这是我的概率论期中作业一、理论基础1.概述方差分析又称“变异数分析”或“F检验”，用于多个样本平均数差异的显著性检验。一般来说，一个“结果”是受一个或多个“因素”影响的，在试验中也是如此，我们称试验中要考察的指标为“试验指标”，称因素所处的状态为该因素的“水平”。试验指标的差异的来源又可以分为两个方面：组间差异：因处理的不同而造成的差异，是受控制的组内差异：是一种随机误差，因环境因素或个体差异造成
## R语言多组数据的差异性分析
在数据分析中，我们经常需要比较多组数据之间的差异性，以了解不同组别之间的特点和变化趋势。在R语言中，有多种方法可以进行多组数据的差异性分析，比如方差分析（ANOVA）、t检验、非参数检验等。本文将介绍如何使用R语言进行多组数据的差异性分析，并通过实例演示具体操作步骤。
### 数据准备
首先，我们需要准备多组数据，以便进行分析。假设我们有3组数据，分别命名为
原创
2024-03-13 06:29:12
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# 多组差异性分析检验正态性 - Python实现指南
在数据分析中，检验数据是否符合正态分布是非常重要的一步，尤其在需要对多个组进行差异性分析（比如单因素方差分析，ANOVA）时。本文将带领你一步步实现这一目的，实现这个过程的主要步骤包括：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-09 06:01:54
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# 差异性分析在 NLP 中的应用
自然语言处理（NLP）是人工智能领域快速发展的一个重要方向，其中差异性分析在文本理解、信息提取和情感分析等任务中发挥着重要作用。差异性分析旨在通过比较和分析不同文本之间的特征和属性来发现潜在的模式和关系，从而更好地理解语言背后的含义。本文将介绍差异性分析在NLP中的基本概念，并展示一些代码示例，帮助大家理解这一过程。
## 差异性分析的基本概念
差异性分析
差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下几类分析方法，分别是方差分析、T检验和卡方检验。三个方法的区别 其实核心的区别在于：数据类型不一样。如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只
差异性分析原理：卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。卡方检验的计算公式为： 其中，A为实际值，T为理论值；即：x2用于衡量平台使用前后各指标变化的差异程度（也就是卡方检验的核
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2023-12-20 15:55:30
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写在前面如果你忘记了前面的文章，可以看看加深印象：一、描述性统计分析Excel里可以用【数据分析】功能里的【描述统计】功能来查看数据集常用的统计指标，但这里只能是对数值型的数据进行统计。 pandas里可以用describe方法对整个数据集做一个描述性统计分析，当然这里也只是对数值型数据才可以出结果，非数值型数据不在统计范围内。# 描述性统计分析
df_list.describe()得到
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2023-08-23 13:57:59
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差异性检验是统计学中用于比较两组数据是否存在显著差异的一种方法。在Python中，针对差异性检验的各种工具和库不断发展和演进，使得数据分析人员能够更加方便地进行这一操作。本文将以“差异性检验Python”为主题，通过系统化的分析和比较，展示这种技术的应用背景、核心性能指标、特性、实现方式、深层原理以及选择指南。
### 背景定位
差异性检验的起源可以追溯到20世纪初，当时统计学家深刻认识到在不
用SPSS的童鞋都知道，我们常用的方差分析(ANOVA)在一般线性模型(General Linear Model，简称GLM)的菜单下。那GLM是何许人也呢？让我们打开万能的wiki，键入General Linear Model。。。看到的居然是一张毫无违和感的Fitting Plot： &
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2024-05-08 15:54:52
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# 多变量差异性分析（Multivariate Analysis of Variance, MANOVA）在Python中的实现指南
多变量差异性分析（MANOVA）是一种统计分析方法，用于检验两个或多个组的均值向量是否存在显著差异。这项技术非常适用于有多个相互关联的因变量的情况。本文将引导你通过Python进行MANOVA分析的整个流程。
## 流程概述
下面是实现多变量差异性分析的主要步
## Python文本差异性比较的实现方法
在软件开发和文本处理领域，文本比较是一项常见但重要的任务。比如，我们需要检查两个版本的文档之间的差异，找到文本的新增、删除或修改部分。本文将指导你如何使用Python进行文本的差异性比较，帮助你实现这一功能。
### 流程概述
为了让小白更清楚地理解整个过程，下面是流程的步骤和相应的代码。
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-09 11:56:15
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前段时间做交通模型，需要用到nested-logit模型做交通方式划分，常用的工具有SPSS、TransCAD，近期发现一个开源的软件Biogeme，尝试着做了一下。 1.原理部分可参考概率论书籍和关宏志教授的《非集计模型交通行为分析的工具》，书籍网址：https://www.mayiwenku.com/p-1111913.html 2.biogeme官网：http://biogeme.epfl.
1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体e69da5e6ba9062616964757a686964616f31333365666230重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。拓展资料：SPSS(St
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2024-08-15 12:23:32
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R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。它提供了丰富的绘图功能，可以绘制各种图形，包括差异性分析图。差异性分析是一种用于比较不同组或条件之间差异的统计方法，常用于生物学、医学和社会科学等领域的研究中。
在R语言中，我们可以使用多个包来进行差异性分析图的绘制，包括ggplot2和ggpubr。本文将介绍如何使用这两个包来绘制差异性分析图，并提供相应的代码示例。
首先，我们需要安装并加载所需
原创
2023-09-16 11:35:45
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在图像处理领域，识别和对比相似图片的任务在许多应用中发挥着重要作用，包括图像归档、重复内容检测以及版权保护等等。随着深度学习技术的发展，Python提供了多种强大的库来帮助实现相似图片差异性对比。本文将详细梳理处理这一问题的过程，涵盖核心技术维度及其实践。
### 背景定位
相似图片的差异性比对技术涉及计算机视觉和图像处理。为了对比两幅图片，我们需要通过提取特征和计算相似度来判断它们之间的差异
springboot简化了ssm的配置 将外部jar包改为内部pom.xml文件配置 同时 使用了多种注解来进行注解式的开发 [图1:springboot的一些依赖模块] 通过原springmvc机制,实现web project的逻辑,通过三层结构实现基础CURD. 在此基础之上,其他的功能有的依赖
原创
2021-07-07 16:43:19
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目录类别不平衡(class-imbalance)Softmax回归模型引入权重衰减(weight decay)项Softmax回归 VS. k个二元分类器类别不平衡(class-imbalance)当不同类别的训练样本数目差别很大，则会对学习过程造成困扰。如有998个反例，但正例只有2个。从线性分类器的角度讨论，用\(y=w^Tx+b\)对新样本\(x\)进行分类时，事实上是在用预测出的\(y\)
基本的索引和切片NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。从表面上看，它们跟Python列表的功能差不多： In [60]: arr = np.arange(10)
In [61]: arr
Out[61]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
In [62]: arr[5]
Out[62]: 5
数据可视化——R语言forestplot包绘制组间差异对比图(森林图forest plot)概述：使用R语言中的forestplot包绘制组间差异对比图。forestplot包本来用于绘制森林图，此处笔者将此用于绘制组间差异对比图，异曲同工，为另一篇博文：数据可视化——R语言ggplot2包绘制组别间指标差异对比图(箱形图及误差条图)提供了另一种实现方案。森林图(forest plot)常用于Me
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2023-06-21 16:30:26
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导读：新用户和冷用户喜好预测问题一直是推荐系统领域的难题，近期腾讯 QQ 看点（PCG 事业群）团队的一项研究提出了一种迁移学习架构 PeterRec，专门解决新用户和冷用户推荐问题。目前，该论文已被 SIGIR 2020 会议接收。一、背景新用户和冷用户喜好预测问题一直是推荐系统领域的难题，并广泛存在于计算广告、App 推荐、电子商务和信息流推荐场景。目前绝大多数解决方案都是基于用户外部画像数据
