前言谷歌董事长施密特曾说过：虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注，但是这家公司真正的未来在于机器学习，一种让计算机更聪明、更个性化的技术。也许我们生活在人类历史上最关键的时期：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算
一、假设检验的逻辑在不能穷举的情况下，你不能靠举例子来证明一个命题是正确的，但你可以靠举出一个反例来证明一个命题是错误的。假设检验只能告诉你有没有足够理由认为你错了。举个例子：我一高中同学，他跟我说他高中三年的数学实力在130分(这就是原假设)。但我认为霸爷在吹牛逼！！！可我总不能说：霸总(我的高中同学)，你这次考了135分，所以你欺骗了我，霸总，你这次考了110分，所以你欺骗了我。
假期过后，一切正常照旧。时间在前行，你也要努力前进。10月编程语言排行榜，榜单的变化不大。但有一个需要我们关注的是，Python与Java的指数差距在逐步的缩小。这就是积蓄力量，厚积薄发的典型案例，从原来的不起眼，到后来市场的变化，Python得到大规模应用。可以说，未来的Python是不可小觑的。TIOBE编程社区表示：目前Python指数位居第三，已经达到历史新高11.28%。而Java也接近
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2024-08-19 13:01:38
45阅读
# Python比例显著性检验入门指南
作为一名刚入行的小白，你可能对如何使用Python进行比例显著性检验感到困惑。不用担心，这篇文章将为你提供一份详细的入门指南，帮助你理解整个流程并学会如何实现。
## 流程概述
首先，我们来了解比例显著性检验的整个流程。以下是你需要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 计算比例 |
|
原创
2024-07-28 10:59:42
197阅读
参数检验的前提是关于总体分布的假设成立，但很多情况下我们无法获得有关总体分布的相关信息。非参数检验正是一类基于这种考虑，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。两个关联样本检验指在总体分布未知的条件下对样本来自的两相关配对总体是否具有显著差异进行的检验的非参数检验方法，其所谓两配对样本是指两样本具有相同或相似的非处理因素，基本功能是可以判断两个相关的样本是否来
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2024-06-08 19:52:34
116阅读
显著性检验作为判断两个甚至多个数据集之间是否存在差异的方法显著性检验是统计假设检验的一种用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著无假设，不检验先对科研数据做一个假设，然后用检验来检查假设是否正确，一般将要检验的假设称之为原假设（H0），相反的假设即为备择假设（H1）
如果原假设为真，但检验结论是放弃原假设，则是第一类错误，出现的概率记为α如果原假设为假，但检验结论是接收
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2023-08-30 07:53:16
389阅读
作者 | CDA数据分析师假设(hypothesis)，又称统计假设，是对总体参数的具体数值所作的陈述。假设检验(hypothesis test) 是先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设检验的特点就是采用逻辑上的反证法和依据统计上 的小概率原理。小概率事件在单独一次的试验中基本上不会发生，可以不予考虑。在假设检验中，我们做出判断时所依据的逻辑是：如果在原假设正确的
关于多重比较校正，虽然曾经查过很多东西，也大概记住一些，但最近发现没留下多少正确的印象。所以又温习了一遍，稍加整理，留备后用。当然，这些还是我自己的理解，如果有不对的地方，还请指出 :)
主要内容均来自wikipedia以及这个网页.
假设我们手上有一枚硬币，想通过抛10次硬币的方法检验它的金属分布是否均匀，结果发现扔10次，有9次国徽朝上。此时我们打算下结论说它的分布不均匀，恐怕被人动了手脚。
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2024-01-01 20:50:35
163阅读
# 在R语言中实现非比例风险Cox回归分层检验
Cox回归模型是一种用于生存分析的常用统计模型，它允许我们评估一个或多个变量对生存时间的影响。在某些情况下，我们可能会遇到数据中某些因素的影响是不相同比例的，这就是非比例风险的情况。本文将介绍如何在R语言中实现非比例风险的Cox回归，并进行分层检验。
## 实现流程
以下是实现非比例风险Cox回归分层检验的整体流程：
| 步骤 | 描述
# R语言中的皮尔森卡方检验与均值成比例
## 引言
在统计学中，卡方检验（Chi-Square Test）是一种用于检验分类变量之间关系的常用方法。特别是皮尔森卡方检验（Pearson's Chi-Square Test）能够帮助我们确定两个分类变量是否独立。本文将围绕如何在R语言中实现皮尔森卡方检验展开，并探讨均值成比例的概念。同时，我们将使用甘特图和饼状图帮助说明方法应用。
## 皮尔
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
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
140阅读
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
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
209阅读
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
113阅读
实验七、缺陷检测一、 题目描述 对下面的图片进行缺陷检测操作，请详细地记录每一步操作的步骤。 第一站图片是标准样品，后面几张图中有几个样品有瑕疵，需要你通过计算在图片上显示出哪张是合格，哪张不合格。 **1.思路** Python-Opencv中用compareHist函数进行直方图比较进而对比图片图像直方图图像直方图是反映一个图
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2023-09-29 22:01:33
75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
31阅读
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
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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