：目标：1 了解Friedman test的基本原理以及使用实践; 2 了解Post-hoc Nimenyi test 的基本原理以及使用实践，包括结果的可视化。Friedman test作用： 简单来说， Friedman test就是一种基于排序的统计方法用来比较多个方法/模型在多份数据集/实验中的平均性能是否存在显著差异。Null H0 hypothesis： 用于比较的多个方法性能相当；假
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2024-01-04 06:49:31
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python画弗里德曼（Friedman） 检验和秩和检验（Nemenyi）检验图画好后效果图实现代码如
原创
2022-07-14 17:36:44
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目录一、Frideman检验简介二、matlab函数三、实例 一、Frideman检验简介Friedman检验又被称之为双因素秩方差分析，是非参数版的anova2。同anova2一样，待检验的数据也必须是均衡的。但是需要特别注意的是，Friedman检验和anova2检验不完全相同，anova2同时注意两个因素对待检验数据的影响，但是，Friedman检验只注重2个因素中的其中一个对待检
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2023-10-24 09:25:53
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目录背景：原理和步骤：r实现： 背景：写论文的过程中常常涉及到将自己模型的结果与其它模型相比较，有时候仅仅把两个（或多个）模型在若干个样本上的预测效果（例如准确率，rmse, mae等）列出来作对比是不够的，还需要说明这些模型的差异具有统计学意义，这样也能让文章更饱满和更具说服力。那么通过什么样的统计检验来说明模型之间的性能存在差异呢？可以使用friedman test。原理和步骤：fr
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2023-11-20 00:53:28
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线性回归回顾：解析解（矩阵），数值解随机，p ，小p-梯度下降（mini-batch）L1正则化对应岭回归，L2对应lasso回归分类评价:混淆矩阵:正例，反例，预测结果，真实情况--查准率，查全率--PR图（调和平均），BEP（1.看曲线能否包出，2.平衡点，在外性能更好）多混淆矩阵（宏）聚类评价：外部指标，内部指标比较检验看泛化的效果，这才是真正需要的：留出法/交叉检验法->t分布检验所
9.1简明matplotlib API入门9.1.1图片与子图matplotlib绘制的图位于图片（Figure）对象中，使用plot.figure生成一个新图fig = plt.figure()#不会有任何显示，无法用空白的图片绘图需要使用add_subplot创建一个或者多个子图（subplot）fig = plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure a
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2024-09-22 13:57:09
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最近常听同事提及相关性分析,正巧看到这个google的开源库，并把相关操作与调试结果记录下来。 小说集可以百度《金庸小说全集 14部》全（TXT）作者：金庸 下载下来。
需要整理好格式，门派和武功名称之间需要有换行符，留意删除掉最后一行的空白区域。
下载完成后可以用自己习惯的工具或程序做相应调整，因语料内容太长，博客里面不允许"堆砌",所以没复制上来，有需要的可以再联系。with ope
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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MK检验前言一、MK趋势检验1. 定义2.代码3.结果二、MK突变检验1. 定义2.代码3.结果 前言在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall检验是使用广泛的非参数检验方法，是一种定量的方式，被广泛应用于非正态分布的数据趋势分析中，而且该方法可以对数据整体趋势做分析，计算方便。一、MK趋势检验1. 定义
Mann-Kendall单调检验用于检测水文气象时间序列假设检验的趋势，但未指定趋势是
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2023-12-09 12:29:13
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在一个试验中，有k个处理平均数间比较时，其全部可能的相互比较对数有k(k-1)/2个，这种比较是复式比较，亦称多重比较(multiple comparisons)。在一个试验中，有k个处理平均数间比较时，其全部可能的相互比较对数有k(k-1)/2个，这种比较是复式比较，亦称多重比较(multiple comparisons)。为什么要做多重比较呢？ 方差分析后做多重比较有很多好处：误差由多个处理内
# Friedman检验及其在Python中的应用
## 1. 介绍
在统计学中，Friedman检验是用于比较多组相关样本的非参数统计方法。这种检验特别适用于那些不满足正态分布假设的数据。相较于经典的方差分析，Friedman检验不需要对数据的分布做出苛刻的要求，因此在数据分析中得到了广泛应用。
本文将介绍Friedman检验的基本原理、如何在Python中实现，并提供示例代码。同时，我们
# 如何在Python中实现Friedman检验
Friedman检验是一种非参数统计检验，用于比较多个相关样本的均值，它可以视作重复测量的方差分析（ANOVA）的替代方法。对于刚入行的小白来说，了解并正确实现Friedman检验是非常关键的。本文将为你详细讲解如何在Python中进行Friedman检验，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
在进行Friedman检验之前，我们需要明确步
编译：张睿毅、张一豪也许所有机器学习的初学者，或者中级水平的学生，或者统计专业的学生，都听说过这个术语，假设检验。我将简要介绍一下这个当我学习时给我带来了麻烦的主题。我把所有这些概念放在一起，并使用python进行示例。在我寻求更广泛的事情之前要考虑一些问题 ——什么是假设检验？我们为什么用它？什么是假设的基本条件？什么是假设检验的重要参数？让我们一个个地开始吧！什么是假设检验？假设检验
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2023-08-26 14:12:10
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# Python中的线性拟合显著性检验图
线性拟合是一种用于描述两个变量之间关系的基本统计方法。它通过建立线性方程来拟合数据点，以此帮助我们理解和预测变量之间的关系。显著性检验则是确定我们所得到的线性模型是否真实反映了数据的趋势的重要步骤。在本文中，我们将探讨如何使用Python绘制线性拟合的显著性检验图，并提供相关的代码示例。
## 线性拟合的基本概念
线性拟合试图用一个线性方程来描述自变
# Friedman检验与机器学习
在机器学习和统计分析的领域中，我们经常需要对多个模型或算法的效果进行比较。众所周知，很多时候我们不能仅凭直觉来判断某个模型是否优于另外一个。为此，统计检验提供了一种科学的依据。在众多统计检验方法中，Friedman检验是一种非常有用的非参数检验方法，尤其适用于比较多个相关样本的情况。
## 什么是Friedman检验？
Friedman检验是一种非参数方法
前提假设：当没有趋势时，随时间获得的数据是独立同分布的。独立的假设是说数据随着时间不是连续相关的。所获得的时间序列上的数据代表了采样时的真实条件。（样本具有代表性）样本的采集、处理和测量方法提供了总体样本中的无偏且具有代表性的观测值。pymannkendall的Python项目什么是mann-kendall检验？mann-kendall趋势检验（有时称为mk检验）用于分析时间序列数据的一致性增加或
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2024-05-14 20:02:36
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如何用matlab 产生 均值为0，方差为5的高斯噪声2011-07-15 19:36 y=randn(1,2500); y=y/std(y); y=y-mean(y); a=0; b=5; y=a+b*y; 就得到了 N ( 0, 5 ) 的高斯分布序列。R = normrnd(MU,SIGMA,m,n)其中MU为均值，SIGMA为标准方差，m、n为矩阵大小；提问：（randn与no
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2024-01-15 23:57:49
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实验10 基本统计分析（三）1.调查某大学学生每周学习时间与得分的平均等级之间的关系，现抽查10个学生的资料如student.data文件所示。其中等级10表示最好，1表示最差，试用秩相关检验（Spearman检验和Kendall检验）分析学习时间和学习等级有无关系。（相关性检验）提出假设：H0：学习时间和学习等级无关系H1：学习时间和学习等级有关系得出结论：使用 spearman 方法，p=0.
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2024-07-19 09:30:56
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在参数检验中都是假设总体服从正态分布，那么如何才能知道总体在理论上服从一个什么分布呢？卡方拟合优度检验就是用来检验总体是否服从某个指定分布。从而可以进行：检测观察数与理论数之间的一致性；通过检测观察数与理论数之间的一致性来判定事物之间的独立性。1. 卡方拟合优度检验的原理1.1. 假设检验的形式1.2. 进行假设检验的步骤在下，总体X取值的全体分成k个两两不相交的子集;以记录样本观察值中落在的个数
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2023-11-03 15:52:46
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什么是秩和检验 秩和检验方法最早是由维尔克松提出，叫维尔克松两样本检验法。后来曼—惠特尼将其应用到两样本容量不等（）的情况，因而又称为曼—惠特尼U检验。这种方法主要用于比较两个独立样本的差异。 1、秩的定义x(1) < x(2) < Λ < x(n),称x(i)的足标i为x(i)的秩，i = 1,2,Λ,n。 例如：某施行
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2023-09-05 14:09:35
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