Hosmer-Lemeshow检验（HL检验）为模型拟合指标，其原理在于判断预测值与真实值之间的gap情况，如果p值大于0.05，则说明通过HL检验，即说明预测值与真实值之间并无非常明显的差异。反之如果p值小于0.05，则说明没有通过HL检验，预测值与真实值之间有着明显的差异，即说明模型拟合度较差。二元logit回归分析步骤一般如下：数据预处理 因为二元logistic回归的因变量为二分
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2023-07-18 11:43:21
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1.首先简述一下什么是T-检验T检验是用于两个样本（或样本与群体）平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。T检验的应用条件：（1）当样本例数较小时，要求样本取自正态总体；（2）做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等。T检验的用途：（1）样本均数与群体均数的比较；（2）两样本均数的比较。假设检验可以分为三步：（1）建立检验假设和确定检
在建立逻辑回归模型的过程中，有一个重要的步骤——利用VIF来检验变量之间是否有多重共线性，那么多重共线性是什么，VIF又是什么呢？大家上学的时候应该都知道线性关系：假设有n个非零向量X1,X2, …,Xn，如果存在不全等于零的常数b1, b2, …, bn使得b1X1+b2X2+b3X3+…+bnXn=0，则认为X1,X2,…,Xn之间存在线性关系。多重共线性也是相似的道理。在实际建模的过程中，我
# 如何实现机器学习中的VIF检验
在机器学习建模过程中，特征选择是一个重要的步骤，其中，VIF（Variance Inflation Factor）检验常用于检测特征之间的多重共线性。多重共线性是指两个或多个预测变量高度相关，可能导致模型的不稳定性和解释性下降。本文将为刚入行的小白提供一个简单而全面的流程，以实现VIF检验。
## 1. 整体流程
为了更清楚地阐明VIF检验的步骤，我们可以
SPSS分析基础——T检验单样本的T检验数据介绍（brakes.sav）数据分析单样本T检验结果及分析独立样本的T检验数据介绍（creditpromo.sav）数据分析独立样本T检验结果及分析成对样本的T检验数据介绍（dietstudy.sav）数据分析配对样本的T检验结果及分析 推断统计是根据样本数据推断总体特征的方法。 参数检验是推断统计的重要组成部分。 总体分布已知情况下为参数检验；总体分
一：Friedman检验 Friedman函数（非参数检验）检验矩阵X的各列是否来自于相同的总体，即检验因素A的各水平之间无显著差异，他对分组因素B不感兴趣。Frideman函数返回检验的p值，当检验的p值小于或等于给定的显著性水平时，应拒绝原假设，原假设认为X总体来自于相同的总体。二：Matlab-- Friedman检验代码以一个小
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2023-10-24 09:32:37
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根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验、配对样本t检验、两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验单样本t检验单样本t检验(one-sample t-test)又称单样本均数t检验，适用于样本均数$\overline{X}$与已知总体均数$\mu_{0}$的比较，其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数µ是否与已知总体均数$\mu_{0}$有差别已知总体均数$\mu_{0}$, 一般为标准值、
系统测试的基本方法 计算机软件是基于计算机系统的一个重要组成部分，软件开发完毕后应与系统中其它成分集成在一起，此时需要进行一系列系统集成和确认测试。对这些测试的详细讨论已超出软件工程的范围，这些测试也不可能仅由软件开发人员完成。在系统测试之前，软件工程师应完成下列工作： （1） 为测试软件系统的输入信息设计出错处理通路； （2） 设计测试用例，模拟错误数据和软件界面可能发生的错误，记录
# 机器学习假设检验的实现流程
## 介绍
在机器学习中，假设检验是一种重要的统计方法，用于评估数据集中的观测结果与某个假设的一致性。本文将向你介绍如何实现机器学习中的假设检验，希望能帮助你更好地理解和应用这个方法。
## 流程概览
下面是机器学习假设检验的实现流程，我们将使用Python作为编程语言来完成这个任务。
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KS(Kolmogorov-Smirnow)是一种非参数的统计检验方法(是针对连续分布的检验)。这种检测常被用来应用于比较单样本是否符合某个已知分布(将样本数据的累计频数分布与特定理论分布相比较，如果两者间差距较小，则推断该样本取自某特定分布簇)，双样本的KS检测比较两个数据集的累积分布(连续分布间的相似性)KS检验与卡方检验相比(都采用实际频数与理论频数之差进行检验)，不需要将数据分
Wald检验Wald 检验是先对原方程（无约束模型）进行估计，得到参数的估计值，再代入约束条件检查约束条件是否成立。Wald检验的优点是只需估计无约束一个模型。因此，当约束模型的估计很困难时，此方法尤其适用。在本例中，我们使用Wald检验来判断样本农户生产函数是否满足规模报酬不变假设。如果估计的生产函数是C—D函数形式：如果估计的生产函数是Translog函数形式：有读者在后台留言想多了解下Wal
麦克内马尔检验(McNemar’s Test)配对标称数据的麦克内马尔检验(McNemar’s Test)from mlxtend.evaluate import mcnemar概述McNemar的检验[1]（有时也称为“受试者内卡方检验”）是对配对名义数据的统计检验。在机器学习中，我们可以使用两种统计模型（NEMAR）来测试机器学习的准确性。麦克内马尔的测试是基于两个模型预测的2倍连续表。McN
T检验过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。可以分为三种，分别是单样本T检验、配对样本T检验、独立样本T检验。一、独立样本t检验1.研究场景独立样本t 检验用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况。例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异。t 检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析。如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)
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2023-08-01 22:25:20
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t检验主要是针对正态总体均值的假设检验，即检验样本的均值与某个值的差异，或者两个样本的均值是否有差异等。其不需要事先知道总体的方差，并且在少量样本情况下也可以进行检验。python进行t检验使用scipy包的stats模块。一、单样本t检验 示例：已知某工厂生产的一种点火器平均寿命大于1200次为合格产品，现在质检部随机抽取了20个点火器进行试验，结果寿命分别为（单位：次）：
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2023-08-03 22:01:44
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用MATLAB做滑动T检验滑动t检验是通过考察两组样本平均值的差异是否显著来检验突变。基本思想是：把一气候序列中两段子序列均值有无显著差异看作来自两个总体均值有无显著差异的问题来检验。如果两段子序列的均值差异超过了一定的显著性水平，则可以认为有突变发生。 本篇博客中的程序1比较结构性比较差，比较乱，程序2的可读性更好 嘿嘿，第一个程序是我自己编的，有很大改进空间，第二个程序是老师给的，方便改参数，
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2023-08-04 20:28:04
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1. 什么是卡方检验卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。在大数据运营场景中，通常用在某个变量(或特征)值是不是和因变量有显著关系。通俗来讲：卡方检验就是检验两个变量之间有没有关系举两个例子：卡方检验可以检验男性或者女性对线上买生鲜食品有没有区别；不同城市级别的消费者对
from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差 from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metrics import r2_score#R sq ...
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2021-08-04 14:57:00
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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...
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
原理：T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431353937差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。意义：T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。两个独立样本T检验的原假设
