以下应用有什么共同点：预测未来三个月的一个家庭的电力消耗；估计在一定时期内道路的交通量；以及预测一个股票在纽约证券交易所上交易的价格。以上都涉及时间序列数据的概念！如果没有“时间”成分，你就无法准确地预测这些结果。随着越来越多的数据的产生，时间序列预测越来越成为数据科学家掌握的关键技术。但是时间序列是一个复杂的话题，涉及多个方面。首先，如果我们希望预测模型工作得很好，使时间序列平稳是关键。为什么？
所有事情想做的十拿九稳，还是要讲究方法，人没有机器那么精准无误，但是还是可以想办法去避免一些错误。 接着大佬的博客总结一下自己最近出过的错误原理图检查 先说说原理图的布局吧，元件比较多的时候，要将元件、位置、连接线放置整齐（如果是多个一样的元件，可以按住Shift拖动一个元件的电路）放置整齐的时候还方便检查错误。1.检查原理图中元件与封装库中是否对应 1）正负极 特别注意的是要看原来封装库中是否画
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2023-08-18 20:38:47
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# 如何实现“ad检验 python”
## 1. 简介
在数据分析和统计学中，“ad检验”（Anderson-Darling test）是一种用于检验数据是否来自某个特定的概率分布的统计方法。在Python中，我们可以使用`scipy.stats`模块中的`anderson()`函数来进行ad检验。
在本文中，我将向你介绍如何在Python中实现ad检验，并提供了详细的步骤和示例代码。
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原创
2024-01-22 06:14:47
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# 使用Python实现AD检验（Anderson-Darling Test）
在统计学中，检验一个样本是否来自一个特定的分布是很重要的。Anderson-Darling检验（AD检验）是一种常用的方法，主要用于检验样本数据是否符合正态分布。本文将介绍如何使用Python实现AD检验，并给出相应的代码示例。
## 什么是Anderson-Darling检验？
AD检验的基本思路是比较样本数据
原创
2024-10-10 06:01:59
266阅读
今天主要学习了Python函数式编程，在此总结一下 1.Python中函数也是一种对象，我们可以用变量来指向函数，并且实现调用。f=abs
l=f(-10)
print(l)
#Output:10 2.函数中可以传入函数，这样的函数叫做高阶函数。f=abs
def add(a,b,f):
c=a+b+abs(-1)
print('sum is %d'%c)
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2023-09-25 17:51:00
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异常检测（Anomaly Detection），以下简称AD，是机器学习算法的一个常见应用。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。一、什么是AD？为了解释AD，下面举一个例子。假设生产出飞机引擎，需要进行QA（Quality Assurance质量保证，关注的是对质量的检测，通过改进细节提高质量），我们测量了飞机引擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量，或者
9.1简明matplotlib API入门9.1.1图片与子图matplotlib绘制的图位于图片（Figure）对象中，使用plot.figure生成一个新图fig = plt.figure()#不会有任何显示，无法用空白的图片绘图需要使用add_subplot创建一个或者多个子图（subplot）fig = plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure a
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2024-09-22 13:57:09
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White检验是一种用于检验线性回归模型中误差项同方差的统计方法。这种检验方法可以在各种数据分析场景下被广泛应用，如金融分析、市场研究和工程学。然而，如何在Python中实现White检验，则是许多数据科学家在数据建模过程中的一个常见挑战。本文将详细记录解决“White检验检验 python”问题的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析。
### 背景描述
在20
导入相关库：导入数据为了开始执行离群值测试，我们将导入一些每10分钟采样的平均风速数据说明：在任何数据集中， outlier都是与其他数据点不一致的基准点。 如果从特定分布采样的数据具有高概率，则异常值将不属于该分布。 如果特定点是异常值，则有各种测试用于测试，这是通过常态测试中使用的相同的空假设测试来完成的。Q测试Dixon的Q-Test用于帮助确定是否有证据表明某个点是一维数据集的异常值。 假
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2023-07-27 12:11:56
127阅读
图片工具检查图片是否损坏日常工作中，时常会需要用到图片，有时候图片在下载、解压过程中会损坏，而如果一张一张点击来检查就太不Cool了，因此我想大家都需要一个检查脚本；测试图片，0.jpg是正常的，broke.jpg是手动删掉一点内容后异常的：脚本运行结果：代码如下：# 从本地判断图片是否损坏
def is_valid_image(path):
'''
检查文件是否损坏
'''
try:
bVali
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2023-09-21 01:35:48
105阅读
t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。单样本 t 检验单样本 t 检验将
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2023-07-29 21:13:22
175阅读
因为写代码的缘故，经常会去看Stack Overflow网站，国内非程序员同学可能对这个网站比较陌生，但在英文世界里，这可是最大的IT技术问答网站，有最权威、最及时、最丰富的技术问题Q&A。 所谓“编程不识Stack Overflow，纵称程序员也枉然”，Stack Overflow也算是国内程序员最常逛的网站之一，为什么这么受欢迎呢？我觉得有5点：1、Stack Overflow是英文
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2024-06-25 10:50:02
28阅读
我们前面讲了异方差，也讲了怎么用图示法来判断是否有异方差，这一篇来讲讲怎么用统计的方法来判断有没有异方差。关于检验异方差的统计方法有很多，我们这一节只讲比较普遍且比较常用的white test(怀特检验)。假设现在我们做了如下的回归方程：如果要用怀特检验检验上述方程有没有异方差，主要分以下几个步骤：1.step1：对方程进行普通的ols估计，可以得到方程的残差ui。2.step2：以第一步估计估计
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2023-08-30 19:25:03
554阅读
文章目录1. 统计包与数据挖掘1.1 数据分析流1.2 数据统计包2. 方差分析2.1 T检验（单因素方差分析）2.2 T检验 （多因素方差分析）2.3 方差分析——多因素和交互 1. 统计包与数据挖掘1.1 数据分析流进行数据分析应该遵循一个什么样的步骤1.2 数据统计包numpy 1.pandas提供basestat功能：单变量、双变量数据分析，包括描述统计（集中和离散、图形、交叉表）、相关
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2024-04-02 09:17:07
65阅读
作者|Satyam Kumar编译|VKQ-Q图是检验任何随机变量(如正态分布、指数分布、对数正态分布等)分布的图形方法，是观察任何分布性质的一种统计方法。例如，如果给定的一个分布需要验证它是否是正态分布，我们运行统计分析并将未知分布与已知正态分布进行比较。然后通过观察Q-Q图的结果，我们可以确定给定的分布是否正态分布。绘制Q-Q图的步骤：给定一个未知的随机变量。找到每个百分位值生成一个已知的随机
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2023-09-12 17:01:28
113阅读
图 | 源网络
文 | 5号程序员
数据假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。那我们啥时候会用到假设检验呢？大多数情况下，我们无法分辨事物的真伪或者某种说法是否正确，这时就需要进行假设，然后对我们的假设进行检验。比如，我们想知道被告人是不是有罪，就可以通过假设检验进行判断。基本思路包括4步逻辑：问题是什么？→证据是什么？→
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2023-08-23 20:07:37
140阅读
实验七、缺陷检测一、 题目描述 对下面的图片进行缺陷检测操作，请详细地记录每一步操作的步骤。 第一站图片是标准样品，后面几张图中有几个样品有瑕疵，需要你通过计算在图片上显示出哪张是合格，哪张不合格。 **1.思路** Python-Opencv中用compareHist函数进行直方图比较进而对比图片图像直方图图像直方图是反映一个图
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2023-09-29 22:01:33
75阅读
http://ilian.i-n-i.org/python-interview-question-and-answers/http://www.geekinterview.com/Interview-Questions/Programming/Pythonhttp://www.reddit.com/r/Python/comments/1knw7z/python_interview_question
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2023-11-06 17:33:12
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【导读】在之前的《数据挖掘概念与技术 第2章》的文章中我们介绍了Q-Q图的概念，并且通过调用现成的python函数， 画出了Q-Q图， 验证了Q-Q图的两个主要作用，1. 检验一列数据是否符合正态分布 2. 检验两列数据是否符合同一分布。本篇文章将更加全面的为大家介绍QQ图的原理以及自己手写函数实现画图过程Q-Q图是什么QQ图是quantile-quantile(分位数-分位数图) 的简称，上面也
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2023-08-02 19:20:27
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基于Fisher准则的线性分类器设计已知有两类数据和二者的先验概率,已知P(w1)=0.6，P(w2)=0.4。 W1和W2类数据点的对应坐标分别为： x1=0.23 1.52 0.65 0.77 1.05 1.19 0.29 0.25 0.66 0.56 0.90 0.13 -0.54 0.94 - 0.21 0.05 -0.08 0.73 0.33 1.06 -0.02 0.11 0.31 0
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2023-11-28 20:08:30
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