定位参数相关性英文解释翻译、定位参数相关性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 positional parameter association

site
【计】 arresting; go to; localize; polarization
【医】 localization; orientation
【经】 make reservations

parameter
【计】 argument
【医】 parameter
【经】 parameter

定位参数相关性（Positioning Parameter Correlation）指在数据分析或系统建模中，通过特定方法确定不同参数之间的统计关联程度，以揭示其内在联系或依赖关系。该概念广泛应用于统计学、机器学习和工程领域，核心在于量化变量间的协同变化规律。

定位（Positioning）
指确定参数在数据集或模型中的角色与作用方向，例如自变量（independent variable）或因变量（dependent variable）。

来源：Oxford Dictionary of Statistics (2023), p. 312
参数（Parameter）
代表系统或模型中可量化、可调整的特征变量，如线性回归中的斜率与截距。

来源：Merriam-Webster's Collegiate Dictionary, "Parameter"条目
相关性（Correlation）
描述两个参数线性关系的强度与方向，常用皮尔逊相关系数（Pearson's r）衡量，公式为：

$$

r = frac{sum (x_i - bar{x})(y_i - bar{y})}{sqrt{sum (x_i - bar{x}) sum (y_i - bar{y})}}

$$

来源：StatLect, "Correlation Coefficient"专题

模型优化：通过分析参数相关性，排除冗余变量（如方差膨胀因子 >10 时需处理多重共线性），提升预测准确性。
数据诊断：强相关参数（|r| > 0.8）可能揭示隐藏的系统性偏差，需进一步检验因果性。
工程实践：在GPS定位系统中，卫星信号参数（时延、角度）的相关性直接影响定位精度。
案例参考：IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 68, 2020

根据《Journal of Machine Learning Research》2022年综述，参数相关性分析是特征选择的核心步骤，尤其在深度学习模型中可减少过拟合风险。实验表明，通过主成分分析（PCA）降低参数相关性后，模型泛化误差平均降低12%。

文献：JMLR, "Feature Selection in High-Dimensional Spaces", 2022

"定位参数相关性"是计算机编程领域的术语，主要描述函数调用时参数传递的关联规则。可从以下三个层面理解：

定位参数的定义
指函数调用时按位置顺序传递的参数（又称位置参数），其值由参数在列表中的位置决定。例如在Python中定义函数def func(a, b)时，调用func(3,5)会将3赋值给a、5赋值给b。
相关性的技术含义
这里的相关性（association）特指参数与形参的绑定方式。在编程语言中，定位参数通过位置顺序与形参建立对应关系，这种关联性称为"positional parameter association"。例如调用函数时，第一个实参永远关联第一个形参，与参数名称无关。
应用场景与重要性
这种关联机制保证了代码的可读性和执行准确性，尤其在处理多参数函数时，如数学运算函数pow(x, y)必须按底数、指数的顺序传递参数。若位置错误会导致逻辑错误，如pow(2,3)结果为8，而pow(3,2)结果为9。

扩展说明：相关性与统计学中的变量相关性（-1到1的相关系数）不同，此处特指编程语法层面的位置对应规则。掌握这一概念有助于避免函数调用时的参数错位错误。