T test 由来已久T 检验的概念假设检验的步骤假设检验可以分为三步：建立检验假设和确定检验水准单侧检验与双侧检验选定检验方法和计算检验统计量确定P值和做出推断结论假设检验的两类错误T test 由来已久假设检验也叫显著性检验，是以小概率反证法的逻辑推理，判断假设是否成立的统计方法。首先，假设样本对应的总体参数（或分布）与某个一直总体参数（或分布）相同，然后根据统计量的分布规律来分析样本数据，利
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2024-03-31 20:26:52
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命令stat命令语法 stat(选项)(参数)命令描述 命令stat用于显示文件的状态信息。stat命令的输出信息比ls命令的输出信息要更详细。命令选项 -L：支持符号连接； -f：显示文件系统状态而非文件状态； -t：以简洁方式输出信息； --help：显示指令的帮助信息； --version：显示指令的版本信息。stat实战使用stat命令查看1.txt的文件。 如图所示 Access那一
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2024-04-11 23:43:57
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显著性检验可以告诉我们某个观测值是否有效，，例如检测两组样本均值差异的假设检验可以告诉我们这两组样本的均值是否相等。由于一些因素的限制，我们一般得到的样本都是小样本，而我们想知道总体样本的分布，这时就需要置换检验。下面通过一个简单例子来介绍Permutation test的思想。 假设我们设计了一个实验来验证加入某种生长素后拟
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2024-05-19 08:28:39
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前面用Python底层编写进行计量经济分析（一）：多元线性回归（参数估计、T检验、拟合优度、F检验）写过在多元线性回归时的参数检验方法t检验和方程整体的F检验。在分析中和实际情况中，我们可能会假定因素之间可能存在一定的约束条件。我们在意的不仅是x对y的影响，也关心我们的约束条件是否成立。于是产生了检验线性约束条件是否成立的F检验、似然比检验（LR）、沃尔德检验（Wald）和拉格朗日乘子检验（LM）
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2023-09-18 13:33:33
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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
背 景 假如你们现在针对用户提出了三种提高客单价的策略A、B、C，现在想看一下这三种策略最后对提高客单价的效果有什么不同，那我们怎么才能知道这三种策略效果有什么不同？最简单的方法就是做一个实验，我们可以随机挑选一部分用户，然后把这些用户分成三组A、B、C组，A组用户使用A策略、B组用户使用B策略、C组用户使用C策略，等策略实施一段时间以后，我们来看一下这三组分别的客单价是什么水平
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2024-08-27 14:48:41
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作者|SUBHASH MEENA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 假设检验是统计学、分析学和数据科学中的一个关键概念 了解假设检验的工作原理、Z检验和t检验之间的区别以及其他统计概念 介绍 冠状病毒大流行使我们大家都成了一个统计学家。我们不断地核对数字，对大流行将如何发展做
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2020-06-30 18:10:00
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前言在之前的两篇文章中，我介绍了t检验和卡方检验，在这篇文章中，我会讲述另一种重要的分布F分布以及与其相关的假设检验方法方差分析(ANOVA),首先我们先来看一下如何定义F分布。F分布事实上，F分布与卡方分布有很高的关联性，F统计量可以可以理解为是两个卡方统计量的商，更具体一点，假设随机变量U1符合自由度为v1的卡方分布，随机变量U2符合自由度为v2的卡方分布，那么我们称随机变量F=(U1/v1)
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2024-06-03 21:20:39
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u检验和t检验 u检验和t检验可用于样本均数与总体均数的比较以及两样本均数的比较。理论上要求样本来自正态分布总体。但在实用时，只要总体均数μ与已知总体均数...
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2023-11-08 11:51:30
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文章目录前言LM 算法Matlab代码 前言 写到这里，已经发现了前面两篇文章的重大bug。那就是牛顿法也好，LM法也好，都是针对无约束的问题，而四参数拟合问题是一个有约束的问题，参数一般设置为0到正无穷。这也解释了为何之前的计算结果，总是和L4P的结果不同。根本原因在于完全没搞懂四参数拟合的参数意义。所以这篇重点介绍LM算法，四参数拟合结果仍然有问题 事到如今，将错就错， 把Levenber
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2024-04-19 19:04:32
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Python | KS检验以及其余非参数检验的实现1 什么是KS检验2 KS检验分类？3 KS检验的Python实现3.1 检验指定的数列是否服从正态分布3.2 检验指定的两个数列是否服从相同分布4 其余的非参数检验4.1 Wilcoxon符号秩检验（t检验的非参数版本）4.2 Kruskal-Wallis H检验（方差分析的非参数版本）4.3 Mann-Whitney秩检验5 参考 1 什么是
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2023-06-20 21:36:29
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目录一、Frideman检验简介二、matlab函数三、实例 一、Frideman检验简介Friedman检验又被称之为双因素秩方差分析，是非参数版的anova2。同anova2一样，待检验的数据也必须是均衡的。但是需要特别注意的是，Friedman检验和anova2检验不完全相同，anova2同时注意两个因素对待检验数据的影响，但是，Friedman检验只注重2个因素中的其中一个对待检
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2023-10-24 09:25:53
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假设检验整理项目中暂时需要用到的假设检验方法1.单总体U检验U检验又称Z检验。 Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法（总体的方差已知）。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。引用：2.T检验亦称student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。目
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2023-11-14 10:13:26
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接下来，我们需要查找标准正态分布表或使用统计软件/计算器找到Z值为-2.88时对应的累积概率，从而得到右侧尾部的概率，因为是双侧检验，所以P值应该是两侧之和的一半。：将计算出的t值与t分布表中的临界值比较，或者计算p值，如果p值小于显著性水平（如α=0.05），则拒绝H0，认为样本均值与总体均值之间存在显著差异。在这个
原创
2024-06-25 10:43:38
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fMRI model specifictaion GLM based包括以下步骤：①明确GLM设计矩阵；②用经典或贝叶斯方法估计GLM参数；③利用对比向量检查结果，生成统计参数图（SPMs）以及后验概率图（PPMs）。 Design matrix：每行对应一个scan，每列对应一个影响变量或解释变量（回归量或解释变量）。关于GLM（一般线性模型）网络上有大量相关文章，&nbs
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2024-07-23 13:29:16
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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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1. Kruskal-Wallis介绍Kruskal-Wallis也称为H 检验，是一种非参数检验，不需要知道原始数据的分布和总体参数。 KW检验是一种秩和检验，根据所有数据从小到大排序，算出每个数据的秩。其中Ri为每组的秩和，ni为每组的样本个数。当每组样本中的观察数目有 5 个或 5 个以 上，则样本统计量 KWC 的分布与自由度为 k-1 的 卡方分布非常接近。因此，KW 统计量可利用卡 方
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2023-10-03 21:54:24
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今天看了一天的各类检验的区别，主要是自己会用到的T检验 Z检验 F检验 卡方检验 Fisher精确检验得出以下结论（部分网上摘抄），不知道对错，请各位指教：T检验与Z检验T检验基本概念：（以上来自道客吧吧，t检验计算公式）上式中，其实已经包括了Z检验。T检验：主要用于总体样本未知，且样本容量小于30，Z检验：一般用于大样本(即样本容量大于
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2023-11-25 10:06:38
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单侧检验和双侧检验都是属于现代医学上比较常见的一种检验的方法，通过单侧检验或者是双侧检验可以有效检查出药物数据以及专业知识等，而单侧检验和双侧检验也是存在一定的区别的，需要根据专业的检验结果来进行判断。单侧检验和双侧检验的区别是什么?应考虑所要解决问题的目的，根据专业知识来确定用单侧检验还是双侧检验。若从专业知识判断一种方法的结果不可能低于或高于另一种方法的结果时，可用单侧检验;尚不能从专业知识判
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2023-11-01 20:26:51
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在学习这部分内容时我第一个遇到的问题就是，我到底该说“正态分布性假定检验”还是“正态假定检验”还是“正态检验”还是“正态分布假定检验”。很绕，能理解，但是你需要做的是不要死扣细节，内心里把他们当同一个事情看就好了。我上课时老师介绍的正态分布性假定检验的方法主要有下面这三种。 （1）频率直方图：将数据以图的形式呈现，观察是否符合一定规律（形似正态分布图像）。这个方法比较抽象，难以描述。 （2）S-W
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2023-07-18 17:22:26
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