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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ACF和PACF图的直观认识先不说啥别的概念了，了解世界观不如了解方法论自回归直观认识(intuition)由自回归(AR)过程产生的滞后时间为k的时间序列。ACF描述了一个观测值与另一个观测值之间的自相关，包括直接和间接的相关性信息。这意味着我们可以预期AR(k)时间序列的ACF使用了k的滞后，并且这种关系的惯性将继续影响到之后的滞后值，并随着逐步削弱到在某个点上缩小到没有。PACF只描述观测值
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2023-11-10 09:38:51
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在数据分析和时间序列分析中，自相关函数（ACF，Autocorrelation Function）是一个非常重要的工具，可以用来衡量时间序列自身与其滞后值之间的相关性。本文将详细探讨如何使用Python进行ACF检验的过程，包括相关的背景知识、抓包方法、数据报文结构、交互过程以及异常检测等。
### 协议背景
在数据分析中，理解自相关性可以帮助我们识别数据的模式，以便进行有效的预测和模型构建。
# DW检验 python实现
## 流程概述
DW检验是一种用于检验数据序列是否存在自相关性的统计方法，它可以帮助我们检测数据序列的平稳性，并判断是否需要进行进一步的处理或分析。在本文中，我们将使用Python来实现DW检验。
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 导入所需的库
2. 加载数据
3. 数据预处理
4. 计算DW统计量
5. 判断DW统计量的显著性
接下来，我们将逐步进行讲
原创
2023-11-05 03:52:12
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在数据分析与统计中，Durbin-Watson（DW）检验是一种用于检测回归分析残差自相关性的重要工具。此博文将详细介绍如何在Python中实现DW检验，内容涵盖技术原理、架构解析、源码分析、应用场景与案例分析，以帮助读者深入理解这一过程。
## DW检验的背景描述
在多元回归分析过程中，残差自相关会导致估计不准确。Durbin-Watson检验利用统计方法检测不同观测值之间的相关性，从而判断
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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# DW检验：一种时间序列数据的自相关检验方法
在时间序列分析中，自相关是一个重要的概念，它指的是一个变量的当前值与其过去值之间的关系。当我们使用回归模型对时间序列数据进行建模时，自相关可能导致模型的结果不可靠。为了检测这种情况，Durbin-Watson（DW）检验成为了一个常用的方法。本文将详细介绍DW检验的原理与实现，并提供相应的Python代码示例。
## DW检验的原理
DW检验是
独立性：不同案例间的取值互相独立，不受到除研究中考虑的分组因素、配对因素等研究因素之外任何其他因素的影响，其他非研究因素的影响基本可以等同于随机误差非独立的情形：研究儿童生长发育，样本中存在兄弟、表兄弟等近亲关系数据的非独立的影响是比较大的，因为传统统计模型均按照数据独立假设进行推导，非独立会导致数据方差估计不准确，进而导致假设检验的结果错误，很严重的数据非独立也会使得参数估计值出现偏差最好在研究
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2023-11-02 13:39:02
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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。
本教程为大家介绍一下Dreamweaver检查表单行为，使用“检查表单”行为可以为表单中各元素设置有效性规则。 一、Dreamweaver检查表单行为 1. 在文档中插入表单和文本域。 2. 重复第1步添加其它文本域。 3. 选择验证方法： 如果要在用户填写表单时分别验证各个文本域，请选择一个文本域。 如果要在用户提交表单时验证多个文本域，请点击“文档”窗口左下角标签选择器中的标签。如
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2024-03-28 23:44:23
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Python实现Welch’s T-test@authot: Heisenberg@date: 2022.11.15T-testt检验（t test）又称学生t检验（Student t-test）用于统计量服从正态分布，但方差未知的情况，用t分布理论推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著，通常用于估算两组数据是否有显著的差异。用途单样本均值检验（One-sample t-test）
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2024-02-26 19:12:22
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R语言进行DW检验：library(lmtest)
dw = dwtest(fm1)> dw
Durbin-Watson test
data: fm1
DW = 2.4994, p-value = 0.8706 DW检验的原假设为：误差不相关！因为dw>0.05所以不拒绝原假设，即认为误差是不相关的。 误差自相关会产生的后果：1．参数估计量仍然是线性的、无偏的，但非
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2023-06-02 10:50:21
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DW数据加载及探索性数据分析）1 数据载入及初步观察1.1 载入数据1.2 初步观察1.3 保存数据1.4 数据查看与删除1.5 筛选的逻辑2 探索性数据分析1.6 数据的排序、计算与描述 1 数据载入及初步观察通过数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。 1.1 载入数据1.1.2 任务二：载入数据 (1) 使用相对路径载入数据 (2) 使用绝对路径载入数据d
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2023-12-12 17:42:52
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一、目的1. 熟悉了解整个数据集的基本情况，例如缺失值，异常值。a. 读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度; b. 通过info熟悉数据类型; c. 粗略查看数据集中各特征基本统计量; d. 查看数据缺失值情况 e. 查看唯一值特征情况 f. 查看数据类型 ·类别型数据 ·数值型数据 ·离散数值型数据 ·连续数值型数据2. 了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。a. 特征和特征之间
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2023-11-02 13:45:44
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横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。在分析横截面数据时，应主要注意两个问题：1.异方差问题。由于数据是在某一时期对个体或地域的样本的采集，不同个体或地域本身就存在差异2.数据的一致性问题。主要包括变量的样本容量是否一致、样本的取样时期是否一致、数据的统计标准是否一致。本文将从模
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2024-10-11 10:00:50
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零基础入门推荐系统【赛题理解+Baseline】Task11.赛题理解赛题简介数据概况评价方式理解赛题理解赛题简介2.Baseline2.1导包2.2df节省内存函数2.3读取采样或全量数据2.4获取 用户 - 文章 - 点击时间字典2.5获取点击最多的Topk个文章2.6itemCF的物品相似度计算2.7itemCF 的文章推荐2.8给每个用户根据物品的协同过滤推荐文章2.9召回字典转换成df
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2023-12-18 21:39:37
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今天的内容有点无聊，主要是几个统计检验方法的应用，都是scipy模块中的stas子模块中的函数。几个统计检验分别是K-S检验，A-D检验，W检验和正态性检验。 （1）K-S检验 K-S检验是基于累计分布函数，用以检验一个分布是否服从某种理论分布，或比较两个分布是否存在显著差异。 K-S检验所使用的函数是kstest，使用格式为：kstest(rvs,cdf,args,alternative) rv
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2024-01-15 01:53:49
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# DW检验独立性分析及其在Python中的实现
在统计学中，“独立性”是一个重要的概念，它可以帮助我们理解变量之间的关系。本文将着重介绍杜宾-沃森（Durbin-Watson, DW）检验，专门用于检测回归模型中残差的自相关性。我们将说明DW检验的原理及其在Python中的实现，并附上相关的代码示例。
## 什么是DW检验？
**杜宾-沃森检验**主要用于回归分析，其目的是检测残差序列的自
# R语言 DW检验
## 1. DW检验的概述
DW（Durbin-Watson）检验是一种用于检验回归模型中残差的自相关性的统计方法。它的原理是通过计算残差之间的自相关性来评估模型的有效性和合理性。DW检验的结果介于0和4之间，数值越接近2，表示残差之间的自相关性越弱，模型的拟合效果越好。
## 2. DW检验的步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导
原创
2023-07-27 18:32:33
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## 如何使用R语言进行DW检验
在统计学和数据分析中，DW检验（Durbin-Watson检验）用于检测回归分析中的自相关性。自相关性是指残差（预测值与实际值之间的差异）之间的相关性，DW检验能帮助我们判断模型的合适性。本文将介绍如何在R语言中实现DW检验，包括每一步的代码和注释。
### 整体流程
以下是实现DW检验的流程表：
| 步骤 | 描述
