游程检验也被称为“连贯检验”，是用于判断分析数据是否随机分布的一种检验方法。比如可以用于判断机器制作的商品尺寸偏差是随机的还是其他原因导致的。如果数据有上升或下降的趋势，或有呈周期性变化的规律等特征时，均可能表示数据与顺序是有关的，或者说不是随机出现的。原理说明比如原始数据为：1100001110110000111100；原始数据中0和1交替出现，也有可能连续出现0或1 。出现连续的
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2024-07-18 15:36:55
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# R语言中的游程检验：概念与实践
游程检验（Runs Test）是一种非参数统计方法，用于检验随机序列的独立性，尤其用于二元序列的分析。游程是指相同符号（例如“正”、“负”或“1”、“0”）连续出现的一段，比如在序列“++--+++--”中，有3个游程“++”、“--”、“+++”和“--”。
本文将通过R语言来实现游程检验并绘制相应的饼状图，帮助大家更好地理解游程检验的步骤和应用。
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原创
2024-10-24 04:34:33
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模型优势（1）灰色模型在极小样本量情况下进行质量数据预测具有独特的优势，预测效果也相对较好； （2）基于Bootstrap理论的统计推断方法通过重复抽样，能对未知分布的随机变量的分布参数进行较为精确的区间估计，为构建质量控制图提供依据。案例分析某航空产品制造厂生产的一批框段根据技术指标及安装位置的差异性，其半径、形状、连接方式各不相同，共有20种，且每一种产品批生产数量都不超过30件，其生产方式可
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2024-09-08 22:36:33
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r语言假设检验的示例数据Traditionally, while programming in any programming language the programmer needs to take the help of several available variables to store the distinct information in them. When the variab
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2023-09-28 21:11:29
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本节书摘来自异步社区《SPSS 统计分析从入门到精通（第2版）》一书中的第6章，第6.4节，作者 杜强 , 贾丽艳 , 严先锋，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看6.4 游程检验SPSS 统计分析从入门到精通（第2版）有时我们除了关心分布的形状外，还希望知道样本的随机性。因为如果样本不是从总体中随机抽取的，那么所做的任何推断都可能变得毫无价值。在某些特殊的情况下，样本随机性的重要程
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2024-07-02 21:48:00
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游程检验和随机性检验1 游程检验的含义2 应用1：两总体分布一致性检验2.1 定义及解决的问题2.2 原理2.2.1 Step1：提出假设2.2.2 Step2：计算检验统计量2.2.3 Step3：决策2.3 Python实现3 应用2：样本随机性检验（单总体）3.1 定义及解决的问题3.2 原理3.2.1 Step1：提出假设3.2.2 Step2：计算检验统计量3.2.3 Step3:决策
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2024-04-20 21:47:28
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今天在复习线性回归模型的时候，做到了一道题问回归平方和MSR的期望值的题，一时做不出来，遂去R语言写了一个程序，循环一万次，随机生成X与Y，求MSR。然后求一万个MSR的样本均值作为MSR的总体均值的估计。原题如下：
In a small-scale regression study, five observations on
were obtained corresponding to
an
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2024-05-27 19:40:22
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对于所有要外出尤其是经常外出的朋友，下面这个列表对你或许有用。本人出差旅游其实也不是很多，但每次总发现忘了这个、丢了那个的。所以就在很多朋友的帮助下整理出了这个“外出携带物检查表（Checklist）”。这个检查表旨在帮助大家在整理行李包（对照本表，确定自己需要带的物品列表，并在每准备好一样后做记号）和出发前最后一次检查时提供帮助（出发前，对照确定的列表一一检查，确定无缺失后出门）。（
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2023-08-27 19:16:56
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U检验法是一种非参数统计方法，用于比较两组独立样本的中位数差异。这种方法不依赖于样本数据的分布形式，常用于小样本或数据分布不明的情况。在R语言中实现U检验法相对简单，本文将详细说明在R语言中使用U检验法的过程，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等方面。
### 版本对比
在R语言的版本演进史中，U检验法主要在以下版本中得到了支持与发展：
| 版本 | 日期
# Python游程检验：计算游程
游程（run）是指在一个序列中连续出现的相同元素的个数。游程检验是一种统计分析方法，用于检测序列中是否存在随机性或规律性。在本文中，我们将介绍使用Python进行游程检验的方法，并提供代码示例。
## 什么是游程检验？
游程检验是统计学中一种重要的方法，用于分析和检测序列中的规律性。它通过计算序列中连续出现的相同元素的个数，来判断序列中是否存在随机性或规律
原创
2023-11-19 03:14:02
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假设检验整理项目中暂时需要用到的假设检验方法1.单总体U检验U检验又称Z检验。 Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法（总体的方差已知）。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。引用：2.T检验亦称student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。目
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2023-11-14 10:13:26
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## 游程检验 Python
游程检验（Run Length Encoding）是一种数据压缩技术，它利用连续重复的数据序列来减少数据的存储空间，并且在一些数据分析中也有着重要的应用。在Python中，我们可以使用简单的代码实现游程检验，并对数据进行压缩或者分析。
### 游程检验的原理
在游程检验中，我们会将连续的重复数字序列转换为一个元组，包含了数字和重复的次数。例如，对于序列`[1,
原创
2024-07-02 06:52:44
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不管是在练习项目还是实际工作中，我们基本上是抽样获取数据，通过一定的抽样设置得到一定数据量，然后从样本数据推断总体分布。但是不同情景下的数据分布是不同的，为了数据分析和后期模型建立，我们需要了解数据的实际分布。一 . 数据分布检验 1. 判断一组数据是否服从正态分布 # python
import scipy.stats as stats
# Shapiro-Wilk test
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2023-12-01 09:57:26
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统计假设检验有很多，从大的方面包括参数检验与非参数检验。参数检验有我们常见的关于方程模型显著性检验的F检验，方程参数的T检验等；而非参数检验中比较常见的则包括符号检验、秩和检验以及游程检验。提到参数检验时，不得不说的一个概念就是P-值，也就是SAS&SPSS等统计软件输出结果中的做sig.值，到底什么是sig.值是什么，它与我们平时所熟悉的概率P有什么关系，最初它是怎样形成的……提
什么是游程检验游程检验：是根据样本标志表现排列所形成的游程的多少进行判断的检验方法，主要用于检验一件事件的发生是否是随机的。游程检验广泛应用于工业产品的质量检验和生物制药检验等领域。随着大数据技术的兴起。游程检验也不断体现着他的作用。scala实现随机游程检验import breeze.stats.distributions._
import math._
/**
* RunsTes
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2023-12-26 17:06:11
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1.方差分析的核心方差分析(Analysis of Variance,ANOVA)是假设检验的一种延续与扩展，主要用来对多个总体均值（三组或三组以上均值）是否相等作出假设检验，研究分类型自变量对数值型因变量的影响。它的零假设和备择假设分别为：方差分析的核心 因变量的总变化由两部分引起：自变量引起的变化（可以解释的变化）其他因素引起的变化（无法解释的变化）2.单因素方差分析的前提条件独立性组内独立（
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2024-01-03 06:45:50
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R语言中常用的假设检验有哪些？目录R语言中常用的假设检验有哪些？R语言是解决什么问题的？R语言中常用的假设检验有哪些？安利一个R语言的优秀博主及其CSDN专栏：R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers & Wilks 创
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2024-04-22 14:57:44
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正如我们在<<正态分布与方差齐性的检验方法与SPSS操作>>一文中的介绍，方差齐性检验有F检验、Bartlett χ2检验、Levene检验、残差图。F检验和Bartlett χ2检验要求数据资料具有正态性，而且F检验只能检验两个总体方差是否齐同，Levence检验所分析资料可不具正态性，结果更为稳健也可以检验多个总体的方差齐性。示例依旧采用<&l
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2023-11-08 23:15:36
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使用R对内置鸢尾花数据集iris（在R提示符下输入iris回车可看到内容）进行回归分析，自行选择因变量和自变量，注意Species这个分类变量的处理方法
## 将iris数据加载进来
attach(iris)
## 查看iris数据的整体情况
str(iris)
## 'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
## $ Sepal.Leng
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2024-05-27 19:39:51
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1、t检验数据是高血压患者治疗前后舒张压的变化，这个内容最熟悉不过了吧，虽然采用t检验的方法目前有争议，我们后面再讨论。treat 1为处理组，treat 2是对照组。显然，要比较两组的dd（血压下降值）。# 读入SPSS格式的数据
setwd("C:/R/R语言笔记")
library(Hmisc)
dat<-spss.get("Hypertension.sav")
# t检验其
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2023-09-19 12:19:37
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