LR性能测试分析流程一、 判断测试结果的有效性（1）在整个测试场景的执行过程中，测试环境是否正常。（2）测试场景的设置是否正确、合理。（3）测试结果是否直接暴露出系统的一些问题。（4）确定测试结果有效之后，就要对测试数据进行深入的分析。二、 分析思路（1）分析原则：由外到内，由表到里，层层深入。拆分问题
前面用Python底层编写进行计量经济分析（一）：多元线性回归（参数估计、T检验、拟合优度、F检验）写过在多元线性回归时的参数检验方法t检验和方程整体的F检验。在分析中和实际情况中，我们可能会假定因素之间可能存在一定的约束条件。我们在意的不仅是x对y的影响，也关心我们的约束条件是否成立。于是产生了检验线性约束条件是否成立的F检验、似然比检验（LR）、沃尔德检验（Wald）和拉格朗日乘子检验（LM）
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2023-09-18 13:33:33
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在论文的写作中，向量自回归（VAR）模型是经常用的一个模型，同时它也是多维时间序列模型的最核心内容之一。VAR模型主要是考察多个变量之间的动态互动关系，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的动态影响。这种动态关系可通过格兰杰因果关系、脉冲响应以及方差分解来进一步明确和可视化。 在运用向量自回归VAR模型时，应该注意以下几个问题： 问题一：是不是要求变量都是平稳的时间序列？ 答：首先这个问题没有一个
前言回顾下之前的章节：第一章节中我们描述了整个框架的核心设计思路以及主要的文件架构第二章节中我们基于一个简单的定时器OS实现了串口的数据打印，并完成了通用crc模块的设计和测试第三章节中我们给出了真随机数和伪随机数的概念和代码示例，并在架构上对接口进行了重构第四章节中我们回顾了FMC的基本知识，并给出了示例，后面我们将在设计IAP的时候再次使用到FMC第五章节中我们使用ADC和DMA搭建了一个通用
A/B测试常用于对某个改进产生效果的评估，比如用于测试网页修改效果。A/B测试其实是一场实验，实验中分为对照组和实验组。实验组是进行了某项操作的实验结果，而对照组除了没有进行该项操作外，其余的条件都和实验组相同。通过这样的设置就可以控制其他因素不变，而只关注想要验证的因素。 A/B测试的原理，来源于假设检验，大家可以看看我前面《一文详解假设检验、两类错误和p值》这篇文章了解假设检验的概念，另外《利
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2023-06-14 20:40:14
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Q-Q图主要可以用来回答这些问题：两组数据是否来自同一分布PS：当然也可以用KS检验，利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断。两组数据的尺度范围是否一致两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断；而后者则是用点的拟合线的斜率判断。用Q-Q图来分析分布的好处都有啥？（谁说对
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2023-07-28 15:45:36
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示例函数为了开发类型检查器，我们需要一个简单的函数对其进行实验。欧几里得算法就是一个完美的例子：Python def gcd(a, b):
'''Return the greatest common divisor of a and b.'''
a = abs(a)
b = abs(b)
if a < b:
a, b = b, a
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2023-08-07 11:45:24
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假设检验的基本思想若对总体的某个假设是真实的，那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的；如果事件A真的发生了，则有理由怀疑这一假设的真实性，从而拒绝该假设；假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验，因此检验过程中要使原假设得到维护，使之不轻易被拒绝；否定原假设必须有充分的理由。同时，当原假设被接受时，也只能认为否定该假设的根据不充分，而不是认为它绝对正确 ks
Python实现Welch’s T-test@authot: Heisenberg@date: 2022.11.15T-testt检验（t test）又称学生t检验（Student t-test）用于统计量服从正态分布，但方差未知的情况，用t分布理论推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著，通常用于估算两组数据是否有显著的差异。用途单样本均值检验（One-sample t-test）
常规库导入import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
pd.options.display.max_columns = None #显示所有列
pd.set_
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2023-08-20 21:07:16
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"""对钙信号的动力学进行建模，AR模型。"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
length = 500
time = range(length)
gamma = 0.99
c0 = 1
# st = np.random.poi
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2023-06-04 21:54:09
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几乎所有对象都可以比较、测试真值、转换为字符串（其实就是用repr()函数，或略有差异的str()函数来转换）1 对象是否为真任何对象都可以测试真值，用于if或while的条件或下面布尔运算的操作数。下面的值被视为假：NoneFalse任何数值类型的零，例如，0、 0L、0.0、 0j。任何空的序列，例如， ''、 ()、 []。任何空的映射，例如
# 实现Python t检验代码教程
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现Python中的t检验代码。t检验是一种用于比较两组样本均值是否有显著差异的统计方法。在学习本教程之前，你需要了解Python基础知识和统计学基础。
## 整体流程
以下是实现Python t检验代码的整体流程，我们将通过多个步骤完成这个任务：
```mermaid
journey
titl
# KS检验：Python中的统计检验方法
## 1. 引言
在统计学中，我们经常需要使用一些方法来评估两个或多个样本之间的差异。一种常用的方法是KS检验（Kolmogorov-Smirnov test），它用于比较两个样本的累积分布函数（CDF）是否来自同一分布。本文将介绍什么是KS检验，为什么我们需要它，以及如何使用Python进行KS检验。
## 2. KS检验的原理
KS检验是基于
之前，我曾转过一个单元测试框架系列的文章，里面介绍了 unittest、nose/nose2 与 pytest 这三个最受人欢迎的 Python 测试框架。本文想针对测试中一种很常见的测试场景，即参数化测试，继续聊聊关于测试的话题，并尝试将这几个测试框架串联起来，做一个横向的比对，加深理解。1、什么是参数化测试？对于普通测试来说，一个测试方法只需要运行一遍，而参数化测试对于一个测试方法，可能需要传
书接上回，参数估计是为了用各种方法（靠猜也好，靠科学论证也好），主要任务只有一个，对未知结果的、我们感兴趣的参数进行预测。而预测结果可以是一个值，也可以是一个区间，两种结果分别对应了参数估计的两种方法，点估计和区间估计。 假设检验是统计学中“推断统计”双子星中的另一个部分，也是唯二之一。假设检验的着重点在于检验参数的取值是否等于某个目标值。 假设检验的过程可以归结为以下三步：设定假设
概念双样本T检验在于检验两个样本均值差异是否显著。比如男女消费是否显著。Python代码逻辑：①构造2个样本；②先进行方差齐性检查，我们规定一个阈值，这2个样本方差齐性的p-value大于0.05说明满足方差相等，可以进行双样本T检验；③进行双样本T检验，p值越大说明消费水平越相同，一般认为p大于0.05说明没啥差异（两样本比较相似），当p小于0.05说明有差异（两样本差距比较大）；代码如下：fr
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2023-07-10 20:10:54
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t检验分为独立样本t检验、配对样本t检验与单样本t检验，除单样本t检验以外，均是研究X对Y的差异情况的分析方法，这里的X必须是分类数据，Y必须是定量数据。 独立样本t检验和单因素方差分析在功能上基本一致，但是独立样本t检验只能比较两个选项（如男性和女性）的差异情况。如果想比较不同专业（如市场营销、心理学、教育学和管理学共4个专业）的差异情况，则只能使用单因素方差分析。相较而言，独立样本
前言写爬虫有一个绕不过去的问题，那就是验证码，比如像某乎，如果不先登陆，连里面的内容数据都爬不到，而验证码就是网站进行发爬虫的一种措施，随着技术的发展，验证码越来越复杂，爬虫的工作越来越艰苦，所以这次就来讲解，怎么来识别验证码；（听上去口气很大的感觉） 先来看看，目前遇到的验证码种类有哪些？
1）图形验证码 图形验证码应该是最简单的一种验证码，这种验证码是最早出现，也是目前最常见的，一般组
废话不多说，直接开始进入配对T检验简单的说配对T检验就是单样本T检验的变形。用观察组和对照组相减。得到的差值做单样本T检验。例：为研究某铁剂治疗和饮食治疗营养性缺铁性贫血的效果，将16名患者按年龄、体重、病程和病情相近的原则配成8对，分别使用饮食疗法和补充铁剂治疗的方法，3个月后测得两组患者血红蛋白质如表3-1，问两种方法治疗后患者的血红蛋白值有无差别? 1.SASSAS语句：data
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2023-08-26 09:14:22
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