为了方便理解，这里假设因变量为y，解释变量为x1(内生)、x2，控制变量为c1，工具变量为z1。OLS回归y = β1x1 +β2x2 + β3*c1 + e1.直接ols回归reg y x1 x2 c12.异方差检验 在完成基本的OLS回归后，输入：#1.Breusch-Pagan test(B-P)检验
reg y x1 x2 x3 c1
estat hettest,iid rhs
#对所有
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2024-01-30 18:55:39
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文章目录前言维特比算法第一步:初始化第二步:向下递推第三步:得到最优路径的概率和终点第四步:逆向得到完整的状态序列后记 本文完全基于李航老师的《统计学习方法第2版》 前言先介绍一下HMM隐式马尔科夫主要解决三大基本问题: 1.概率计算问题(已知模型参数，观测序列出现的概率):直接计算法，复杂度为，不实际前向算法，复杂度为后向算法2.学习问题(已知观测序列，估计模型参数)监督学习方法:计算简单，但
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2024-10-21 13:26:56
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假设检验的步骤：第1步：确定你要研究的问题是什么。第2步：证据是什么？（选取合适的统计量）第3步：判断标准是什么？（显著性水平）第4步： 做出结论第一类错误假设检验例题：1.明确假设：2.计算Ho的假设前提下的概率：P值3.显著性水平：4.做结论： 假设检验的步骤：第1步：确定你要研究的问题是什么。零假设(Ho)： 备选假设（H1）：第2步：证据是什么？（选取合适的统计量）在零假设成立的前提下，
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2023-12-06 16:02:11
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这一章内容：属性与属性之间常见的联系。理论铺垫：假设检验与方差检验；相关系数：皮尔逊、斯皮尔曼；回归：线性回归；PCA与奇异值分解；1.假设检验概念：做出一个假设，根据数据已知的分布性质，来推断该假设成立的概率有多大。过程：step1：建立原假设H0，H0的反命题为H1，也叫备择假设。一般情况下，原假设的分布是符合该分布的，而备择假设是不符合该分布的。step2：选择检验统计量：根据数据的均值方差
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2024-09-06 10:14:50
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目录1、什么是假设检验2、P值2.1 为什么要把更极端的情况加起来？3、显著水平4、与置信区间的关系1、什么是假设检验抛硬币是概率统计学中很经典的一种实验方法，也是我们生活中一种常见的决策手段。通常意义下抛硬币和抽签是一样的，都是公平的。所谓的硬币是公平的，也就是“花”和“字”出现的概率是差不多的。然后，你想和我打赌，作为一个资深的理智赌徒，我怎能听信你的一面
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2024-04-29 11:56:38
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#关于假设检验 假设检验（Hypothesis Testing），或者叫做显著性检验（Significance Testing）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。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。既然以假设为前提，那么在进行检验前需要提出相应的假设：H0：原假设或零假设（null hypothesis）
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2024-09-23 08:38:36
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一、基本概念假设检验和参数估计解决的是不同的问题，参数估计是对参数$\theta$作出一个估计比如均值为$\mu$，而假设检验则是对估计的检验，比如均值真的是$\mu$嘛？1. 定义假设检验指的是使用统计学的方法判定某假设为真的概率. 通常假设检验包含以下四个步骤：1.1 形成零假设null hypothesis $H_0$和备择假设alternative hypothesis$H_a$
序号问题别名问题详细描述解法1.评估问题概率计算问题 样本生成问题给定一个模型，如何计算某个特定的输出序列的概率Forward-Backward算法2.学习问题参数估计问题 模型训练问题给定足够量的观测数据，如何估计隐含马尔科夫模型的参数Baum-Welch算法3.预测问题解码问题 序列预测问题给定一个模型和某个特定的输出序列，如何找到最可能产生这个输出的状态序列Viterbi算法（1）评
Q:所有可能隐含状态的集合 V:所有可能观测状态的集合S:长度为T的状态序列 O:长度为T的观测序列 A:状态转移矩阵 表示在t时刻处于状态
Researchers retain or reject hypothesis based on measurements of observed samples. The decision is often based on a statistical mechanism called hypothesis testing.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
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2024-08-03 18:59:52
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codevs 3049 舞蹈家怀特先生 http://codevs.cn/problem/3049/ 难度等级：黄金 codevs 3049 舞蹈家怀特先生 http://codevs.cn/problem/3049/ 难度等级：黄金 codevs 3049 舞蹈家怀特先生 http://codev
原创
2021-08-05 09:54:10
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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
1. 什么是代价函数？假设有训练样本(x, y)，模型为h，参数为θ。h(θ) = θTx（θT表示θ的转置）。（1）概况来讲，任何能够衡量模型预测出来的值h(θ)与真实值y之间的差异的函数都可以叫做代价函数C(θ)，如果有多个样本，则可以将所有代价函数的取值求均值，记做J(θ)。因此很容易就可以得出以下关于代价函数的性质：对于每种算法来说，代价函数不是唯一的；代价函数是参数
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2024-07-11 08:31:35
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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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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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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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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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统计性检验本文分为四个部分：正态性检验相关性检验参数统计假设检验非参数统计假设检验 1.正态性检验本部分列出了可用于检查数据是否具有高斯分布的统计检验。w检验（Shapiro-wilk test)检验数据样本是否具有高斯分布。from scipy.stats import shapiro
data = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]
stat,p = sh
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2023-10-07 16:46:30
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基于Fisher准则的线性分类器设计已知有两类数据和二者的先验概率,已知P(w1)=0.6，P(w2)=0.4。 W1和W2类数据点的对应坐标分别为： x1=0.23 1.52 0.65 0.77 1.05 1.19 0.29 0.25 0.66 0.56 0.90 0.13 -0.54 0.94 - 0.21 0.05 -0.08 0.73 0.33 1.06 -0.02 0.11 0.31 0
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2023-11-28 20:08:30
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