今天做空气质量数据分析时候碰到相关性检验的问题。 问题描述：有两种污染物浓度数据，怎么判断这两种污染物浓度之间是否存在相关性？正相关或负相关，即当A浓度上升时，B的浓度同时上升或下降？（这是相关性的定义吗？） 复习相关知识：相关性检验：Pearson系数，Spearman秩相关系数，kendal秩相关系数1. Pearson相关系数：最常用，但是有潜在问题。检验结果为"不相关"
简介在总体分布未知的条件下对样本来自的两相关配对总体是否具有显著差异进行的检验，可以判断两个相关的样本是否来自相同分布的总体检验方法符号检验 符号检验是一种利用正、负号的数目对某种假设作出判定的非参数检验方法。符号检验的基本思路是，将第二组样本的每个观测值减去第一个样本的对应观测值，观测所得到的差值的符号，如果差值中正数的个数和负数的个数差距较大，则认为两样本来自的两相关配对总体具有显著差异Wi
判别分析 的SPSS操作流程 1．Discriminant Analysis判别分析主对话框 图 1-1 Discriminant Analysis 主对话框 （1）选择分类变量及其范围 在主对话框中左面的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(一定是离散变量)， 按上面
对于8个单细胞转录组数据集，用NMI和SE算法聚类，得到ARI和NMI评估指标：统计上述8个数据集的ARI和NMI均值，作为NMI和SE聚类的性能评估，但均值可能是随机采样导致的结果更优，如果要严格说明需进行统计学分析，如Mann-Whitney U等统计方法，如果得到pvalue小于0.05则从统计学上认为两者存在显著差异，SE确实优于NMI。--------------------------
奇偶校验码海明校验码循环冗余校验码奇偶校验码奇偶校验码是奇校验码和偶校验码的统称，是一种 「检错码」，用于检查二进制数据的 「位错」。奇偶校验码分为奇校验码和偶校验码两种方法。奇校验：1的个数为奇数偶校验：1的个数为偶数一、奇校验码奇校验码在数据发送前，「检查」1的个数，「奇数」个1就在头部填充0，「偶数」个1就在头部填充1，使数据整体保持奇数个1；接收数据时，重新检查1的个数： &nb
15.1 问题的动机在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个概念，让我举一个例子吧：假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA(质量控制测试)，而作为
本部分译文目的是尽量避免在使用SPSS时，知其然不知其所以然，或者甚至是不尽知其然的情况，在分析时经常会被问到该用什么哪种检验，就自行翻译一下这本书的第9章。声明：此翻译非正式翻译，仅为个人翻译供大家学习参考用，尊重知识，请务必不要传播。《IBM SPSS for Introductory Statistics Use and Interpretation》 作者： George A. Morga
非参数检验概念数据描述的三个角度：集中趋势，离散程度和分布形态。常用统计推断检验方法分为两大类：参数检验和非参数检验。参数检验通常是假设总体服从正态分布，样本统计量服从T分布的基础之上，对总体分布中一些未知的参数，例如总体均值、总体方差和总体标准差等进行统计推断。如果总体的分布情况未知，同时样本容量又小，无法运用中心极限定理实施参数检验，推断总体的集中趋势和离散程度的参数情况。这时，可以用非参数
利用SPSS检验数据是否符合正态分布正态分布也叫常态分布，在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线，中间隆起，对称向两边下降。下面我们来看一组数据，并检验“期初平均分” 数据是否呈正态分布(此数据已在SPSS里输入好)在SPSS里执行“分析—>描述统计—>频数统计表”(菜单见下图，英文版的可以找到相应位置)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”
How the Mann-Whitney test worksMann-Whitney检验又叫做秩和检验，是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验。思想是这样的：假定要检验两组数据之间有没有差异。首先，不管 分组把所有数据排序。按照数值大小给定一个值叫做秩。最小的值秩为1，最大的为N（假定两个样本总共有N个观察值）。如果有相同的值，就得到相同的秩。相 同的值的秩是他们的秩的平均值。如果两组的秩的和
# Python的Nemenyi检验函数实现
## 导言
在统计学中，Nemenyi检验是一种用于多组样本之间进行多重比较的非参数检验方法。该方法可以用于比较多组样本的均值是否具有显著差异。在本文中，我将教会你如何使用Python实现Nemenyi检验函数。
## Nemenyi检验流程
下面是Nemenyi检验的主要步骤和流程：
| 步骤 | 动作 |
|-----|-
原创
2023-09-12 03:53:57
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一、K-means聚类K均值聚类是一种常见的无监督学习算法，在modeler中无监督体现在设置“类型”节点并读取值时，没有一个字段的角色是目标。它的原理是将数据分成k个簇，每个簇的中心是该簇中所有点的平均值（中心点不一定是现存的点）。在聚类过程中，每个点被分配到与其最近的中心点所在的簇中，直到簇的中心不再发生变化或发生的变化可以忽略不计。K均值聚类算法的优点是简单易懂、易于实现，并且可以处理大规模
# 如何实现Java不能连续set字段
## 一、整体流程
首先，我们需要了解Java中如何实现不能连续set字段。下面是整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
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| 1 | 定义一个类，用于存储字段的值 |
| 2 | 在类中定义字段，并设置为private |
| 3 | 为每个字段定义一个Getter方法 |
| 4 | 为每个字段定义一个Set
进门坎效应
在心理学中，“进门坎效应”指的是如果一个人接受了他人的微不足道的一个要求，为了避免认知上的不协或是想给他人留下前后一致的印象，就极有可能接受其更大的要求。关于这个效应的理论是美国社会心理学家弗里德曼与弗雷瑟在实验中提出的。实验过程是这样的：实验者让助手到两个居民区劝说人们在房前竖一块写有“小心驾驶”的大标语牌。他们在第一个居民区直接向人们提出
游志颖 中国卫生统计 1999年第2期第16卷 计算机应用 统计软件包SPSS给统计工作者提供了很大方便，SPSS for Windows版本推出后，使用者无需编写程序也可完成分析，使用更广泛了。然而，面对软件包提供的众多统计过程(或方法)，有些使用者感到迷惘。针对这 种情况，本文就如何正确使用SPSS for Windows软件包中Nonparametric Tests过程清单提供的8个非参
python画弗里德曼（Friedman） 检验和秩和检验（Nemenyi）检验图画好后效果图实现代码如
原创
2022-07-14 17:36:44
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# 如何在MySQL查询中添加一个虚假字段
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在MySQL查询中添加一个虚假字段。这个技巧在某些情况下非常有用，比如需要对查询结果进行自定义排序或者添加额外的信息。
## 整体流程
下面是整个流程的步骤，我们将一步步进行介绍。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个视图 |
| 2 | 查询视图并添加虚假字段 |
原创
2023-07-27 09:44:30
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卡方检验是一种常用的统计学方法，主要用于检验分类变量之间的关系。然而，在实际应用中，有时会出现一些错误用法。以下是卡方检验中更详细的常见错误及如何避免它们：1.样本量太小：卡方检验依赖于足够的样本量，以确保检验结果的准确性。如果观察次数太少，检验结果可能受到偶然因素的影响。通常建议每个单元格的期望计数至少为5。如果样本量较小，可以考虑使用Fisher精确检验等其他方法。2.连续变量的错误使用：卡方
在C++primer的第五章练习题中，涉及到多道关于连续输入多个单词的习题，例如题5.12、5.14等，它通过比较前后输入的单词是否相等，来统计单词重复出现的次数。它们都有一个基本的思路：首先看一下练习5.14：编写一段程序，从标准输入中读取若干string对象并查找连续重复出现的单词。所谓连续重复出现的意思：一个单词后面紧跟着这个单词本身。要求记录连续重复出现的最大次数以及对应的单词。如果这样的
第六章 非参数假设检验(1)1.非参数假设检验概述对于给定分布族的情况，假设检验主要对其中的未知参数进行假设并检验；对于样本分布族未给出其数学形式的情况，只给出其对称性、连续性等假设，这种统计问题是非参数的，要运用与数学形式无关的统计推断方法，即非参数方法。非参数方法的特点有，适用面广而针对性差，比较依赖于大样本理论，只能使用样本中的“一般”信息（如位置、次序关系），具有稳健性（即真实的模型与设定
