Kmemleak（Kernel Memory Leak Detector）以类似于跟踪垃圾收集器的方式提供了一种检测可能的内核内存泄漏的方法，区别在于没有释放孤立对象，而只是通过/ sys / kernel / debug / kmemleak报告。 Valgrind工具（memcheck --leak-check）使用类似的方法来检测用户空间应用程序中的内存泄漏。 Kmemleak支持x86，a
# R语言中的MK检验批量处理
在数据分析中，趋势检验是一个常见且重要的方法。MK检验（Mann-Kendall检验）是一种非参数检验方法，常用于分析时间序列数据的趋势。在环境科学、气候研究及水资源管理等领域，MK检验已经广泛应用。本文将探讨如何在R语言中进行MK检验的批量处理，提供相关代码示例，并展示饼状图与表格应用。
## 什么是MK检验？
MK检验用于检验一个时间序列数据是否存在单调趋
adf检验R语言 r语言进行adf检验
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2020-03-10 21:10:00
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MK（Mann-Kendall）检验a基本原理：使用MK算法检验时序数据大致趋势，趋势分为无明显趋势（稳定）、趋势上升、趋势下降。MK检验的基础：当没有趋势时，随时间获得的数据是独立同分布的，数据随着时间不是连续相关的。所获得的时间序列上的数据代表了采样时的真实条件，样本要具有代表性。MK检验不要求数据是正态分布，也不要求变化趋势是线性的。如果有缺失值或者值低于一个或多个检测限制，是可以计算MK检
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2023-11-27 14:33:23
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k-medoids聚类简介k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。k-medoids聚类算法有许多不同类型的算法可以执行k-medoids聚类，其中最简单，最有效的算法是PAM。在PAM中，我们执行以下步骤
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2024-06-13 22:54:21
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本文介绍假设检验的概念，以及如何实现T检验。包括单样本T检验、双样本T检验以及配对样本T检验。假设检验假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。R语言提供t.test()函数执行不同类型T检验，语法如下：# y为null 为单样本T检验t.test(x, y = NULL, altern
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2022-04-21 13:34:26
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# MK趋势检验r语言 柱状图
## 简介
MK趋势检验是一种用于检测时间序列数据中趋势的统计方法，常用于环境科学、气象学等领域。在R语言中，我们可以使用一些包来进行MK趋势检验并将结果可视化为柱状图，以便更直观地展示数据的趋势性。
## MK趋势检验
MK趋势检验的原理是通过比较数据序列中的排列来检测数据是否存在趋势。在R语言中，我们可以使用`Trend`包来进行MK趋势检验。下面是一个
原创
2024-04-29 04:29:39
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经典滤波器设计摘要经典滤波器的滤波思路是从频率域上将噪声滤掉，关键是设计相应的滤波器传递函数H(s)、H(z)，分别对应着模拟滤波器和数字滤波器的实现。模拟滤波器主要是通过电感(L)、电容(C)、电阻(R)和运放(OPA)等元器件搭建传递函数为H(s)或者近似为H(s)的硬件电路来实现，比如RC滤波电路和有源滤波器等。数字滤波器(DF)从实现的结构上或者是单位脉冲响h(n)上可以分为无限长脉冲响应
之前介绍了深度学习--多层感知机，然而，模型训练可能存在欠拟合或者过拟合现象。因此，今天首先介绍模型误差的概念，如何进行模型选择以及过拟合、欠拟合问题，然后用一个例子进行拟合实验，最后介绍过拟合的解决方案。
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1模型误差
训练误差(training error)： 指模型在训练数据集上表现出的误差；泛化误差(generalization error)：&n
T检验与方差分析背景介绍R语言实操过程--t test单样本t检验两个独立样本t检验配对t检验R语言实操过程--anova单因素方差分析多重比较双因素方差分析完整代码 之前与大家分享了数据的独立性、正态性、方差齐性检验。如果还不清楚，大家可以通过这篇推文来学习和理解 如何规范你的数据分析？。若满足所有条件，可选择参数分析进行，否则必须选择非参数分析。参数分析主要包括两组样本的t-test
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2023-05-22 23:01:51
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t检验适用范围、实际案例以及R语言的实现。因文章内容过长，所以分为上下两篇t检验(t test）亦称 t检验，以t分布为基础，是定量资料分析中最常用的假设检验方法。（ 显著性检验的一种，以此来判定数据的差异是由于误差导致的还是真的有差异） t检验的应用条件为：①在单样本t检验中，总体标准差 未知且样本含量较小（n < 30/50)时，要求样本来自
Move mean滑动平均差法直接上代码，原理可以看这个文章。DOI: 10.11821/dlxb201811003#滑动平均差法
Q <- read.csv("D:/OneDrive/UCAS/stu/2022zdx/zdx_data.csv")
n <- length(Q$Runoff)
p <- 19 #假定时间序列周期
Moavse <- function(Q,n
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2023-10-01 21:20:20
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本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。代码如下：import ee
import geemap
geemap.set_proxy(port=7890)# 设置全局网络代理
Map = geemap.Map()
# 指定艾比湖地区数据范围
region = ee.Geometry.BBox
原创
精选
2024-03-13 20:10:42
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假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估计未知参数，就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。统计上对参数的假设，就是对一个或多个参数的论述。而其中欲检验其正确性的为零假设（null hypothesis），零假设通常由研究者决定，反应研究者对未知参数的看法。相对于零假设的其他有关参数之论述是备择假设（alte
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2023-06-20 14:47:47
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6.3两正态总体的区间估计(1)两个总体的方差已知 在R中编写计算置信区间的函数twosample.ci()如下，输入参数为样本x, y,置信度α和两个样本的标准差。> twosample.ci=function(x,y,alpha,sigma1,sigma2){
+ n1=length(x);n2=length(y)
+ xbar=mean(x)-mean(y)
+
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2023-07-09 17:17:08
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# KMO检验在R语言中的应用项目方案
## 项目背景
在数据分析中，因子分析是一种常用的多变量统计方法，而Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 检验是评估数据适合进行因子分析的重要步骤。KMO检验的结果可以帮助我们判断变量间是否存在足够相关性，从而确定是否可以继续进行因子分析。本项目旨在通过R语言实现KMO检验，以支持后续的因子分析。
## 项目目标
1. 学习和掌握KMO检
# r语言进行假设检验的流程
## 概述
在统计学中，假设检验是一种通过对样本数据进行分析来判断总体参数的某个特性是否成立的方法。在R语言中，我们可以使用多种函数和工具来进行假设检验，包括t检验、方差分析、卡方检验等。下面将通过一个简单的示例来介绍如何使用R语言进行假设检验。
## 示例说明
假设我们有一组数据，记录了100个人的年龄和性别，我们想要检验两个假设：
1. 性别对年龄是否有显著影
原创
2023-09-07 00:42:53
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KS检验统计量的扩展应用 KS（Kolmogorov-Smirnov）检验是比较两个经验分布之间是否存在差异。 我们设X1, X2,…, Xm, Y1, Y2,…, Ym为两个独立随机样本，分别满足假设A1和A2，分布函数分别为F, G。现在我们想知道的是X和Y的概率分布之间是否存在差异，我们建立以下假设H0：F(t) = G(t), for ever
一、主成分分析 主成分分析是多元统计分析的一种常用的降维方法，它以尽量少的信息损失，最大程度将变量个数减少，且彼此间互不相关。提取出来的新变量成为主成分，主成分是原始变量的线性组合。1.1 KMO检验和Bartlett球形检验  
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2023-09-04 10:38:13
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