当我们提出一个算法后，我们需要将它与其他的算法进行对比，表现出它们的性能差异。因此，在做算法对比时，往往需要对实验结果进行统计检验。一般会先利用弗里德曼检验判断提出算法是否与其他算法有明显的差异，如果有的话还需要继续进行后续的统计检验，比如用Nemenyi test检验和Bonferroni-Dunn test检验。Friedman test是一种常用的检验，用来比较k个算法在N个数据集上的整体表
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2024-05-12 18:17:47
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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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方差分析与两样本T检验。1。首先可以看到方差分析（ANOVA）包含两样本T检验，把两样本T检验作为自己的特例。因为ANOVA可以比较多个总体的均值，当然包含两个总体作为特例。实际上，T的平方就是F统计量（m个自由度的T分布之平方恰为自由度为（1，m）的F 分布。因此，这时候二者检验效果完全相同。T 检验和 ANOVA 检验对于所要求的条件也相同：1）各个组的
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2024-04-13 11:59:07
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凯恩斯的绝对收入假说：边际消费倾向递减采用可能提高消费倾向的收入再分配措施肯定会有助于资本的增长。…财富的增长远不取决于富人的节欲，像一般所假设的那样；它的增长反而会受到富人节欲的阻碍。因此，支持财富应具有很大差别的一个主要论据已经不能成立【精品赏析】 杨春学：让经济在平稳中运行--凯恩斯的《就业、利息和货币通论》 莫迪利亚尼的生命周期假说和弗里德曼的永久收入假说（前者有界期限，后者无界
??个人主页????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述本文在不同的多模态图像上实现了一些基本的和最近的融合方法。 使用一些融合指标客观地评估融合方法 弗里德曼统计检验及其事后检验比较了融合方法并检测它们之间的差异。图像融合是一种通过将多种图像信息进行合并来生成更高质量图像的技术。它可以
# Python 中的斯皮尔曼系数强弱检验
斯皮尔曼系数是一种非参数统计量，主要用于衡量两组数据之间的单调关系。斯皮尔曼系数通常用于评估排名数据的相关性，尤其是在不满足正态分布且具有 ordinal 特征的情况下。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Python 中计算斯皮尔曼系数，并进行强弱检验。
## 1. 斯皮尔曼系数简介
斯皮尔曼系数（Spearman's rank correlatio
原创
2024-10-24 04:57:11
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目录数据类型相关性分析的方法用spss操作卡方检测Eta检测 皮尔逊(Pesrson)检测 Spearman(斯皮尔曼)数据类型先说明spss里的三种数据类型, 可以在 数据视图|测量 那里看到分别是1. 标度型(又称定距型) 简单来说就是有高低区别又有大小取值的, 如温度, 身高, 体重2. 有序性(又称定序型) 只有高低区别, 没有大小取值(或者和取值没
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2023-09-25 09:11:57
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尼奎斯特取样定理：如果取样速率大于模拟信号最高频率的2倍，则可以用得到的样本恢复原来的模拟信号。海明码：利用奇偶性来检错和校验的方法。假设有m位信息码，加入k位校验码，则满足m+k+1<=2k，使不等式成立的x的最小值就是校验码的位数。习题：电话信道的频率为0-4kHZ ，若信噪比为30dB，则信道容量为（12）kb/s ，要达到此容量，至少需要（13）个信号状态。(12)A.4 B
目录SPSS非参数检验概述两独立样本的非参数检验两独立样本的曼-惠特尼U检验 SPSS非参数检验概述参数检验 VS 非参数检验 参数检验：在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法非参数检验：在总体分布未知的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的一类方法 注意：由于非参数检验方法不涉及有关总体分布的参数，因而得名“非参数”检验如果样本不能很
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2023-12-17 19:33:59
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t检验
适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与
均数间、两
样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。（处理时不用判断分布类型就可以使用t检验）
t'检验
应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。
U检验
应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U
相关系数相关系数是衡量两个变量之间相关性大小的量。最常用的相关系数有两种，皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，在选取用何种相关系数时，需要根据不同的条件进行计算和分析，否则容易建模出错。总体和样本 总体是指所要考虑对象的全部个体。我们通常需要求总体数据的均值方差标准差等特征。 样本是从总体中抽取的一部分个体，叫做总体的一个样本。 多数情况下，我们无法直接求总体的特征值，需要通过计算抽取的样本的统计量
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2023-11-13 16:42:25
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# Python 导出斯皮尔曼相关性检验结果的实用指南
许多数据分析与统计场景下，我们需要探讨不同变量之间的关系。其中，斯皮尔曼相关性（Spearman's Rank Correlation）是一种常用的非参数检验，用于评估两个变量之间的单调关系。当数据不满足正态分布的假设时，斯皮尔曼相关性尤为有效。
在这篇文章中，我们将通过一个Python示例来介绍如何计算斯皮尔曼相关性，并将结果导出。我们
在数据分析和统计学中，斯皮尔曼系数作为一种非参数的相关系数，广泛应用于研究两个变量之间的单调关系。在Python中，如何进行斯皮尔曼系数的显著性检验成了许多数据科学爱好者关注的重点问题。本文将通过详细步骤，带你从环境准备到实战应用，解决“斯皮尔曼系数的显著性检验python”这个问题。
### 环境准备
要进行斯皮尔曼系数的显著性检验，我们首先需要在Python环境中安装必要的库。你可以使用以
目录：斯皮尔曼相关系数简介斯皮尔曼相关系数计算斯皮尔曼相关系数假设检验 2.1 小样本假设检验 2.2. 大样本假设检验总结0. 斯皮尔曼相关系数简介斯皮尔曼相关系数（Spearman）也被叫做斯皮尔曼等级相关系数，同样用于衡量两个变量之间的相关性，在之前对皮尔逊相关系数的介绍中，我们提到了在进行皮尔逊相关系数运算的时候需要确定数据是否符合正态分布等等，较为麻烦，同时不满足正态性的数据难道就没有办
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2023-08-26 15:52:03
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# R语言中的哈曼单因素检验
## 引言
在统计分析中，检验不同组之间是否存在显著差异是一个重要课题。哈曼单因素检验（Harman's One-Way ANOVA）是一种常用的方法，用于评估多个组的均值是否存在显著差异。这种方法对于评估不同实验条件下的响应变量尤为重要，例如，不同肥料对植物生长的影响。本文将介绍哈曼单因素检验的基本理论、R语言中如何实现该分析，并通过实例进行演示。
## 理论
检验检验主要用于无参数的统计中，一般用来检验某一特征与类别的相关性，偏离度越大，值越大。双总体T检验双总体T检验是检验两个样本平均数与其各自代表的总体的差异是否显著。斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数（）表明变量（独立变量）与变量（依赖变量）的相关方向。当增加，趋向于增加时，值为正，反之为负；值为0时，表明增加时没有任何趋向性。斯皮尔曼等级相关系数对数据条件的要求没有皮尔逊相关系数严格，只要两个变量
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2024-07-06 04:47:48
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# 如何在R语言中实现斯皮尔曼相关性检验AI
斯皮尔曼相关性检验是一种非参数统计方法，用于评估两个变量之间的单调关系。在R语言中，我们可以轻松实现这一检验。本文将详细介绍实现流程以及每一步所需的代码和注释，帮助你在R语言中完成斯皮尔曼相关性检验。
## 整体流程
我们可以将整个过程拆分为几个主要步骤。下面的表格展示了这些步骤以及每一步的简要说明。
| 步骤 | 描述
Mann-Kendall原理Mann-Kendall检验是一种用于检测时间序列中趋势变化的非参数统计方法，它不需要对数据分布做出任何假设，因此适用于各种类型的数据。Mann-Kendall检验的假设是原假设：时间序列中不存在趋势变化，备择假设：时间序列中存在趋势变化。其基本思想是通过比较每对数据点之间的大小关系来检查序列中的趋势，然后根据秩和的正负性来确定趋势的方向。Mann-Kendall检验的
卡尔曼滤波器英文kalman filter这里介绍简单的，只有一个状态的滤波器卡尔曼滤波器经常用在控制系统中、机器人系统中，但是这里主要讲解如何用在AI的大数据分析预测中为什么要用kalman filter处理时间序列假设我们有100个时间点的数据，这个数据就是分别在100个点观测出来的结果。对于每一个时间点的数据，获取的方法有两个：第一个就是观测，但是测量的结果不一定准确，可能受限于测量仪器的精
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2024-03-05 15:06:06
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White检验是一种用于检验线性回归模型中误差项同方差的统计方法。这种检验方法可以在各种数据分析场景下被广泛应用，如金融分析、市场研究和工程学。然而，如何在Python中实现White检验，则是许多数据科学家在数据建模过程中的一个常见挑战。本文将详细记录解决“White检验检验 python”问题的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析。
### 背景描述
在20
