些衡量不同尺度的變數之間的相互影響,如**變動與**活動數量之間聯絡。這些有利於幫助市場研究人員,資料分析人員以及資料科學家排除並估計出一組最佳的變數,用來構建**模型。

二、缺點。迴歸模型比較簡單,演算法相對低階。

6樓:戀勞

簡單來說:

迴歸模型做**是很不錯的,它不僅可以**並求出函式,還可以自己對結果進行殘差的檢驗,檢驗模型的精度。

但是迴歸模型比較簡單,演算法相對低階。迴歸方程假設嚴格,需要知道引起因變數改變的所有解釋變數的因素,否則回出現偽迴歸等問題,假設檢驗不過關。

具體分析:優點:1、迴歸分析法在分析多因素模型時,更加簡單和方便;

2、運用迴歸模型,只要採用的模型和資料相同,通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果,但在圖和表的形式中,資料之間關係的解釋往往因人而異,不同分析者畫出的擬合曲線很可能也是不一樣的;

3、迴歸分析可以準確地計量各個因素之間的相關程度與迴歸擬合程度的高低,提高**方程式的效果;在迴歸分析法時,由於實際乙個變數僅受單個因素的影響的情況極少,要注意模式的適合範圍,所以一元迴歸分析法適用確實存在乙個對因變數影響作用明顯高於其他因素的變數是使用。多元迴歸分析法比較適用於實際經濟問題,受多因素綜合影響時使用。

缺點:1. 有時候在迴歸分析中,選用何種因子和該因子採用何種表達。

2.迴歸方程式只是一種推測,這影響了因子的多樣性和某些因子的不可測性,使得迴歸分析在某些情況下受到限制。

7樓:網友

迴歸模型做**還是很不錯的,它不僅可以**並求出函式,還可以自己對結果進行殘差的檢驗,檢驗模型的精度。但是迴歸模型比較簡單,演算法相對低階,很多人尤其是比賽的時候不願意採用。希望能幫你。

離散模型和連續模型的優缺點

8樓:vivi森

先說一抄個熟悉的內容,數襲列與函式。

當然數列也是函式,但它的取值是自然數,取值是離散的,而一般的函式取值是某乙個區間,在這區間內取值往往是可以連續的。

離散型隨機變數與連續型隨機變數也是由隨機變數取值範圍(或說成取值的形式)確定,變數取值只能取離散型的自然數,就是離散型隨機變數,比如,一次擲20個硬幣,k個硬幣正面朝上,k是隨機變數,k的取值只能是自然數0,1,2,…,20,而不能取小數無理數√20,因而k是離散型隨機變數。

如果變數可以在某個區間內取任一實數,即變數的取值可以是連續的,這隨機變數就稱為連續型隨機變數,比如,公共汽車每15分鐘一班,某人在站臺等車時間x是個隨機變數,x的取值範圍是[0,15),它是乙個區間,從理論上說在這個區間內可取任一實數等,因而稱這隨機變數是連續型隨機變數。

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