目录一、应用背景二、SPSSAU操作三、分析与总结1、计算公式2.总结 四、扩展1.归纳2.SPSSAU分析建议五、操作 六、参考文献一、应用背景正态性检验用于分析数据是否呈现出正态性特质。二、SPSSAU操作三、分析与总结将数据放入分析框中，SPSSAU系统计算统计量后自动生成分析结果，如下：1、计算公式（1
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2023-11-24 03:13:45
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考虑这样一个问题，现在你拥有1个被解释变量y和4个解释变量，如何判断x3,x4这2个变量是没有必要的？或者换个说法，你现在有x1，x2这2个解释变量，突然你在寻找数据时，发现了另外2个变量x3，x4可能能够被用在模型之中，这2个新变量纳入模型后是否有作用？这两种说法本质上都是一样的，在大部分计量经济学的书中，这个问题叫做“对排除性约束的检验“（多重假设检验或联合假设检验）， 我们要检验的是：如果这
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2024-05-07 18:54:23
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# 线性回归t检验统计量计算
## 概述
在统计学中，t检验是一种用于判断两个样本之间是否存在显著差异的方法。在线性回归中，我们可以使用t检验来判断回归系数是否显著不为零，从而判断自变量与因变量之间是否存在显著关系。本文将介绍如何使用Python实现线性回归t检验统计量的计算。
## 流程
下面是实现线性回归t检验统计量计算的整体流程：
```mermaid
graph LR
A[收集数据]
原创
2023-10-22 12:19:12
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第二周结束：传说中的T检验
小耿 本文和上一篇笔记一样：语言十分啰嗦。请大家忍耐……以前我不懂统计的时候（现在也不懂），只知道数据出来了要做三件事：1，检验一下数据是否符合正态分布；2，如果符合正态分布，就进行T检验，看P值是否小于0.05；3，如果数据不符合正态分布，就用另外的“非参数检验”。但是我完全不明白这些名词背后是什么原理。这些原理是这样的：举个例子：好比我们有一个H0假
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2024-07-18 08:41:11
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双谱分析是高阶统计量分析的重要工具，能够揭示信号中的非线性特征和相位耦合信息。 双谱分析理论基础 双谱是三阶累积量的二维傅里叶变换，能够分析信号中的二次相位耦合。与功率谱相比，双谱保留了信号的相位信息，对高斯噪声不敏感，适合分析非线性系统。 MATLAB实现代码 % 双谱分析：振动信号的高阶统计量计 ...
# Python动量计算实现教程
## 1. 整体流程
在教会小白如何实现Python动量计算之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一张包含每个步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 获取数据 |
| 步骤3 | 计算价格变动 |
| 步骤4 | 计算动量 |
| 步骤5 | 可视化动量 |
下面我们将
原创
2023-08-26 08:00:06
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线性回归的因变量是连续数值型变量。R方—变量之间是否有相关性【模型汇总表】中R表示拟合优度，值越接近1表示模型越好（但不能说他们之间不相关，可能是非线性相关），一元线性回归里，相关系数平方就是R方。多元线性回归中当自变量超过5个时，看调整后的R方。且R^2只是说明列入模型的解释变量对被解释变量的联合影响程度较大，并非说明模型中的各个解释变量对被解释变量的影响程度也大一元线性回归中看R方。回归系数的
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2023-08-01 19:46:26
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# 初学者指南：实现数量计算的Python程序
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助初学者了解如何使用Python来实现数量计算。在本文中，我将通过详细的步骤和代码示例，引导你完成一个简单的数量计算程序。
## 1. 程序设计流程
首先，我们需要了解实现数量计算的整个流程。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义问题和需求 |
原创
2024-07-22 09:07:25
42阅读
#include<stdio.h>intmain(){printf("请输入身高的英尺和英寸，如5尺7寸表示为57");intfoot;intinch;scanf("%d%d",&foot,&inch);printf("得到身高为%f米",((foot+inch/12.0)*0.3048));return0;}
原创
2021-03-12 18:40:42
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# 物质的量计算与Python编程
## 引言
物质的量是化学中一个非常重要的概念，它表示物质的量度，通常用摩尔（mol）作为单位。在化学反应中，物质的量可以帮助我们计算反应所需的物质数量、反应后生成的物质数量等等。随着计算机技术的发展，我们可以借助Python等编程语言来简化这些计算过程，提升我们的工作效率。
## 物质的量的基本概念
在化学中，物质的量是指所含基本粒子（如分子、原子或离
# **实现 Python 批量计算 CSV 的步骤**
## 1.准备工作
首先，我们需要准备好工作环境和所需的库，确保已经安装了 pandas 库和 numpy 库。
```markdown
pip install pandas
pip install numpy
```
## 2.读取 CSV 文件
接下来，我们需要使用 pandas 库来读取 CSV 文件，将数据加载到 DataFr
原创
2024-03-08 07:05:00
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# 水汽通量计算与Python的应用
水汽通量是指单位时间内通过某一面或者某一体积的水汽质量，是气象学、环境科学和水文学等领域的重要参数。水汽的输送和转化关系到全球气候、降水、蒸发等自然现象。本文将深入探讨水汽通量的计算方法，并提供Python代码示例，帮助大家更好地理解这一主题。
## 什么是水汽通量？
水汽通量在物理模型中通常表示为：
\[
Q = \rho \cdot v
\]
其中：
文章目录一、电商案例：活用客户价值模型-广告精准投放1.1 客户价值模型1.2 数据源介绍1.3 制作流程1.4 精准广告投放二、餐饮案例2.1 获取指标渠道2.2 KPI指标及可视化效果图2.3 数据源介绍2.4 在PQ中整理数据2.5 操作流程 - PQ处理2.6 操作流程 - PP处理三、快消行业销售情况分析3.1 业务背景介绍3.2 相关重要指标3.3 数据介绍 ，重点考虑字段对应关系3
简介为了计算固体火箭发动机的内弹道曲线，必须知道燃面面积随烧去肉厚的变化关系。目前主要有实体造型法、动网格法、水平集法等。笔者给出一种直接使用Comsol有限元软件完成燃面推移的方法，使用简便快捷，无需编写代码。理论部分可参考论文《非均匀装药的复杂燃面退移与内弹道性能预示》案例可参考http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.20191.88485/1接下来将逐步演示操作步
现在说到土方量结算，绝大多数土木行业的人都说某某软件很方便，但是我要问到手算会吗，大多数人都会支支吾吾，虽然手算确实不现实，但是我们做为专业人员，总不能沦为软件使用者吧？其中的原理大家还是需要明白的。今天就给大家讲讲土方量手算，学校交给我们的方法。一、土方量计算方格网法计算场地平整土方量步骤如图1-1所示。图1-1 方格网法计算场地平整土方量步骤（一）读识方格网图图1-2 方格网法计算土方工程量图
电能计算电能计算公式电能公式：W=UIt=Pt它们的关系是：1kW·h=3.6×10^6J电能的单位是“度”，它的学名叫做千瓦时，符号是kW·h。在物理学中，更常用的能量单位(也就是主单位，有时也叫国际单位)是焦耳，简称焦，符号是J。电能的利用是第二次工业革命的主要标志，从此人类社会进入电气时代，电能是表示电流做多少功的物理量电能指电以各种形式做功的能力(所以有时也叫电功)。分为直流电能、交流电能
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2024-05-17 06:49:16
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AUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH torch.autograd
在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播算法，在该算法中，参数根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。为了计算这些梯度， PyTorch 有一个内置的微分引擎 torch.autograd 。它智慧任何计算图的梯度自动计算。考虑最简单的单层神经网络，输入 x, 参数 w 和 b, 以及一些损失函数。 它可
MapReduce经典入门案例:WordCount一、业务需求WordCount中文叫做单词统计、词频统计，指的是统计指定文件中，每个单词出现的总次数。这个是大数据计算领域经典的入门案例，相当于Hello World。 虽然WordCount业务及其简单，但是希望能够通过案例感受背后MapReduce的执行流程和默认的行为机制，这才是关键。二、编程思路map阶段的核心∶把输入的数据经过切割，全部标
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2023-07-12 14:57:29
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研究室用，暂且补充一篇加深理解一，批处理运算和流处理运算之前在简单介绍中已经对大数据概念有简短介绍，而要入门理解大数据框架Flink是什么，首先要了解批处理运算和流处理运算的关联和区别。在应用中我们会接收到各种各样不同的数据，以接收数据的类型可以分为有限数据集(bounded)和无限数据集(unbounded)，而处理这些数据的方式在这里可以分为两种，就是批处理运算和流处理运算。- 流式传输(St
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2024-04-01 01:11:42
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有很多数据存在mongodb中，希望使用mr来去将数据分布式读取出来，并且统计，然后再将结果存储到mongo中。(其它mr支持不友好的数据库均可以自行定义)现有如下数据：db.students.insert({name:"bingbing",age:16,sex:"F"})
db.students.insert({name:"zhiyin",sex:"M"})
db.students.insert
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2023-09-02 19:05:39
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