Mann-Whitney U检验是一种常用的非参数假设检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否相同。与t检验和方差分析等参数检验方法不同，Mann-Whitney U检验不需要对数据的分布做出任何假设，适用于各种类型的数据，包括连续数据和非正态分布数据。此外，它还可以处理等级数据，例如问卷调查中的满意度等级。Mann-Whitney U检验的基本原理是将两个样本的数据合并起来，对所有数据进行排序
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2024-06-07 15:35:51
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# Python 中的 Hausman 检验指南
在经济学和计量统计中，Hausman 检验是一种用于选择合适的估计方法的重要工具。本篇文章将为刚入行的小白详细说明如何在 Python 中实施 Hausman 检验。我们将逐步介绍整个流程，并提供代码示例，并逐步解释每一步的目的及其代码。
## 流程概述
在实现 Hausman 检验之前，我们先梳理一下整体流程。以下是实现该过程的一览表：
原创
2024-10-22 03:49:05
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# 实现Python Hausman检验
## 一、流程图
```mermaid
graph LR
A(收集数据) --> B(进行OLS回归)
B --> C(计算残差)
C --> D(进行Augmented Dickey-Fuller检验)
D --> E(提取残差)
E --> F(进行OLS回归)
F --> G(计算R^2)
G --> H(进行Hausman检验)
H --> I
原创
2024-03-30 03:57:05
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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？假设检验是一种统计方法
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2023-10-18 16:56:20
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1. jBPM的简单介绍
jBPM
是JBOSS下的一个开源java工作流项目，该项目提供eclipse插件，基于Hibernate实现数据持久化存储。
参考
http://www.jboss.com/products/jbpm
2. &n
假设检验可以建立批判思维，切忌盲目追寻他人的观点。在各个领域都应用广泛，例如犯罪学，科学研究中都会假设某个推理，然后通过一系列结论去证明这个推断是否成立，如果成立则接受假设，若不成立则接受反面推断。
假设检验的四个步骤
一、问题是什么
1.明确问题是什么，根据问题假定两个假设：零假设和备选假设，两个假设是对立的。零假设总是表述为研究没有改变，
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2024-06-05 04:11:15
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一、原始需求/图片： 1.图片为保护压板正常方式投入，要求图像识别能正确判断，并将保护压板投退状态显示出来。2.保护压板漏投（误投），要求图像识别能发现报警，并显示出是哪些保护压板漏投。3.保护压板有投退异常现象，要求图像识别能发现报警，并显示出是哪些保护压板异常。4.通过保护盘二维码(或条形码)，要能识别出来保护盘柜名称(正常情况下的图片)(存在问题的图片1)(存在问题的图片2)二、初步分
R语言中常用的假设检验有哪些？目录R语言中常用的假设检验有哪些？R语言是解决什么问题的？R语言中常用的假设检验有哪些？安利一个R语言的优秀博主及其CSDN专栏：R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers & Wilks 创
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2024-04-22 14:57:44
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相关配对检验用来检验相关或配对观测之差的平均值是否等于目标值，如同一对象接收两种不同的处理方式，同一对象处理前与处理后的对比，同一对象的两个部位接受不同处理，等等特鲁普效应是著名的心理学现象，展示了人们对事物的认知过程已是一个自动化的历程。当有一个新的刺激出现时，如果它的特征和原先的刺激相似或符合一致，便会加速人们的认知；反之，若新的刺激特征与原先的刺激不相同，则会干扰人们的认知，使人们的所需的反
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2024-08-30 16:39:12
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本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：Pandas Profiling使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据IPython 魔术命令Jupyter 中的格式编排Jupyter 快捷键在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片1. Pandas Profiling该工具效果明显。
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2024-08-22 09:39:12
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对于生存数据，1958年，E. L. Kaplan 和 Paul Meier 两位教授介绍了一种全新的、解决随访期间右删失 (right censoring) 问题的生存分析方法，被称作Kaplan-Meier方法。这种方法精确地记录并利用每个个体发生终点事件的具体时间，在任何一个终点事件发生的时间点计算出一个新的、基于之前所有信息的总生存率 (Cumulative survival) 。&nbs
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2023-08-03 22:03:56
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所有事情想做的十拿九稳，还是要讲究方法，人没有机器那么精准无误，但是还是可以想办法去避免一些错误。 接着大佬的博客总结一下自己最近出过的错误原理图检查 先说说原理图的布局吧，元件比较多的时候，要将元件、位置、连接线放置整齐（如果是多个一样的元件，可以按住Shift拖动一个元件的电路）放置整齐的时候还方便检查错误。1.检查原理图中元件与封装库中是否对应 1）正负极 特别注意的是要看原来封装库中是否画
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2023-08-18 20:38:47
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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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量化金融–假设检验3-分类数据的检验 分类型数据的常用检验方法量化金融--假设检验3-分类数据的检验分类型数据的介绍常用的检验方法卡方检验、Fisher检验方法的分析原理介绍卡方检验Fisher检验 分类型数据的介绍分类型数据也称为频数数据。在数据样本中，我们称落入某一个特定分组的样本数量为频数；当分组的维度只有1时，我们称这样的数据为单因素频数表；当分组的维度为2时，我们称这样的数据为列联表数据
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2024-01-17 18:30:45
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定义：T检验适合小样本统计分析，通过比较数据的均值，研究两组数据是否存在差异Z检验 面向总体数据和大样本数据的均值对比的假设检验 （一般很难做到所以t检验使用的更多）F检验 （方差分析），检验方差相等的多个正态总体均值是否相等，进而判断各因素对实验指标的影响是否显著。（不同处理组的均值间的差别来源有两个：实验条件和随机误差，通过分析不同来源变异对总变异的贡献大小来确定可控因素对研究结果影响力的大小
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2023-09-16 13:56:58
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假设检验的显著性差异检验主要是用来比较两组或多组数据中，是否每组数据对结果的影响基本一致。换言之，这是用来判断每组数据代表的因素中，是否有主要影响因素。大致思路是先检验各组数据是否有显著性差异，再进行事后分析找出有显著差异的因素 文章目录w检验Levene检验显著性检验单向方差分析（F检验）Kruskal-Wallis H检验事后分析方差齐性方差不齐 w检验W检验全称Shapiro-Wilk检验，
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2023-10-26 15:24:00
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根据本教程实现的效果如下：前言第一步：Windows下的环境的配置第二步： 实现视频美颜和人像分割在本地IDE Pycharm上运行第三步：将两个项目进行整合，实现input——operating——output（未完待续...)项目说明：后言（我应该还会补齐这个博客，一个细节一个细节地敲，我疯了?） 根据本教程实现的效果如下：原图：人像分割+虚拟背景化+人像美艳： 效果图 原视频截图人像分割
独立性：不同案例间的取值互相独立，不受到除研究中考虑的分组因素、配对因素等研究因素之外任何其他因素的影响，其他非研究因素的影响基本可以等同于随机误差非独立的情形：研究儿童生长发育，样本中存在兄弟、表兄弟等近亲关系数据的非独立的影响是比较大的，因为传统统计模型均按照数据独立假设进行推导，非独立会导致数据方差估计不准确，进而导致假设检验的结果错误，很严重的数据非独立也会使得参数估计值出现偏差最好在研究
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2023-11-02 13:39:02
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# Python与PySpark的区别
随着大数据时代的来临，数据处理和分析的工具层出不穷。其中，Python和PySpark是两个被广泛使用的工具。虽然它们都可以用于数据处理，但在底层实现和使用场景上存在明显的区别。本文将通过简单的示例来阐述Python与PySpark的差异，并结合可视化内容帮助读者更好理解。
## 1. Python简介
Python是一种通用编程语言，以其简洁易懂的语
1. 项目背景特鲁普效应是著名的心理学现象，展示了人们对事物的认知过程已是一个自动化的历程。当有一个新的刺激出现时，如果它的特征和原先的刺激相似或符合一致，便会加速人们的认知；反之，若新的刺激特征与原先的刺激不相同，则会干扰人们的认知，使人们的所需的反映数据变长。 斯特鲁普效应实验例子：读出书写上述词2组所用的颜色的单词用时一样吗？
简单来说，斯特鲁普效应是当有与原有认知不同
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2023-12-06 19:12:22
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