1樓：匿名使用者
p代表輸入，t代表輸出，一般他們都是矩陣，列數不同，但行數相同。
一個輸入對應一個輸出。
ｔ、ｐ、ｒ、ｂｐ?各代表什麼？
2樓：匿名使用者
ｔ：代表體溫ｐ：代表脈搏ｒ：代表呼吸ｂｐ：代表血壓
3樓：傲緣青夢
t，p。r，bp是體溫，脈搏，呼吸，血壓。正常值（均以成年人計）是體溫<37.
0，脈搏60-100次/分（運動員可以低於此值）呼吸16-18次/分，血壓90-130/60-88mmhg
4樓：天空飄來大烏雲
t temperature 體溫
p pulse 脈搏
r respiration 呼吸
bp blood pressure 血壓
5樓：暖暖
樓上回答錯誤！應該是：
t：temprature，溫度
p：pulse，脈搏
r：respiration，呼吸
bp：blood pressure，血壓
體格檢查中的t.p.r.bp各代表什麼?
6樓：匿名使用者
你好,分別代表體溫,脈搏,呼吸,血壓
7樓：雲昕邗俊楚
t.p.r.bp代表人體的四大生命體徵分別代表體溫、脈搏、呼吸、血壓。
atp中的a、t、p分別代表什麼
8樓：花花
atp(adenosine-triphosphate)中文名稱為腺嘌呤核苷三磷酸，又叫三磷酸腺苷，簡稱為atp，其中a表示腺苷，t表示其數量為三個，p表示磷酸基團，即一個腺苷上連線三個磷酸基團。其結構簡式是：a—p～p～p
9樓：匿名使用者
a是腺嘌呤
t是詞根tri-，表示「三」
p是磷合起來叫腺嘌呤核苷三磷酸，又叫三磷酸腺苷
10樓：暝翼
a是腺苷，t表示其數量為三個，p是磷酸基團
連起來就叫腺嘌呤核苷三磷酸，又叫三磷酸腺苷
11樓：匿名使用者
a是腺嘌呤
t是詞根tri-，表示「三」
p是磷酸集團
12樓：充浚戶忻忻
【答案】c
【答案解析】試題分析：三磷酸腺苷簡稱為atp，a-腺苷，t-三個，p-磷酸基團。c正確。
考點：atp
點評：atp作為生命活動的直接能源物質，在能量轉換、儲存中佔有極其重要的地位，所以要對atp的組成、功能、**以及釋放的能量去向等有關知識進行全面的掌握。
atp中的a，t，p分別代表什麼如題
13樓：匿名使用者
腺嘌呤核苷三磷酸（簡稱三磷酸腺苷），英文名稱adenosine triphosphate，簡寫為atp。
a是adenosine，腺苷，腺嘌呤核苷。
t是tri，英文字首，triple的簡寫，意為三位一體。
p是phosphate，磷酸鹽，磷酸脂，磷酸化合物，這裡指磷酸基團。
bp神經網路的原理的bp什麼意思
14樓：匿名使用者
back propagation
bp (back propagation)神經網路，即誤差反傳誤差反向傳播演算法的學習過程，由資訊的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經元負責接收來自外界的輸入資訊，並傳遞給中間層各神經元；中間層是內部資訊處理層，負責資訊變換，根據資訊變化能力的需求，中間層（隱含層）可以設計為單隱層或者多隱層結構；最後一個隱層傳遞到輸出層各神經元的資訊，經進一步處理後，完成一次學習的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出資訊處理結果。
神經網路很多種，bp神經網路最常用。
統計分析中，p值和t值各是什麼？
15樓：那林子的小鳥
p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。
t指的是t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料。
綜合來說，p值更重要一點。
專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.
05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。
即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.
05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
16樓：晴禾雨
t指的是t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料
p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。總之，p值越小，表明結果越顯著。
但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。
17樓：
t是t檢驗的值 p是概率，p＜0.05或p＜0、001最好，可以拒絕原假設，表明差異顯著
18樓：匿名使用者
你好， 顯著性檢驗（significance test）就是事先對總體（隨機變數）的引數或總體分佈形式做出一個假設，然後利用樣本資訊來判斷這個假設（備則假設）是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說，顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異，還是由我們所做的假設與總體真實情況之間不一致所引起的。 顯著性檢驗是針對我們對總體所做的假設做檢驗，其原理就是「小概率事件實際不可能性原理」來接受或否定假設。
抽樣實驗會產生抽樣誤差，對實驗資料進行比較分析時，不能僅憑兩個結果（平均數或率）的不同就作出結論，而是要進行統計學分析，鑑別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實驗處理引起的。
中文名：顯著性檢驗
外文名：significance test
應用領域：資料統計
常用測驗：t檢驗等
分享含義
顯著性檢驗即用於實驗處理組與對照組或兩種不同處理的效應之間是否有差異，以及這種差異是否顯著的方法。
常把一個要檢驗的假設記作h0,稱為原假設（或零假設） (null hypothesis) ，與h0對立的假設記作h1，稱為備擇假設(alternative hypothesis) 。
⑴ 在原假設為真時，決定放棄原假設，稱為第一類錯誤，其出現的概率通常記作α，就是p值；
⑵ 在原假設不真時，決定不放棄原假設，稱為第二類錯誤，其出現的概率通常記作β，就是t值。
通常只限定犯第一類錯誤的最大概率α， 不考慮犯第二類錯誤的概率β。這樣的假設 檢驗又稱為顯著性檢驗，概率α稱為顯著性水平。
最常用的α值為0.01、0.05、0.10等。一般情況下，根據研究的問題，如果放棄真假設損失大，為減少這類錯誤，α取值小些 ，反之，α取值大些。
**資料表中t值和p值分別代表什麼?
19樓：w別y雲j間
t值和p值都用來判斷統計上是否顯著的指標。
p值就是拒絕原假設的最小alpha值，把統計量寫出來，帶進去算出來之後，根據統計量的分佈來算p值啊，舉個例子，比如說算出來的統計量的值為z,服從的是正態分佈，如果是雙邊檢驗的話那麼pvalue=2*(1-probnorm(abs(z)));單邊檢驗的話，應該是1-probnorm(z)。
20樓：理想遠大的龍
eviews中的關於相關度研究
自變數對因變數的影響顯著與否主要看p(prob)值，一般而言p<0.05即可，當然有的研究p<0.1也是可以接受的。
x1的p值為0.0001，x3的p值為0.0431，說明這兩個變數對因變數影響顯著
21樓：章魚公考
p就是顯著性=sig
f的值是迴歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變數與所有解釋變數之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若f>fa(k-1,n-k),則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響，反之，則無顯著影響。
BP神經網路語句含義,BP神經網路語句含義
這是一段權值bai 閾值初始化 duzeros是產生元素全部是zhi0的矩陣,括號裡dao 的是維數,有各層神經元數專量決定。一般屬在matlab中,都是先定義矩陣,再在後面的 中呼叫,修改或引用其中的元素。神經網路的學習過程,即連線下層節點和上層節點之間的權重矩陣wij的設定和誤差修正過程。bp網...
在神經網路中，啟用函式sigmoid和tanh除了閾值取值外
1 對於bai深度神經網路，du 中間的隱層zhi的輸出必須有一個啟用函dao數。否則多個隱專層的作用和沒屬有隱層相同。這個啟用函式不一定是sigmoid，常見的有sigmoid tanh relu等。2 對於二分類問題，輸出層是sigmoid函式。這是因為sigmoid函式可以把實數域光滑的對映到...
神經網路得出的結果幾乎是同值是什麼意思
最大的可能性是copy沒有歸一化。具體原因見下 下面這個是經典的sigmoid函式的曲線圖 如果不進行歸一化,則過大的輸入x將會導致sigmoid函式進入平坦區,全部趨近於1,即最後隱層的輸出全部趨同。輸出層是個purelin,線性組合後的輸出層輸出當然也 為什麼我的bp神經網路的 輸出結果幾乎是一...