本节书摘来自异步社区《SPSS 统计分析从入门到精通（第2版）》一书中的第6章，第6.4节，作者 杜强 , 贾丽艳 , 严先锋，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看6.4 游程检验SPSS 统计分析从入门到精通（第2版）有时我们除了关心分布的形状外，还希望知道样本的随机性。因为如果样本不是从总体中随机抽取的，那么所做的任何推断都可能变得毫无价值。在某些特殊的情况下，样本随机性的重要程
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2024-07-02 21:48:00
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游程检验也被称为“连贯检验”，是用于判断分析数据是否随机分布的一种检验方法。比如可以用于判断机器制作的商品尺寸偏差是随机的还是其他原因导致的。如果数据有上升或下降的趋势，或有呈周期性变化的规律等特征时，均可能表示数据与顺序是有关的，或者说不是随机出现的。原理说明比如原始数据为：1100001110110000111100；原始数据中0和1交替出现，也有可能连续出现0或1 。出现连续的
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2024-07-18 15:36:55
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模型优势（1）灰色模型在极小样本量情况下进行质量数据预测具有独特的优势，预测效果也相对较好； （2）基于Bootstrap理论的统计推断方法通过重复抽样，能对未知分布的随机变量的分布参数进行较为精确的区间估计，为构建质量控制图提供依据。案例分析某航空产品制造厂生产的一批框段根据技术指标及安装位置的差异性，其半径、形状、连接方式各不相同，共有20种，且每一种产品批生产数量都不超过30件，其生产方式可
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2024-09-08 22:36:33
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游程检验和随机性检验1 游程检验的含义2 应用1：两总体分布一致性检验2.1 定义及解决的问题2.2 原理2.2.1 Step1：提出假设2.2.2 Step2：计算检验统计量2.2.3 Step3：决策2.3 Python实现3 应用2：样本随机性检验（单总体）3.1 定义及解决的问题3.2 原理3.2.1 Step1：提出假设3.2.2 Step2：计算检验统计量3.2.3 Step3:决策
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2024-04-20 21:47:28
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今天在复习线性回归模型的时候，做到了一道题问回归平方和MSR的期望值的题，一时做不出来，遂去R语言写了一个程序，循环一万次，随机生成X与Y，求MSR。然后求一万个MSR的样本均值作为MSR的总体均值的估计。原题如下：
In a small-scale regression study, five observations on
were obtained corresponding to
an
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2024-05-27 19:40:22
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# R语言中的游程检验：概念与实践
游程检验（Runs Test）是一种非参数统计方法，用于检验随机序列的独立性，尤其用于二元序列的分析。游程是指相同符号（例如“正”、“负”或“1”、“0”）连续出现的一段，比如在序列“++--+++--”中，有3个游程“++”、“--”、“+++”和“--”。
本文将通过R语言来实现游程检验并绘制相应的饼状图，帮助大家更好地理解游程检验的步骤和应用。
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原创
2024-10-24 04:34:33
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r语言假设检验的示例数据Traditionally, while programming in any programming language the programmer needs to take the help of several available variables to store the distinct information in them. When the variab
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2023-09-28 21:11:29
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对于所有要外出尤其是经常外出的朋友，下面这个列表对你或许有用。本人出差旅游其实也不是很多，但每次总发现忘了这个、丢了那个的。所以就在很多朋友的帮助下整理出了这个“外出携带物检查表（Checklist）”。这个检查表旨在帮助大家在整理行李包（对照本表，确定自己需要带的物品列表，并在每准备好一样后做记号）和出发前最后一次检查时提供帮助（出发前，对照确定的列表一一检查，确定无缺失后出门）。（
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2023-08-27 19:16:56
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题目1 一位老师想要检查3种不同的教学方法的效果，为此随机地选取水平相当的15位学生，把他们分为3组，每组5人，每一组用一种方法教学，一段时间以后，这位老师对15位学生进行统考，成绩见下表，问这3种教学方法的效果有没有显著差异。问题2 水泥凝固时放出的热量y与水泥种4种化学成份x1、x2、x3、x4有关，今测得一组数据如下，试通过逐步回归确定最优的线性模型。 第一题的操作是：把相应数据改成 然后在
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2023-08-08 18:35:37
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变量值随机性检验、卡方检验和二项分布检验在IBM SPSS Statistics中都属于非参数检验。变量值随机性检验主要是检验数据是否具有随机性，游程检验就是所涉及的具体方法。所谓游程就是对于整个样本序列中连续出现相同变量值的次数。游程数过大过小都说明变量值存在不随机的现象。在这次教程中，我们给大家演示SPSS如何使用游程检验，验证数据的随机性的教程。打开数据这里我们提前准备了一份电缆数据，它在各
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2023-10-01 16:33:07
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先PS一个：考虑到这次的题目本身的特点 尝试下把说明性内容都直接作为备注写在语句中 另外用于说明的部分例子参考了我的教授Guy Yollin在Financial Data Analysis and Modeling with R这门课课件上的例子 部分参考了相关package的帮助文档中的例子 下面正题- 戌> # Assume the predetermined significance
五、假设检验我们为什么要假设检验我们在生活中经常会遇到对一个总体数据进行评估的问题，但我们又不能直接统计全部数据，这时就需要从总体中抽出一部分样本，用样本来估计总体情况。举一个简单的例子：学而思网校App进行了改版迭代，现在有以下两个版本版本1:首页为一屏课程列表 ； 版本2：首页为信息流如果我们想区分两个版本，哪个版本用户更喜欢，转化率会更高。我们就需要对总体（全部用户）进行评估，但是 并不是全
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2023-12-06 14:16:33
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# Python游程检验：计算游程
游程（run）是指在一个序列中连续出现的相同元素的个数。游程检验是一种统计分析方法，用于检测序列中是否存在随机性或规律性。在本文中，我们将介绍使用Python进行游程检验的方法，并提供代码示例。
## 什么是游程检验？
游程检验是统计学中一种重要的方法，用于分析和检测序列中的规律性。它通过计算序列中连续出现的相同元素的个数，来判断序列中是否存在随机性或规律
原创
2023-11-19 03:14:02
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对于非正态分布的数据，当样本量不够大（如小于30）时，Wilcoxon 检验的功效较低。如何提高非参数检验的功效，这是个不容易的问题。Wilcoxon是一个特异度很高的检验方法，但小样本时灵敏度较低。如果简单放宽检验水准，将会迅速损失特异度，并不是上上策。小样本的差异分析一直是个头疼的问题，对于两组样本量都少于30的情况，各类非参数检验都很低效。除了尝
作者：蘓木柒
Ex5.1
> x<-c(220, 188, 162, 230, 145, 160, 238, 188, 247, 113, 126, 245, 164, 231, 256, 183, 190, 158, 224, 175)
> t.test(x,mu=225)
data:
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2024-03-08 21:36:41
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## 游程检验 Python
游程检验（Run Length Encoding）是一种数据压缩技术，它利用连续重复的数据序列来减少数据的存储空间，并且在一些数据分析中也有着重要的应用。在Python中，我们可以使用简单的代码实现游程检验，并对数据进行压缩或者分析。
### 游程检验的原理
在游程检验中，我们会将连续的重复数字序列转换为一个元组，包含了数字和重复的次数。例如，对于序列`[1,
原创
2024-07-02 06:52:44
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统计假设检验可分为参数假设检验和非参数假设检验两大部分。当总体分布形式已知，检验的目的是对总体的参数及其性质作出判断，则称这种检验为参数假设检验。若总体分布形式未知，需对总体分布函数形式或总体之间的关系进行推断，则称为非参数假设检验。显著性检验：先提出假设，然后作出否定或者不否定的判断，称为显著性检验。一、检验法则有两个对立的假设，其中\(H_0\)称为原假设（零假设）;\(H_1\)称为备择假设
# 使用 R 语言实现随机梯度下降
随机梯度下降（SGD）是一种用于优化算法的常用技术，尤其在机器学习中。对于初学者来说，理解如何在 R 语言中实现随机梯度下降是一个很好的练习。本篇文章将向你展示如何实现这项技术，并逐步解释每一个步骤。
## 1. 实现流程
在开始之前，我们先明确实现随机梯度下降的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备
对两个独立的正态总体~和~，检验双侧假设 检验统计量~。其中，和分别为样来自和的样本方差，，为样本容量。下列代码定义了计算双侧假设的p值检验函数。from scipy.stats import f #导入f
def ftest2(F, dfn, dfd, alpha): #双侧检验函数
if F>dfd/(dfd-2): #检验统计量值大于F分布均值
p=2*
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2023-11-03 13:55:44
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最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。简介世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最相关/风险因素，并使用机器学习预测总体风险。相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险
逻
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2024-06-05 08:53:29
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