python 检验数据分布，KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t
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2024-03-12 21:04:25
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文章目录一、插入排序1.2 直接插入排序1.2 希尔（shell）排序二、选择排序2.1 简单选择排序2.2 堆排序三、交换排序3.1 冒泡排序3.2 快速排序四、归并排序五、基数排序 常见的八大排序算法，他们之间关系如下： 各种算法的时间复杂度和稳定性：一、插入排序1.2 直接插入排序一）、算法思想直接插入排序（Insertion Sort）序是一种最简单的插入排序。为简化问题，我们下面只讨论
CUSUM退化点识别python是一种用于检测时间序列数据变化的方法。通过统计分析，特别是累积和控制图，CUSUM（Cumulative Sum Control Chart）能够帮助我们识别潜在的异常点。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python实现CUSUM退化点识别的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和最佳实践。
## 环境预检
在开始工作之前，我们需要确保环境的
非平稳时间序列突变检测 -- Bernaola Galvan分割算法引言原理实现结果 引言非平稳序列是指包含趋势、季节性或周期性的序列，它可能只含有其中的一种成分， 也可能是几种成分的组合，例如温度、降雨等数据。在一些研究中，如气候突变检测中，经常需要对气候数据进行突变检测。常用的突变检测方法有滑动t-检验、Cramer’s方法、Yamamoto方法、M-K突变检测方法、Pettitt方法、Be
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2024-08-25 13:46:02
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Pendulum是一个Python库，它提供了一种简单而强大的方式来处理日期和时间。它可以轻松地进行时区转换、日期计算、时间差计算等操作。在本教程中，我们将介绍如何使用Pendulum库进行日期和时间操作。安装Pendulum库在使用Pendulum库之前，我们需要先安装它。可以使用pip命令来安装Pendulum库：pip install pendulum导入Pendulum库安装完成后，我们需
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2023-12-25 06:29:21
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本系列博文基于廖雪峰老师的官网Python教程，笔者的编程环境是Anaconda+Pycharm，Python版本：Python3.1.返回函数# 函数作为返回值
# 高阶函数可以接受函数作为参数，还可以把函数作为结果返回；
# 实例：
def lazySum(*args):
def calcNumsSum():
ax = 0
for num
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2024-06-19 04:06:27
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导数：导数简单点说,就是函数的斜率.比如说y=x这个函数,图像你应该很清楚吧,虽然y是随着x的正加而增大的,但是其变化率也就是斜率是一直不变的.那么你能猜出来y=x的导数是多少么?y=x的导数y'=1,同理y=2x时,则y'=2,这是最简单的.当函数是2次函数的时候,其斜率会忽大忽小,甚至忽正忽负,这时y'不再是一个固定的数,而是一个根据x值变化的数（说白了也是一个函数） 协方差：
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2023-12-02 21:01:38
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函数函数的参数位置参数默认参数可变参数(传入tuple)def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum我们把函数的参数改为可变参数：def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
su
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2024-06-19 04:47:48
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PV:预算值AC:实际成本EV:挣值，是实际完成工作的预算价值CV,成本偏差=EV-AC，<0为预算超出，>0为预算节省SV,进度偏差=EV-PV，<0为进度落后，>0为进度超前CPI,成本绩效指数=EV/AC，<1，预算超出，>1，预算节省SPI,进度绩效指数=EV/PV，<1，进度落后，>1，进度超前ETC:剩余成本估算=总的PV-EV，偏差只是
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
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
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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
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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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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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