引入所需的包from scipy import statsimport numpy as np注：ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel均进行双侧检验H0:μ=μ0H_0: μ=μ_0H1:μ≠μ0H_1: μ≠μ_0单样本T检验-ttest_1samp生成50行x2列的数据np.random.seed(7654567) # 保证每次运行都会得到相同结果# 均值为5，方
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2024-08-22 12:39:36
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# 卡方检验Python程序实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白学会如何实现卡方检验的Python程序。卡方检验是一种统计方法，用于检验两个分类变量之间的独立性。下面我将详细介绍实现卡方检验的步骤和代码。
## 步骤流程
首先，我们用一个表格来展示实现卡方检验的步骤流程：
| 序号 | 步骤内容 | 说明
原创
2024-07-29 10:02:32
59阅读
# 机械检验程序项目与Python应用
在现代工业中，机械检验是保证产品质量的关键环节。随着技术的进步，传统的人工检验逐渐被自动化检验取代，而Python编程语言因其简洁易用、功能强大，逐渐成为机械检验程序开发的优秀选择。本文将深入探讨机械检验程序项目的基本概念，结合实际示例，展示如何使用Python实现机械检验功能。
## 1. 机械检验的基本概念
机械检验是通过各种手段对机器零部件进行测
在现代社会中，个人信息的安全性越来越受到关注。Python作为一种流行的编程语言，其丰富的库和框架使其在个人信息检验程序开发中显得尤为重要。本文将深入探讨“Python个人信息检验程序”的问题，分析错误现象及根因，并提供有效的解决方案。
## 问题背景
随着数字化信息化的加速，保障用户个人信息的安全变得尤为重要。根据数据调查，超过70%的人在网上泄露过个人信息，而这些信息往往会被用于恶意目的，
软件过程(Software Procedure)是指软件生存周期所涉及的一系列相关过程。过程是活动的集合；活动是任务的集合；任务要起着把输入进行加工然后输出的作用。活动的执行可以是顺序的、重复的、并行的、嵌套的或者是有条件地引发的。
软件过程(Software Procedure)是指软件生
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2024-07-26 18:51:02
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1、 安装Python Python官网下载软件。下载地址：https://www.python.org/以Python 3.6.0a1 - 2016-05-17为例，下载格式：Download Windows x86 web-based installerDownload Windows x86 executable installerDownload Windows x86 embeddabl
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2024-09-01 15:32:06
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-m 选项的两种原理解析看了前面的几种典型用法，你是否开始好奇：“-m”是怎么运作的？它是怎么实现的？对于“python -m name”，一句话解释：Python 会检索sys.path ，查找名字为“name”的模块或者包（含命名空间包），并将其内容当成“__main__”模块来执行。1、对于普通模块以“.py”为后缀的文件就是一个模块，在“-m”之后使用时，只需要使用模块名，不需要
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2023-07-01 13:01:38
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main函数python是一门脚本语言，它的命令都是按行解释的。在一般的小程序可能不会用到，类似于其他高级语言的main（）函数。但Python中还是有类似于main函数的存在。类似于下面这样的if __name__ == '__main__':
##function先说一下，main函数的意义。如果是直接运行文件的话，加不加main函数都没什么影响（反正都会按行解释的）。但如果文件作为库
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2023-08-23 15:59:50
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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
本文与普通的讲述 K-S 检验的文章略有不同，分为两部分：(1). 针对大部分分布的 Kolmogorov–Smirnov 检验（真正的K-S检验）(2). 仅适用于高斯分布的基于分布曲线形状的 kurtosis-skewness 检验准则（冒牌的K-S检验） 一、
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2024-01-16 14:49:45
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一、目的1. 熟悉了解整个数据集的基本情况，例如缺失值，异常值。a. 读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度; b. 通过info熟悉数据类型; c. 粗略查看数据集中各特征基本统计量; d. 查看数据缺失值情况 e. 查看唯一值特征情况 f. 查看数据类型 ·类别型数据 ·数值型数据 ·离散数值型数据 ·连续数值型数据2. 了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。a. 特征和特征之间
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2023-11-02 13:45:44
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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
127阅读
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
554阅读
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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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
177阅读
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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文章目录1. 统计包与数据挖掘1.1 数据分析流1.2 数据统计包2. 方差分析2.1 T检验（单因素方差分析）2.2 T检验 （多因素方差分析）2.3 方差分析——多因素和交互 1. 统计包与数据挖掘1.1 数据分析流进行数据分析应该遵循一个什么样的步骤1.2 数据统计包numpy 1.pandas提供basestat功能：单变量、双变量数据分析，包括描述统计（集中和离散、图形、交叉表）、相关
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2024-04-02 09:17:07
65阅读
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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作者|Satyam Kumar编译|VKQ-Q图是检验任何随机变量(如正态分布、指数分布、对数正态分布等)分布的图形方法，是观察任何分布性质的一种统计方法。例如，如果给定的一个分布需要验证它是否是正态分布，我们运行统计分析并将未知分布与已知正态分布进行比较。然后通过观察Q-Q图的结果，我们可以确定给定的分布是否正态分布。绘制Q-Q图的步骤：给定一个未知的随机变量。找到每个百分位值生成一个已知的随机
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2023-09-12 17:01:28
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http://ilian.i-n-i.org/python-interview-question-and-answers/http://www.geekinterview.com/Interview-Questions/Programming/Pythonhttp://www.reddit.com/r/Python/comments/1knw7z/python_interview_question
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2023-11-06 17:33:12
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