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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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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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
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
wilcoxon符号秩检验和wilcoxon秩和检验有3点不同，具体介绍如下：两者的特点不同：1、wilcoxon符号秩检验的特点：正负符dao号检验和威尔科克森符号秩检验，都可看作是就成对观察值而进行的参数方式的T检验的代用品，非参数检验具有无需对总体分布作假定的优点，而就成对观察值作的参数方式的T检验，必须假定有关的差别总体服从正态分布。2、wilcoxon秩和检验的特点：不受总体分布限制，适
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2023-12-20 09:02:11
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## Python 两组数据进行符号检验
符号检验（Sign Test）是一种用于检验两组相关样本中是否存在显著差异的非参数统计方法。它不依赖于数据的分布形式，因此适用于不满足正态性假设的情况。本文将详细阐述如何在 Python 中进行符号检验，并提供示例代码，加深理解。
### 符号检验的原理
符号检验基于对样本的符号进行统计分析。通过比较两组相关样本之间的差异，可以用符号 (+ 或 −)
原创
2024-10-28 04:08:50
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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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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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非参数检验非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。R语言可以进行各种不同的非参数检验，如Mann-Whitney U, Wilcoxon Signed Rank, Kruskal Wallis test 和 Friedman tests。曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U test) 或者叫做曼-惠特尼U检验，该检验主要是检验两组独立样
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2023-11-27 15:26:28
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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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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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Wilcoxon符号秩检验 它适用于T检验中的成对比较，但并不要求成对数据之差服从正态分布，只要求对称分布即可。检验成对观测数据之差是否来自均值为0的总体(产生数据的总体是否具有相同的均值)。在Matlab中，秩和检验由函数ranksum实现。命令为： [p,h]=ranksum(x,y,alpha) 其中x，y可为不等长向量，alpha为给定的显著
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2023-11-23 20:23:20
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非参数的统计假设检验，用于比较两个配对样本之间的均值。一个城市的市长想要看看在关闭一些街道对汽车的通行后污染层度是否有所减少。于是每60分钟就测量一次污染率（8am ~ 22pm：总共15次测量），分别在交通开放的一天和交通关闭的一天各测量一组，以下是空气污染的值：With traffic: 214, 159, 169, 202, 103, 119, 200, 109, 132, 142, 194
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2024-04-28 10:40:02
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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
t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。单样本 t 检验单样本 t 检验将
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2023-07-29 21:13:22
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我们前面讲了异方差，也讲了怎么用图示法来判断是否有异方差，这一篇来讲讲怎么用统计的方法来判断有没有异方差。关于检验异方差的统计方法有很多，我们这一节只讲比较普遍且比较常用的white test(怀特检验)。假设现在我们做了如下的回归方程：如果要用怀特检验检验上述方程有没有异方差，主要分以下几个步骤：1.step1：对方程进行普通的ols估计，可以得到方程的残差ui。2.step2：以第一步估计估计
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2023-08-30 19:25:03
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图片工具检查图片是否损坏日常工作中，时常会需要用到图片，有时候图片在下载、解压过程中会损坏，而如果一张一张点击来检查就太不Cool了，因此我想大家都需要一个检查脚本；测试图片，0.jpg是正常的，broke.jpg是手动删掉一点内容后异常的：脚本运行结果：代码如下：# 从本地判断图片是否损坏
def is_valid_image(path):
'''
检查文件是否损坏
'''
try:
bVali
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2023-09-21 01:35:48
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因为写代码的缘故，经常会去看Stack Overflow网站，国内非程序员同学可能对这个网站比较陌生，但在英文世界里，这可是最大的IT技术问答网站，有最权威、最及时、最丰富的技术问题Q&A。 所谓“编程不识Stack Overflow，纵称程序员也枉然”，Stack Overflow也算是国内程序员最常逛的网站之一，为什么这么受欢迎呢？我觉得有5点：1、Stack Overflow是英文
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2024-06-25 10:50:02
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导入相关库：导入数据为了开始执行离群值测试，我们将导入一些每10分钟采样的平均风速数据说明：在任何数据集中， outlier都是与其他数据点不一致的基准点。 如果从特定分布采样的数据具有高概率，则异常值将不属于该分布。 如果特定点是异常值，则有各种测试用于测试，这是通过常态测试中使用的相同的空假设测试来完成的。Q测试Dixon的Q-Test用于帮助确定是否有证据表明某个点是一维数据集的异常值。 假
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2023-07-27 12:11:56
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图 | 源网络
文 | 5号程序员
数据假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。那我们啥时候会用到假设检验呢？大多数情况下，我们无法分辨事物的真伪或者某种说法是否正确，这时就需要进行假设，然后对我们的假设进行检验。比如，我们想知道被告人是不是有罪，就可以通过假设检验进行判断。基本思路包括4步逻辑：问题是什么？→证据是什么？→
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2023-08-23 20:07:37
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