fMRI model specifictaion GLM based包括以下步骤：①明确GLM设计矩阵；②用经典或贝叶斯方法估计GLM参数；③利用对比向量检查结果，生成统计参数图（SPMs）以及后验概率图（PPMs）。 Design matrix：每行对应一个scan，每列对应一个影响变量或解释变量（回归量或解释变量）。关于GLM（一般线性模型）网络上有大量相关文章，&nbs
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2024-07-23 13:29:16
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麦克内马尔检验(McNemar’s Test)配对标称数据的麦克内马尔检验(McNemar’s Test)from mlxtend.evaluate import mcnemar概述McNemar的检验[1]（有时也称为“受试者内卡方检验”）是对配对名义数据的统计检验。在机器学习中，我们可以使用两种统计模型（NEMAR）来测试机器学习的准确性。麦克内马尔的测试是基于两个模型预测的2倍连续表。McN
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2023-11-25 05:30:00
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麦克尼马尔检验(McNemar test)前言在统计学中，McNemar 检验是用于配对 名义数据的统计检验。它应用于具有二分特征的2 × 2列联表，具有匹配的主题对，以确定行和列的边际频率是否相等（即是否存在“边际同质性”）。它以Quinn McNemar 的名字命名，他于 1947 年引入了它。该测试在遗传学中的一个应用是用于检测连锁不平衡的传输不平衡测试。在医学科学中评估诊断测试的常用参数是
目录学习目的软件版本原始文档配对设计卡方检验一、实战案例读数据二、统计策略三、SPSS操作四、结果解读第一，卡方检验结果第二，分析统计结果五、规范报告1、规范表格2、规范文字 学习目的SPSS第十七讲 | 配对设计卡方检验怎么做？软件版本IBM SPSS Statistics 26。原始文档《小白爱上SPSS》课程#统计原理配对设计卡方检验配对设计的特点是对同一样本分别用A和B两种方法处理，或是
我们已经知道，为了检验不同群体的某个特征差异，可以使用独立样本 t 检验。然而如果遇到同一个体进行前后两次测试呢，我们是否可以把前测和后测的数据作为两个群体，使用独立样本 t 检验来检验两者的差异性呢？答案是不可以的，因为我们研究的是同一个样本实施测试前后的差异，前测和后测由于都是在同一个样本上采集数据，必然会存在一定的相关，如果忽略这种相关性就会浪费一定的统计信息，我们必须寻找其他的统计
一、案例介绍某医院用两种不同方法对53例肺癌患者进行诊断，收集到结果如下表，现在想知道两种方法的检测结果有无差别。二、问题分析本案例分析的目的是比较两种方法对同一批样本的检测结果有无差别，且检测结果为二分类变量（阳性or阴性），针对这类情况，可以使用配对卡方检验进行研究，需要满足3个条件：条件1：观测变量为二分类变量。条件2：观测数据为配对设计。本案例满足这两个条件，所以可以使用配对卡方检验进行分
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2024-06-22 07:32:10
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# 如何实现机器学习中的 McNemar 检验代码
## 1. 引言
在机器学习中，McNemar 检验是一种用于比较两个分类模型的效果的统计方法。它通常用于二元分类问题，帮助我们判断两个分类器预测结果是否存在显著差异。本篇文章将带领您逐步实现 McNemar 检验代码，掌握其流程与实现细节。
## 2. 流程概述
在实现 McNemar 检验之前，我们首先需要了解整个过程。以下是完整的实
1、缺失值的分类按照数据缺失机制可分为：(1) 完全随机缺失(missing completely at random, MCAR)所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关.(2) 随机缺失(missing at random, MAR) 假设缺失数据
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2024-09-06 08:01:36
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McNemar test麦克尼马尔检验
原创
精选
2021-07-25 08:43:57
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卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。注意：卡方检验针对分类变量。 （1）提出原假设： H0：总体X的分布函数为F(x) 如果总体分布为离散型，则假设具体为H0：总体X的分布律为P{X=xi}=pi， i=
把二项分布公式再推广，就得到了多项分布（在一般概率书中很少介绍它，但是热力学中涉及到它）。 二项分布的典型例子是扔硬币，硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币，k次为正面的概率即为一个二项分布概率。（严格定义见二项分布中伯努利实验定义） 把二项扩展为多项就得到了多项分布。比如扔骰子，不同于扔硬币，骰子有6个面对应6个不同的点数，这样单次每个点数朝上的概率都是1/6（对应p1~p6，它们的
随着应用系统的日趋复杂，仅在系统测试和验收测试阶段执行性能测试已经不能满足迟早发现和解决系统性能瓶颈的要求，Connie Smith博士和Lloyd Winlliams博士在他们提出 的软件性能工程（Software Performance Engineering）中建方将性能需求分解到应用单元（模块、接口、甚至是函数）。相对于传统的开发过程，敏捷开发方法中测试工作与开发工作联系更紧密，更注重建立
前言：在AFL的fuzzing过程中，维护了一个 testcase 队列 queue ，每次把队列里的文件取出来之后，对其进行变异，下面就先粗略讲一下各个阶段的变异是怎样的。bitflip： 按位翻转，每次都是比特位级别的操作，从 1bit 到 32bit ，从文件头到文件尾，会产生一些有意思的额外重要数据信息；a
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2024-10-14 14:42:31
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其实在之前的 Inference Variational 那一节中, 我们讲到过一些有关于 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 的知识。也就是我们有一些数据 X，看到这些数据 X，并且有一些隐变量 Z，我们给隐变 量一些先验，根据观测数据来推后验知识，也就是 但是，很不幸的是 的计算非常的复杂，我们大致采用两种思路来解决这个问题，也就是 精确推断和近似推断。精确推断
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2024-09-24 16:48:33
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McNemar检验，最常用的用法是用来检验列联表的相似性，但实际上它也可以用来检验两个相关样本是否来自同一分布。对于用McNemar检验检验列联表，举一个简单的保险场景下的例子如下：比如用两个数据模型来识别投保人在未来一年是否会发生损失，在两个数据模型下，有a个人无论在模型1还是模型2下始终都处于不发生损失的组，有b个人在模型1下处于不发生损失组、而在模型2下处于发生损失组；有c个人在模型1下处于
Macaroon 详细介绍Macaroon 是一个高效的反向代理测试套件，测试框架本身基于python2.7开发，方便跨平台移植；测试例使用格式化描述，做到编程语言无关性。使用 Macaroon能够简便快捷的完成测试场景的构造、线上失效案例的重建及被测软件（DUT）的功能、模块、协议一致性测试等。安装及使用社区公共测试平台地址：目前公共测试环境已经搭建配置完成，测试用户名：Tester；
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显著性检验可以告诉我们某个观测值是否有效，，例如检测两组样本均值差异的假设检验可以告诉我们这两组样本的均值是否相等。由于一些因素的限制，我们一般得到的样本都是小样本，而我们想知道总体样本的分布，这时就需要置换检验。下面通过一个简单例子来介绍Permutation test的思想。 假设我们设计了一个实验来验证加入某种生长素后拟
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2024-05-19 08:28:39
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前面用Python底层编写进行计量经济分析（一）：多元线性回归（参数估计、T检验、拟合优度、F检验）写过在多元线性回归时的参数检验方法t检验和方程整体的F检验。在分析中和实际情况中，我们可能会假定因素之间可能存在一定的约束条件。我们在意的不仅是x对y的影响，也关心我们的约束条件是否成立。于是产生了检验线性约束条件是否成立的F检验、似然比检验（LR）、沃尔德检验（Wald）和拉格朗日乘子检验（LM）
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2023-09-18 13:33:33
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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
背 景 假如你们现在针对用户提出了三种提高客单价的策略A、B、C，现在想看一下这三种策略最后对提高客单价的效果有什么不同，那我们怎么才能知道这三种策略效果有什么不同？最简单的方法就是做一个实验，我们可以随机挑选一部分用户，然后把这些用户分成三组A、B、C组，A组用户使用A策略、B组用户使用B策略、C组用户使用C策略，等策略实施一段时间以后，我们来看一下这三组分别的客单价是什么水平
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2024-08-27 14:48:41
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