1、Wilcoxon Signed Rank TestWilcoxon有符号秩检验(也称为Wilcoxon有符号秩和检验)是一种非参数检验。当统计数据中使用“非参数”一词时，并不意味着您对总体一无所知。这通常意味着总体数据没有正态分布。如果两个数据样本来自重复观察，那么它们是匹配的。利用Wilcoxon Signed-Rank检验，在不假设数据服从正态分布的前提下，判断出相应的数据总体分布是否相同
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2023-11-29 14:45:17
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2.1 广义符号检验1、符号检验结果（样本数据应支持备择假设）法1：自动识别零假设（根据样本分位数大小，设为备择假设）##自动识别零假设
sign.test=function(x,p,M0) #x为数据，p为分位数，M0为待检验的的数
{s1=sum(x<M0);s2=sum(x>M0);n=s1+s2
p1=pbinom(s1,n,p);p2=1-pbinom(s1-1,n,p)
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2023-09-18 19:29:52
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倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量（confounding variable）较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。 为什么
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2023-11-09 01:14:09
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依据昨天制定的计划和同学的建议今天我把Java和数据结构结合起来，根据分析网上的代码完成了一个简单的平衡二叉树的Java程序，具体代码如下：
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2023-05-31 20:32:45
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# 使用R语言检验平衡面板数据：方法与示例
在经济学、社会科学和许多领域中，面板数据分析是一种重要的研究工具。面板数据，是指对同一组单位在多个时间点上进行观察所得到的数据。例如，我们可能希望研究某个地区的经济增长率与教育水平之间的关系。在这种情况下，平衡面板数据尤为重要，因为它保证了每个单位在所有时间点上都有观察值。
## 什么是平衡面板数据？
平衡面板数据指的是在某一时间段内，每个个体观察
原创
2024-09-03 04:23:21
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目录一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析操作结果及分析二、独立样本：Mann-Whitney U检验分析操作结果及分析三、单因素ANOVA：Kruskal-Wallis检验分析操作结果及分析一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析：配对t检验适用于两组差值近似服从正态分布的数据。当不满足该前提时，可选择Wilcoxon符号秩检验。案例：研究者拟判断同一组研究对象在药物治疗前后体内甘油三酯水
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2024-08-17 10:22:33
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本章描述的命令允许你查询程序中定义的符号（变量名、函数名和类型）。 此信息是程序文本中固有的，不会随着程序执行而改变。 GDB 在程序的符号表中、在启动 GDB 时指示的文件中找到它（参见选择文件部分），或者通过文件管理命令之一（参见指定文件的命令部分）。有时，你可能需要引用包含异常字符的符号，GDB 通常将其视为单词分隔符。 最常见的情况是引用其他源文件中的静态变量（参见程序变量部分）。 文件名
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2023-07-18 17:24:24
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威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test）是一种非参数统计检验方法，用于比较两个相关样本或配对样本的差异。它可以用于评估两组相关观测值是否具有统计学上的显著差异。威尔科克森符号秩检验的基本原理是将差异值的绝对值转化为秩次，然后根据秩次的和来评估样本差异是否具有统计学意义。下面是威尔科克森符号秩检验的详细步骤：假设检验：零假设（H0）：两个相关样本的差异中位数为零，即
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2024-01-14 19:43:38
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在进行“pstest平衡性检验”的过程中，我需要用Python来验证我们处理的数据是否存在显著差异。这个过程的每一个环节都很重要，下面我将详细记录下这个过程。
### 环境配置
首先，我们需要一个合适的Python环境来进行数据处理和分析。以下是需要安装的库和工具的列表：
1. Python 3.x
2. NumPy
3. pandas
4. statsmodels
5. matplotli
目录1.算法概述2.仿真效果预览3.核心MATLAB程序4.完整MATLAB程序1.算法概述 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的
在进行P.S.M（Propensity Score Matching，倾向得分匹配）平衡性检验时，利用Python可以有效对实验组和对照组的平衡性进行检验与分析。以下是解决“psm平衡性检验python”问题的详细过程记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用等方面。
## 环境准备
在开始之前，确保你的环境中安装了所需的依赖库。这里我们需要安装`pandas`、`
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。损失函数可以大致分为两类：分类损失（Classification Loss）和回归损失（Regression Loss）。
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2024-02-19 10:57:10
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PyTorch 中，nn 与 nn.functional 有什么区别？其实这两个是差不多的，不过一个包装好的类，一个是可以直接调用的函数。我们可以去翻这两个模块的具体实现代码，我下面以卷积Conv1d为例。首先是torch.nn下的Conv1d:class Conv1d(_ConvNd):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_si
检查（）、[]、{}是否配对。 /* stack_balance_symbol */#include "stack.h"#include #include #include intmain(int argc, char **argv){ FILE *fp; stack s; char c; char ctmp; if(argc != 2) { ...
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2014-03-19 09:23:00
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# 如何在Python中进行Fish检验以处理不平衡数据
在数据分析和机器学习中，处理不平衡数据是一个重要的问题。本文将教会你如何使用Python实现Fish检验，并帮助你了解所需的每一步操作。我们将使用以下流程：
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------------------|---------------
原创
2024-09-04 04:08:54
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简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的平行趋势检验（Parallel Trend Test）在Stata中如何操作。一、平行趋势假定平行趋势假定是实证论文中使用DID的前提，处理组与控制组的目标变量在政策发生前（事前）只有满足平行趋势假设才能使用DID。反之，如果处理组和控制组在事前就存在一定的差异，那么用DID做出来（可能还很好看）的结果就不再能代表政策的净效应，极有可能存在其他因素影响我
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2024-01-30 11:26:48
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google找到了这么一段信息：换行符就是另起一行， 回车符就是回到一行的开头，'\n' 10 换行（newline） '\r' 13 回车（return）在windows系统下，回车换行符号 是"\r\n". 但是在Linux等系统下是没有"\r"符号的。在解析文本或其他格式的文件内容时，常常要碰到判定回车换行的地方， 这个时候就要注意既要判定"\r\n"又要判定"\n"。'\r'是回车，'\n
符号秩检验 在R中，wilcox.test()函数可以用来做Wilcoxon秩和检验，也可以用于做Mann-Whitney U检验。当参数为单个样本，或者是两个样本相减，或者是两个参数，paired=F时，是Wilcoxon秩和检验。当paired = FALSE（独立样本）时，就是Mann-Whitney U检验，在R语言中进行符号秩检验可以使用wilcox.test( )
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2023-09-11 12:31:57
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编译器检查程序的语法错误，比如括号是否成对出现。基本思想：做一个空栈。读入字符直到文件结尾，如果字符是一个开放符号，将其
原创
2022-08-26 14:56:18
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# 使用Python进行不平衡样本的卡方检验
在数据分析中，不平衡样本意味着某一类别的数据量远大于其他类别。这在分类问题中比较常见，比如在疾病预测中，阳性样本通常少于阴性样本。进行卡方检验是衡量观察到的频率与期望频率之间差异的一种统计方法。本文将指导你如何使用Python进行不平衡样本的卡方检验。
## 流程概述
在进行卡方检验之前，我们需要了解基本的流程。以下是我们将要执行的步骤：
``
原创
2024-08-05 05:01:56
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