mysql 查找pg_inquiry中字段estimate_no里含有'PGZZ2023041800131 '和‘PGZZ2023041900011 ’
时间: 2024-02-24 19:57:46 浏览: 23
可以使用以下 SQL 语句进行查询:
```
SELECT * FROM pg_inquiry
WHERE estimate_no IN ('PGZZ2023041800131', 'PGZZ2023041900011');
```
该语句使用了 `IN` 操作符,可以匹配包含多个指定字符串中的任意一个的字段。`estimate_no` 字段的值分别为 `'PGZZ2023041800131'` 和 `'PGZZ2023041900011'`,因此可以使用 `IN` 操作符将这两个值作为参数传入来进行查询。
相关问题
python中 GLM的函数 estimate_tweedie_power 讲解和用法实例
在Python中,GLM(Generalized Linear Model)是一个广泛使用的统计模型,用于建立因变量和一个或多个自变量之间的关系。其中,estimate_tweedie_power是一个用于估计Tweedie分布的参数的函数,它可以用于处理非负的连续型数据。
estimate_tweedie_power函数的用法如下:
```python
statsmodels.genmod.generalized_linear_model.estimate_tweedie_power(endog, exog, alpha=None, link=None, max_power=2, init=None, verbose=0)
```
其中,参数含义如下:
- endog:待拟合的因变量数据,必须是非负的连续型数据。
- exog:自变量数据,可以是一个Numpy数组或一个Pandas DataFrame。
- alpha:Tweedie分布的指数参数,必须是大于等于1且小于2的实数。如果不指定,则默认为1.5。
- link:链接函数,可以是一个字符串(如“log”、“identity”、“sqrt”等)或一个链接函数对象。如果不指定,则默认为“log”链接函数。
- max_power:Tweedie分布的最大幂次。如果不指定,则默认为2。
- init:初始化参数,如果不指定,则默认为根据数据进行初始化。
- verbose:是否输出详细信息。如果为0,则不输出信息;如果为1,则输出部分信息;如果为2,则输出详细信息。
下面是一个使用estimate_tweedie_power函数的例子:
```python
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
# 生成数据
np.random.seed(0)
nobs = 1000
x = np.random.normal(size=(nobs, 3))
x = sm.add_constant(x)
params = np.array([1, 0.5, -0.5, 0.1])
mu = np.dot(x, params)
p = 1.5
y = np.random.poisson(mu)
# 拟合Tweedie模型
model = sm.GLM(y, x, family=sm.families.Tweedie(var_power=p))
result = model.fit()
# 估计Tweedie分布的指数参数
alpha = sm.genmod.generalized_linear_model.estimate_tweedie_power(y, x, alpha=None, link=None, max_power=p, init=None, verbose=0)
print(alpha)
```
上述代码中,我们首先生成了一组随机数据,并使用GLM模型拟合了一个Tweedie模型。然后,我们使用estimate_tweedie_power函数估计了Tweedie分布的指数参数alpha。最后,我们将估计得到的alpha值打印出来。
e_x_estimate=x_estimate;%ekf的初始估计
这段话是在讲述一个称为EKF(Extended Kalman Filter,扩展卡尔曼滤波器)的算法的初始估计。EKF是一种在卡尔曼滤波器的基础上进行扩展的算法,用于处理非线性的系统或者传感器噪声非高斯分布的情况。
在EKF算法中,初始估计是非常重要的一步。这里的“x_estimate”是指状态向量(state vector)的初始估计值。状态向量包含了系统中所有需要被估计和预测的状态变量,比如位置、速度、角度等等。这个估计值通常是由先验知识或者历史观测数据得出的。
而“e_x_estimate=x_estimate”则是指将这个初始估计值存储在一个名为“e_x_estimate”的变量中,以备后续使用。这句话的作用是将初始估计值保存下来,使得算法能够在后续的计算过程中不断地去优化和更新这个估计值,以得到更为准确的状态估计和预测结果。
总之,EKF算法的初始估计是非常重要的一步,而将初始估计值保存下来也是为了保证算法在后续的优化和更新过程中能够更好地利用历史信息来提高状态估计和预测的精度。
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