Minitab控制图Xbar-R中认为数据异常的八项检验(8个异常趋势图)
执行所有的特殊原因检验：选择此项将进行下面显示的所有八项检验。
对特殊原因进行下列检验：要指定八项检验中的部分检验，请选择此项，然后选中下面所列检验中的任意几项。您可以通过更改 K 值来自定义特定检验。
K1 个点距离中心线大于 K 个标准差 3连续 K 点在中心线同一侧9连续 K 个点，全部
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2024-01-30 07:58:55
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SPSS之多变量方差分析软件：SPSS 23单因素方差分析：如果方差不齐，就看Brown-Forsythe和Welch修正值 Analyze→General linear model→multivariate多因素方差分析的其他功能* 均值检验SPSS中利用多因素方差分析对各控制变量不同水平下的均值是否存在显著性差异可以通过多重比较检验（Post Hoc）、对比检验（Contrast）实
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2023-07-03 21:34:10
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本篇内容接上篇Python基础（Django二）七、Model1、说明：Model是Django为方便程序操作数据库而诞生的，使用的是ORM模式。对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的关系，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。2、使用：&
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2024-03-11 06:47:10
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%s 字符串string="hello"
#%s打印时结果是hello
print "string=%s" % string # output: string=hello
#%2s意思是字符串长度为2，当原字符串的长度超过2时，按原长度打印，所以%2s的打印结果还是hello
print "string=%2s" % string
统计建模与R软件-第五章 假设检验5.1正常男子血小板计数均值为\(225*10^9/L\)，今测得20名男性油漆工人的血小板计数值（单位：\(10^9/L\)）:220,188 ,162 ,230 ,145 ,160 ,238 ,188 ,247 ,113,126 ,245 ,164 ,231 ,256 ,183 ,190 ,158 ,224 ,175。问油漆工人的血小板计数与正常成人男子有无差
若是论正经的变量声明关键词，不抬杠那些 function 、class 等，在 ES6 之后，存在三个constletvar推荐程度从上至下var 作为一名老牌选手，陪着 JavaScript 出生到现在，但是它是存在问题的，当然在 ES6 之前，那是没得选，毕竟是声明变量唯一的存在触目可及的一些问题提升全局属性重复声明没有块级作用域提升使用 var 声明时，会将声明语句提升至当前作用域的顶部，这
目录两样本和多样本的Brown-Mood中位数检验例3.1我国两个地区一些（分别为17个和15个）城镇职工的工资(元）：Wilcoxon(Mann-Whitney)秩和检验及有关置信区间例3.1我国两个地区一些（分别为17个和15个）城镇职工的工资(元）：Kruskal-Wallis秩和检验例4.1在一项健康实验中，三人组有三种生活方式，他们的减肥效果如下表：两样本和多样本的Brown-Mood中
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2023-11-28 08:40:10
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ARIMA模型ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型，是用来预测时间序列的一种常用的统计模型，一般记作ARIMA(p,d,q)。ARIMA的适应情况ARIMA模型相对来说比较简单易用。在应用ARIMA模型时，要保证以下几点：时间序列数据是相对稳定的，总体基本不存在一定的上升或者下降趋势，如果不稳定可以通过差分的方式来使其变稳定。非线性关系处理不好，只能处理线性关系判断时序数据稳定基本判断方法：稳
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2023-08-21 20:18:48
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一、模型的偏差与方差 所描述的事情本质上就是过拟合和欠拟合。偏差描述的是模型预测准不准，低偏差就是表示模型预测能力是不错的，就像图中的点都在靶心附近。方差描述的是模型稳不稳定，就像图中高方差的那些点，它们很分散，说明射击的成绩不稳定，波动很大。二、用学习曲线与验证曲线诊断模型一般来说，影响模型效果有三个重要的因素：数据量大小：训练样本数量越大，模型越不太容易出 现高方差（过拟合）（换句话说：训练样
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2024-01-03 11:10:59
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什么是 LoRA 模型LoRA 的全称是 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models，是一种以极低资源微调大模型的方法，其来自于论文 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models ¹。LoRA 的核心思想是冻结预训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入 Transformer 架构的
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2024-09-20 12:57:09
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# Python 马氏模型检验入门指南
## 1. 引言
马氏模型（Markov Model）是一种重要的统计工具，广泛应用于时间序列分析与预测。在本篇文章中，我们将学习如何在Python中实现马氏模型检验。对于新手来说，虽然过程可能会有些复杂，但我们会逐步深入，确保每个步骤都清晰易懂。
## 2. 流程概览
在开始之前，先了解一下整个流程：
| 步骤 | 描述
# 使用Python进行模型特征根检验的指南
在数据科学和机器学习中，特征根检验（也称为特征值检验）是用来评估线性代数中的矩阵的一种重要方法。它有助于理解数据的特征以及变量之间的关系。本文将详细介绍如何在Python中进行特征根检验的步骤。
## 整体流程
在进行特征根检验之前，我们需要明确整个流程。以下是我们需要进行的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
原创
2024-08-15 04:09:00
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arcgis adf数据 表组件不再被认为很酷。 对于显示数据集合， 列表视图今天应该很酷。 这并不意味着我们根本不应该使用af：tableList View对此做些什么。 列表视图组件提供了开箱即用的功能，可以通过使用groupHeaderStamp构面来显示层次结构数据。 假设在应用程序中定义了Departments-Employees层次结构： 详细信息集合“雇员”拖到页面上并选
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2024-09-22 11:20:13
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# Python模型检验p值实现流程
## 1. 整件事情的流程
为了实现Python模型检验p值，我们需要按照以下流程进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| :--- | :--- |
| 1. | 准备数据集 |
| 2. | 建立模型 |
| 3. | 进行模型拟合 |
| 4. | 获取模型检验p值 |
下面将详细介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的Python代码。
## 2.
原创
2024-01-19 09:56:07
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# F检验在分类模型中的应用
## 1. 引言
在机器学习和数据分析中，F检验是一种常用的统计方法，用于比较不同组别之间的差异性。分类模型是机器学习中常用的一种方法，用于将样本分为不同的类别。本文将介绍F检验在分类模型中的应用，并提供相应的Python代码示例。
## 2. F检验简介
F检验是一种基于方差比较的统计方法，用于比较两个或多个组别之间的差异性。在分类模型中，F检验可以用于比较
原创
2023-12-26 06:40:47
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在统计学中，显著性检验是“假设检验”中最常用的一种，显著性检验是用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。一，假设检验显著性检验是假设检验的一种，那什么是假设检验？假设检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设是否合理。在验证假设的过程中，总是提出两个相互对立的假设，把要检验的假设称作原假设，记作H0，把与H0对立的假
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2024-04-21 15:41:31
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一、引子 BIM（二元如果模型） 近期在优化文本相关性，使用到BM25和BM25F模型，可是发现网络上关于BM25和BM25F模型的介绍比較少。在此总结一下，方便记忆，还有一方面搜了一下相关的资料，发现比較少，写下来欢迎大家查阅。 介绍BM25模型首先要介绍二元独立模型BIM。 如果一：二元如果 所
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2017-04-18 21:02:00
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一、引子 BIM（二元如果模型） 近期在优化文本相关性。使用到BM25和BM25F模型。可是发现网络上关于BM25
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2017-04-17 13:19:00
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BM字符串匹配算法，一个性能优于著名kmp算法3～4倍的算法。
简介本篇文章主要分为两个大的部分，第一部分通过图解的方式讲解BM算法，第二部分则代码实现一个简易的BM算法。基本概念bm是一个字符串匹配算法，有实验统计，该算法是著名kmp算法性能的3～4倍，其中有两个关键概念，坏字符和好后缀。首先举一个例子需要进行匹配的主串：a b c a g f a c
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2024-02-02 13:54:42
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目录如何使用Python构建预测模型。步骤1：确定预测目标和类型步骤2：数据收集与预处理步骤3：特征工程步骤4：选择模型步骤5：模型训练与验证步骤6：模型调整步骤7：预测与结果呈现步骤8：模型评估步骤9：持续监控与更新具体案例： 欢迎关注微信公众号：数据科学与艺术 作者WX:superhe199如何使用Python构建预测模型。步骤1：确定预测目标和类型首先，需要明确要预测的问题是什么，以及预
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2024-07-19 09:14:25
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