【从零开始学机器学习第 11 篇】摘要：通俗易懂介绍线性回归算法，并 Python 手写实现。之前我们介绍了：kNN 算法，主要用于解决分类问题，也可以解决回归问题，它有很多优缺点，其中一个缺点是模型结果不具有可解释性，而很多时候我们是希望得到的模型是能够作出合理解释的，以便指导业务。今天要介绍的线性回归(Linear Regression)模型就是一个很好的可解释模型。比如建立了一个关于房价和房
转载
2024-02-02 06:53:53
35阅读
在数据分析领域，Python因其强大的统计分析能力而备受推崇。其中，t检验（ttest）是一种被广泛应用于比较两个样本平均值的统计方法。在此博文中，我们将深入探讨如何用Python实现t检验的过程，从背景描述到技术原理，再到源码分析、性能优化与扩展讨论。
## 背景描述
回顾过去，我们可以将t检验的应用历程分为几个时间节点：
1. 1908年：由威尔克斯（William Sealy Gosset
# 使用Python进行回归系数的显著性检验
在数据分析和统计推断中，检验回归系数的显著性是一个重要的步骤。通过这个过程，我们可以判断自变量（解释变量）是否对因变量（被解释变量）有显著影响。本篇文章将引导你完成使用Python进行回归系数显著性检验的全过程，预计需时较短，但你会发现这个过程是极其有趣且具有挑战性的。
## 流程概述
下面是我们实现回归系数显著性检验的基本流程，具体步骤见下表：
# 如何实现“java TTest”
## 1. 整体流程
下面是实现“java TTest”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Java类 |
| 2 | 编写一个主函数 |
| 3 | 在主函数中添加代码 |
## 2. 详细步骤和代码注释
### 2.1 创建一个Java类
首先，我们需要创建一个Java类，用来实现“java T
原创
2023-09-29 11:34:06
68阅读
摘要关联分析，用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。这种联系反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。超市在运营中保存了交易明细帐数据，考虑根据顾客购买商品的情况，分析商品购买之间的关联，从而为超市提供合理的建议。本次试验主要有两个分析方向，分别是分析商品之间的潜在联系和分析顾客可能还会购买的商品。第
t检验总体来说有三种，第一种是检验某个样本均值是否等于某个值；第二种是配对样本均值是否相等；第三种是独立样本均值是否相等； 其中实现第一二种检验的是ttest，第二种检验的是ttest２；ttest使用方法如下：检验某个样本均值是否等于某个值： h = ttest(x)example h = ttest(x,m) h = ttest(x,m,Name,Value) [h,p] = tte
转载
2024-05-24 13:53:01
136阅读
开发第一个struts程序 1.开发form1）建立一个类，继承ActionForm2）注册，修改struts-config.xmlName：变量名Type：类的全名例如：
[html]
view plain
copy
1. <for
1.什么情况下，应用t检验 1. 已知总体的均值m，或者我们假设了一个总体均值m；
2. 我们知道样本的个数n，样本的的方差var，样本的均值m；
3. 我们假设总体，或者样本都是服从正太分布的。 2. 我们的目的，就是要检验这个总体均值m是否合理 3.具体步骤：T检验的步骤H0:μ1 = μ2，即先假定两个总体平均数之间没有显著差异； 2、计算统计量t值，对于不同类型的问题选用
《数据分析从入门到进阶》第一章笔记t检验也称为均值检验，验证样本的均值是否满足某个常熟或者两样本之间的均值是否满足差异。 1)提出原假设与备择假设 H0：样本均值为5000毫安（原假设）；H1：样本均值不为5000毫安 2)分析概率值 pvalue大于0.05的阈值不能拒绝原假设，即认为样本均值为5000毫安的说法正确from scipy import stats
volumns=[4988,50
转载
2024-09-23 18:41:46
207阅读
FFT是Fast Fourier Transform(快速傅里叶变换)的简称，这种算法可以减少计算DFT（离散傅里叶变换，关于此更详细的说明见后文）的时间，大大提高了运算效率，并曾经一度被认为是信号分析技术划时代的进步，其重要性由此可见一斑。闲话少叙，言归正传。基于FFT在信号分析中的重要性，其必然会成为MATLAB的座上宾。FFT算法在MATLAB中实现的函数是Y=fft(x,n)。刚接触频谱分
一直纠结于该怎样写我的网络之旅，开始不是很清晰，现在写着写着开始清晰了，那就是用亲爱读者可以懂的语言来阐述技术，有血有肉，而不是冷冰冰技术的堆积。读者里有我远在大洋彼岸的同桌，有初中、高中、大学、研究生的老同学，有一起工作奋斗的同事兼老朋友，有自己的兄弟姐妹，还有默默支持我的陌生的朋友，感谢您们！没有您们的支持，到第三篇就可能放弃了。为了回馈朋友们的支持，决定从网络最基础的元素开始，一点点讲起，如
T-test是指用T-statistic来做假设检验(hypothesis testing),而T-statistic是根据model计算的,用来做检验的统计量. 正常T-statistic应该在0假设(null hypothesis)为真时,服从T分布(T-distribution).T-test是根据T-statistic值的大小计算p-value,决定是接受还是拒绝假设.执行双侧t检验，评
转载
2024-08-20 22:27:02
1871阅读
1、grapPad软件里面双T结果和matlab，EXCEl里面双T结果一致时，设置如下：
原创
2022-08-05 14:31:14
38阅读
目录 \(ST\)表（\(1\)）区间\(RMQ\)问题（\(2\)）啥是\(ST\)表（\(3\)）\(ST\)表的基本思想（\(4\)）\(ST\)表的例题例题（\(1\)）例题（\(2\)） 经过了树状数组的折磨学习，小蒟蒻\(hqk\)又学了一个新的结构——\(ST\)表（其实应该是\(ST\)算法，因为\(T\)本来就有\(table\)的意思，但是由于大家都这么叫，接下来的文章里
转载
2024-10-21 11:21:18
313阅读
统计学在科学研究中占有很重要的地位，机器学习中的很多内容也都是以统计学作为基础的，为了更好的理解一些看起来虚无缥缈的统计学概念，我也查阅了很多资料，但是大多数讲的并不那么通俗易懂，直到看到了“马同学高等数学”对概率统计的概念的描述，感觉非常通俗易懂。为了方便以后复习查看有关统计学的概念，将马同学的讲解的内容在这里弄成了一个统计学概念专题。目录1、t检验的历史2、t检验的思路2.1 戈斯特
显著性检验，判定实验结果是否由随机误差导致的。举例很好，很清楚虽然样本中，均值苏州销售额大于郑州，但T-test发现这是随机导致的，P>0.05，当样本量足够大可能他们的销售额就没有差异了假设：两个样本集之间不存在任何区别结果：在显著性水平α =0.05的情况下，p>0.05接受原假设，p值＜0.05拒绝原假设方法：F值 = 组间方差与组内方差的比值，查表：F实际值>F查表值，则
转载
2024-05-20 18:05:31
64阅读
一.全局转发和局部转发的区别？
1.定義方式：全局轉發的forward是定義在global-forwards內的而
局部轉發的forward是定義在action-mappings內的．
2.被訪問的范圍：全局的forward才能夠被所有的頁面訪問，
而局部的只能被所定義的頁面訪問；
3.訪問的選擇：若有全局的也有局部的
转载
2024-08-29 10:47:44
90阅读
精馏理论塔板计算软件是一款根据精馏理论塔板计算公式制作的计算软件，有了这款软件就无需用户对该公式进行运用，只需要带入数字就能够计算出塔板数和进料板，是一款能够提升工作效率的软件。基本简介理论塔板(Theoretical plate) 能使上升的蒸气与回流液相接触，进行部分冷凝和部分气化，并达到气液平衡的精馏塔塔板或塔盘。在填料塔中与理论塔板相当的概念是理论板当量高度(HETP)。功能介绍板计算法的
TTEST函数取代了Excel 2010中的T.TEST函数。
描述
该函数返回与学生t检验相关的概率。
使用T TEST来确定...
原创
2023-09-03 19:00:31
347阅读
T检验，亦称student t检验（Student’s t test）， 主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。 [1] T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布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
转载
2024-08-26 15:39:19
681阅读
