在网上找了很久，都没有看到一个我想要的内容，所以，自己通过阅读文献整理出来。SPA test 全称：superior predictive ability 中文：高级预测能力检验 又有叫：data snooping 数据窥探（见： A comparison of volatility models：Does anything beat a GARCH(1,1)） 用途：检测一系列模型能否优于基准(
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2023-10-11 10:31:22
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# 级比检验在Python中的实现
级比检验是一种重要的统计方法，主要用于比较多个模型的拟合优度，通常应用于方差分析（ANOVA）等领域。针对Python的初学者，让我们一步一步地实现级比检验。
## 流程概述
在进行级比检验之前，我们需要理解整个流程。下面是进行级比检验的基本步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明
偏差，方差（Bias /Variance）
假设这就是数据集，如果给这个数据集拟合一条直线，可能得到一个逻辑回归拟合，但它并不能很好地拟合该数据，这是高偏差（high bias）的情况，我们称为“欠拟合”（underfitting）。相反的如果我们拟合一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或含有隐藏单元的神经网络，可能就非常适用于这个数据集，但是这看起来也不是一种很好的拟合方式分类器，方差
文章目录参考资料1. 比较检验1.1 假设检验1.2 交叉验证t检验1.3 McNemar检验1.4 Friedman检验与Nemenyi后续检验1.4.1 Friedman检验1.4.2 Nemenyi后续检验2. 偏差与方差 参考资料Machine-learning-learning-notesLeeML-Notes本博客为作者根据周志华的西瓜书和参考资料1、2所做的笔记，主要用于学习，非技
灰色预测模型主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列，核心体系为灰色模型（GM），即对原始数据作做累加生成（累减生成，加权邻值生成）得到近似指数规律再进行建模。优点：不需要很多数据；将无规律原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列。缺点：只适用于中短期预测，只适合指数增长的预测。GM(1,1)预测模型GM(1,1)模型是一阶微分方程，且只含一个变量。模型预测方法模型预测步骤数据检验
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2023-09-24 16:50:08
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**灰色预测算法简介**1、灰色预测模型（数模必掌握） 灰色预测模型使用范围： ①数据样本点个数少，6-15个 ②数据呈现指数或曲线的形式 ③只适合做中短期预测，不适合长期预测。 灰色预测原理比较简单，详细的可以参考司守奎《数学建模算法与应用》。 需要注意的几点是： （1）灰色预测的使用范围 （2）灰色预测中的“级比”如果级比不在范围要对数据进行处理。 （3）司老师书中的代码，并
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2023-09-04 13:51:57
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在说到模型过拟合问题的时候，我们经常听说到模型的方差和偏差，本系列就通过多项式拟合为例来说明什么是模型的方差和偏差，进而说明模型复杂度与模型预测效果之间的关系。我们通过计算机产生样本数据点来进行多项式拟合。为了能在2维平面上方便显示拟合的函数，我们的输入向量和输出向量都是1维的。我们产生数据的函数是：y = sin(2*pi*x)根据这个函数，我们以（0，0.1，....，0.9，1）这11个点作
灰色预测的步骤 前两篇博客说到了，和，通过已有的数据，建立对应的模型，可以实现对未来数据的预测。但是，在进行建模之前，我们必须确保数据是有效的，才能保证模型是可行的。并且对模型还需要进行检验，说明模型是可靠的。那么，此次就来说说灰色预测的基本步骤，总共包括四个步骤：数据检验与处理模型建立模型检验数据预测数据检验与处理 在我们进行建模前，必须要确保数据是可靠的，数据的检验是必不可少的，如果不
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2023-11-16 14:27:16
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学习内容
应用似然比检验 (LRT) 进行假设检验
将 LRT 生成的结果与使用 Wald 检验获得的结果进行比较
从 LRT 显著基因列表中识别共享表达谱
似然比检验在评估超过两个水平的表达变化时，DESeq2通常，此测试将产生比单独的成对比较更多的基因。虽然 LRT 是对因子的任何水平差异的显着性检验，但不应期望它与使用 Wald 检验
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2024-08-05 21:41:25
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?开发平台：jupyter lab?运行环境：python3、TensorFlow2.x----------------------------------------------- 2022.9.16 测验成功 ----------------------------------------------------------------1. 时间序列预测：用电量预测 01 数据分析与建模2.
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2024-05-17 18:19:36
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# 似然比检验 Python实现
## 引言
似然比检验（Likelihood Ratio Test）是一种常用的统计方法，用于比较两个统计模型的拟合优度。在实际应用中，经常需要通过似然比检验来判断两个模型哪个更适合描述数据。在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现似然比检验。
## 流程概述
下面是实现似然比检验的整体流程。我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2024-01-20 09:14:11
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# 如何使用灰色预测级比检验对数据进行平移变换 Python
## 整体流程
为了实现灰色预测级比检验对数据进行平移变换，我们需要按照以下步骤进行操作。可以用表格形式展示流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 进行灰色预测级比检验 |
| 4 | 数据平移变换 |
| 5 | 模型评估 |
#
原创
2024-07-06 04:03:55
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目录简介单样本t检验两独立样本t检验两配对样本t检验 简介<!-主要作为个人的笔记，和操作步骤的查询-->
参数检验(比价均值)是根据样本数据推断总体特征的方法。
这种推断通常在以下两种情况下进行：
参数检验：总体分布(多为正态分布)已知
非参数检验：总体不是正态分布，甚至总体分布未知
(注意拒绝小概率事件)检验前提：①正态分布；②两者间的比较检验步骤： 提出
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2024-09-11 07:33:10
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灰色预测的概念灰色系统、白色系统和黑色系统 (1)白色系统是指一个系统的内部特征是完全已知的，既系统信息是完全充分的。 (2)黑色系统是一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。 (3) 灰色系统介于白色和黑色之间，灰色系统内的一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素间有不确定的关系。灰色预测法 (1) 灰色预测法是一种预测灰色系统的预测方法。
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2023-12-19 04:52:23
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似然比检验（likelihood ratio test, LRT）是一种检验参数能否反映真实约束的方法（分布或模型的某参数 等于 是否为真实约束）。似然比检验的思想是：“如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。” 可以看出，似然
请问计量经济里三大检验包括似然比检验、wald检验、拉克朗日乘数检验的思想和方法分别是什么似然比检验、wald检验、拉格朗日乘数检验都基于MLE，就大样本而言三者是渐进等价的。1、似然比检验的思想是：如果参数约束是有效的，那么加上这样的约束不应该引起似然函数最大值的大幅度降低。也就是说似然比检验的实质是在比较有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值。似然比定义为有约束条件下的似然函
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2024-01-23 22:41:01
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用一个投掷硬币的例子来解释先验分布和后验分布:假设我们手中有一枚硬币，我们不确定它是否均匀（即正面和反面出现的概率相等）。现在我们想要通过投掷这枚硬币，了解它的正反面出现概率。这里，我们关心的参数是硬币正面朝上的概率p。先验分布：在投掷硬币之前，我们对p的信念。由于没有任何信息，我们可能会认为所有的p值都是等可能的，因此可以选择一个均匀分布作为先验分布。这表示在0到1之间的所有p值都有相同的可能性
序贯概率比检验(Sequential probability ratio test，SPRT)什么是序贯概率比检验数理统计学的一个分支，其名称源出于亚伯拉罕·瓦尔德在1947年发表的一本同名著作，它研究的对象是所谓“序贯抽样方案”，及如何用这种抽样方案得到的样本去作统计推断。序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数(观测或实验次数),而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、
# Python 灰色预测模型及其在旅行中的应用
在数据分析和预测领域，有多种方法可以通过历史数据来预测未来趋势。其中，**灰色预测**（Grey Prediction）是一种相对简单而有效的预测方法，尤其适合小样本数据和不确定性较高的情况。本文将介绍灰色预测的基本原理，使用 Python 实现一个简单的灰色预测模型，并结合一个旅行场景进行案例分析。
## 灰色预测的基本原理
灰色预测模型主
第五章 参数似然检验(3)1.似然比检验似然比检验在假设检验中的地位相当于极大似然估计在点估计中的地位，它可视为极大似然原理在假设检验中的体现。由这种方法构造出的检验，一般具有比较良好的性质，且对分布族没有什么特殊的要求。设有分布族，是取自该总体的简单随机样本，是该样本的概率函数，也是似然函数。由于假设检验中与是择一成立的，所以考虑以下两个量： 考虑比值，如果这个比值比较大，则倾向于，否则就比较倾
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2024-04-21 21:50:29
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