Fraction类（对于分数的精确计算）方法定义：所有类都应该首先提供构造方法，构造方法定义了数据对象的创建方式，构造方法总是命名为__init__class Fraction:
def __init__(self,top,bottom):
self.num=top
self.den=bottomself是一个总是指向对象本身的特殊参数，必须是第一个形式参数
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2023-08-18 17:06:14
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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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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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DES算法简介 DES算法为密码体制中的对称密码体制，又被称为美国数据加密标准，是1972年美国IBM公司研制的对称密码体制加密算法。明文按64位进行分组，密钥长64位，密钥事实上是56位参与DES运算（第8、16、24、32、40、48、56、64位是校验位，使得每个密钥都有奇数个1）分组后的明文组和56位的密钥按位替代或交换的方法形成密文组的加密方法。 DES算法具有极高安全性，除了用
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2024-09-03 14:17:09
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弈心：从事计算机网络工作11年(新加坡7年，沙特4年)，2013年考取CCIE，在新加坡先后任职于AT&T，新加坡交通部，苹果，Equinix，苏格兰皇家银行等大型企业、银行和政府部门。 目前供职于“世界第一土豪大学“沙特阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)，担任Senior Network Engineer，为KAUST校史上第一位也是唯一一位华人IT部门高级职员。2019年6月在知乎发布
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2024-08-12 09:11:13
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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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# 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
【代码】python计算Friedman排名代码。
原创
2023-02-26 09:57:56
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说明：其实文章的内容我没有看懂，只能说我跟博主的水平差了十万八千里，mark一下，以做后观。写小人书的老顽童Dan Friedman 是 Indiana 大学的教授，程序语言领域的创始人之一。他主要的著作《The Little Schemer》（前身
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2023-05-04 21:24:56
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# 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
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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# 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
前言：本文详细整理了python字符串格式化的几种方式。一、使用 % 符号来进行格式化格式符为真实值预留位置，并控制显示的格式。格式符可以包含有一个类型码，用以控制显示的类型，如下:%s 字符串 (采用str()的显示)
%r 字符串 (采用repr()的显示)
%c 单个字符
%b 二进制整数
%d 十进制整数
%i 十进制整数
%o 八进制整数
%x 十六进制整数
%e 指数 (基底写为e)
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2024-07-31 14:20:52
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# 学习如何进行Friedman检验的指南
## 引言
Friedman检验是一种非参数统计检验，通常用于比较三个或更多配对样本中排名差异的显著性。这种检验特别适用于重复测量的数据，也就是对同一组对象进行多次测量的情况。在机器学习和数据分析中，Friedman检验能帮助我们了解不同模型在相同数据集上的表现。
本文将带你一步步实现Friedman检验的代码，确保你能理解每一个步骤。接下来，我们
特别专题：计算样本方差时为什么是除以(n-1)？对于初学者，上面这个问题可能会感到十分困扰，计算平均数难道不应该直接除以样本量n吗，怎么好好地偏要除以(n-1)?实难理解。负责任的老师讲到这里一般会给你抛出一个叫“自由度”的概念，说因为“计算过程中，我们用样本均数代替总体均数，所以自由度要损失1，因此就是(n-1)”。然后就继续往下讲了，你懂了吗？肯定不懂。今天我就带着大家一步一步搞懂这其中的道理
1,T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很 少、很罕有的情
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2024-09-22 10:20:38
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GitHub迎来微软指派的新任CEO，意味着微软英完全接手GitHub，今天打开GitHub，后台会提示一张图片：这位CEO年轻有为，实实在在的创业者，带出了一茬又一茬的创业公司，被微软收购。说到这GitHub，是个好东西，Linus Torvalds(神)发明了Git，众人创造了GitHub，这是送给世界挨踢人的福利，微软接受之后会发展成为什么样子，当然有不少人期待的一件事情。但是微软说了，Gi
原创
2021-02-28 21:27:42
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GitHub迎来微软指派的新任CEO，意味着微软英完全接手GitHub，今天打开GitHub，后台会提示一张图片：这位CEO年轻有为，实实在在的创业者，带出了一茬又一茬的创业公司，被微软收购。说到这GitHub，是个好东西，Linus Torvalds(神)发明了Git，众人创造了GitHub，这是送给世界挨踢人的福利，微软接受之后会发展成为什么样子，当然有不少人期待的一件事情。但是微软说了，Gi
原创
2021-03-05 20:26:15
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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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