假设检验的基本思想若对总体的某个假设是真实的，那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的；如果事件A真的发生了，则有理由怀疑这一假设的真实性，从而拒绝该假设；假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验，因此检验过程中要使原假设得到维护，使之不轻易被拒绝；否定原假设必须有充分的理由。同时，当原假设被接受时，也只能认为否定该假设的根据不充分，而不是认为它绝对正确 ks
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2023-11-06 21:32:16
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前言回顾下之前的章节：第一章节中我们描述了整个框架的核心设计思路以及主要的文件架构第二章节中我们基于一个简单的定时器OS实现了串口的数据打印，并完成了通用crc模块的设计和测试第三章节中我们给出了真随机数和伪随机数的概念和代码示例，并在架构上对接口进行了重构第四章节中我们回顾了FMC的基本知识，并给出了示例，后面我们将在设计IAP的时候再次使用到FMC第五章节中我们使用ADC和DMA搭建了一个通用
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2024-06-06 12:51:48
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LR性能测试分析流程一、 判断测试结果的有效性（1）在整个测试场景的执行过程中，测试环境是否正常。（2）测试场景的设置是否正确、合理。（3）测试结果是否直接暴露出系统的一些问题。（4）确定测试结果有效之后，就要对测试数据进行深入的分析。二、 分析思路（1）分析原则：由外到内，由表到里，层层深入。拆分问题
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2024-04-12 22:19:48
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A/B测试常用于对某个改进产生效果的评估，比如用于测试网页修改效果。A/B测试其实是一场实验，实验中分为对照组和实验组。实验组是进行了某项操作的实验结果，而对照组除了没有进行该项操作外，其余的条件都和实验组相同。通过这样的设置就可以控制其他因素不变，而只关注想要验证的因素。 A/B测试的原理，来源于假设检验，大家可以看看我前面《一文详解假设检验、两类错误和p值》这篇文章了解假设检验的概念，另外《利
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2023-06-14 20:40:14
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Q-Q图主要可以用来回答这些问题：两组数据是否来自同一分布PS：当然也可以用KS检验，利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断。两组数据的尺度范围是否一致两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断；而后者则是用点的拟合线的斜率判断。用Q-Q图来分析分布的好处都有啥？（谁说对
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2023-07-28 15:45:36
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书接上回，参数估计是为了用各种方法（靠猜也好，靠科学论证也好），主要任务只有一个，对未知结果的、我们感兴趣的参数进行预测。而预测结果可以是一个值，也可以是一个区间，两种结果分别对应了参数估计的两种方法，点估计和区间估计。 假设检验是统计学中“推断统计”双子星中的另一个部分，也是唯二之一。假设检验的着重点在于检验参数的取值是否等于某个目标值。 假设检验的过程可以归结为以下三步：设定假设
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2024-07-15 02:51:32
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示例函数为了开发类型检查器，我们需要一个简单的函数对其进行实验。欧几里得算法就是一个完美的例子：Python def gcd(a, b):
'''Return the greatest common divisor of a and b.'''
a = abs(a)
b = abs(b)
if a < b:
a, b = b, a
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2023-08-07 11:45:24
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我们写Form时，如果每次都要写检验代码，那就太低效率了，这里有些常用的检验代码，与大家共享。 //----------------------------------------------------空格判断 function is
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2008-01-09 10:45:00
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文章目录前言一、基本过程二、vivado配置1.新建工程2.调用DDS的IP核2.调用FFT的IP核三、编写Verilog程序1.顶层文件fft.v2.仿真文件fft_tb.v四、运行仿真1. 运行仿真设置2. 仿真波形设置3. 结果分析 前言使用vivado2018.3实现FFT／IFFT，过程比较详细。一、基本过程例化一个DDS的IP核和两个FFT的IP核分别用作FFT和IFFT变换，将DD
# KS检验（Kolmogorov-Smirnov检验）及其Python实现
## 简介
KS检验，全称Kolmogorov-Smirnov检验，是一种非参数检验方法，主要用于比较两个分布是否相同，或者一个样本分布与一个理论分布的差异。其核心思想是通过计算样本的经验分布函数（Empirical Distribution Function, EDF）与理论分布函数之间的最大偏差来判断两个分布的相
原创
2024-09-18 08:02:40
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前言每个人相处都有一套生活方式，跟女人也不一样，不同的女人要用不同的逻辑思考，要琢磨不同语句背后的含义，生活，不容易； 对于情场小白而言，最担心的就是女朋友不开心了，毕竟好不容易才从右手变成了实物，肯定是加倍爱惜的；但，你真的了解每一句话的情绪分析吗？ 给一句话，能知道这句话的情绪占比吗？情绪分析情绪分析关键的是词典，网上找了下，大连理工情感词汇本体库比较有名，那就试试看；下载地址：链接：ht
CSS代码语法 css 样式由选择符和声明组成，而声明又由属性和值组成，如下图所示： 选择符：又称选择器，指明网页中要应用样式规则的元素，如本例中是网页中所有的段（p）的文字将变成蓝色，而其他的元素（如ol）不会受到影响。 声明：在英文大括号“｛｝”中的的就是声明，属性和值之间用英文冒号“：”分隔。
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2019-08-28 10:48:00
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目录背景：原理和步骤：r实现： 背景：写论文的过程中常常涉及到将自己模型的结果与其它模型相比较，有时候仅仅把两个（或多个）模型在若干个样本上的预测效果（例如准确率，rmse, mae等）列出来作对比是不够的，还需要说明这些模型的差异具有统计学意义，这样也能让文章更饱满和更具说服力。那么通过什么样的统计检验来说明模型之间的性能存在差异呢？可以使用friedman test。原理和步骤：fr
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2023-11-20 00:53:28
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之前，我曾转过一个单元测试框架系列的文章，里面介绍了 unittest、nose/nose2 与 pytest 这三个最受人欢迎的 Python 测试框架。本文想针对测试中一种很常见的测试场景，即参数化测试，继续聊聊关于测试的话题，并尝试将这几个测试框架串联起来，做一个横向的比对，加深理解。1、什么是参数化测试？对于普通测试来说，一个测试方法只需要运行一遍，而参数化测试对于一个测试方法，可能需要传
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2024-06-18 16:01:13
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该软件功能过于强大，会自动检验执行所需要的代码，所以会报错，但实际上我们有写 例如 解决方法 File--》setting 将error改为warning
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2018-04-15 09:39:00
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我们写Form时，如果每次都要写检验代码，那就太低效率了，这里有些常用的检验代码，与大家共享。
//----------------------------------------------------空格判断function isWhitespace (s){ var whitespace = " \t\n\r";var i;for (i = 0; i < s.length; i++){
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2007-07-09 11:18:00
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# KS检验：Python中的统计检验方法
## 1. 引言
在统计学中，我们经常需要使用一些方法来评估两个或多个样本之间的差异。一种常用的方法是KS检验（Kolmogorov-Smirnov test），它用于比较两个样本的累积分布函数（CDF）是否来自同一分布。本文将介绍什么是KS检验，为什么我们需要它，以及如何使用Python进行KS检验。
## 2. KS检验的原理
KS检验是基于
原创
2023-10-14 13:47:06
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# 实现Python t检验代码教程
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现Python中的t检验代码。t检验是一种用于比较两组样本均值是否有显著差异的统计方法。在学习本教程之前，你需要了解Python基础知识和统计学基础。
## 整体流程
以下是实现Python t检验代码的整体流程，我们将通过多个步骤完成这个任务：
```mermaid
journey
titl
原创
2024-07-04 04:25:56
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在Python编程领域，当我们提到“DW检验”时，强调的是Durbin-Watson检验，它用于判断回归模型的残差是否存在自相关性。本文将介绍如何在Python中对代码进行DW检验，特别是在版本之间迁移时的注意事项和实用技巧。
### 版本对比
要深入理解DW检验的代码实现，我们需要对不同版本的Python及其相关库进行仔细对比。特别是，库的不同版本可能会影响DW检验的实现方式和调用方法。
Deep Learning for Computational Chemistry【综述】计算化学的深度学习全文基于谷歌翻译，语句多有不通顺摘要人工神经网络的兴衰在计算机科学和计算化学的科学文献中都有详细记载。然而近二十年后，我们现在看到了对深度学习兴趣的复兴，这是一种基于多层神经网络的机器学习算法。在过去的几年里，我们看到了深度学习在许多领域的变革性影响，尤其是在语音识别和计算机视觉领域，在这些
