前言之前看过相关的测试数据准备的文章，坦白说，看完之后，能记住只有2个：api准备数据；数据库插入；而最近，同学恰好也问到这问题： 当时回复就如上面的答复，现在回头想想，的确没想到好的方案，在脑海里，有一个所谓的"终极方案"，就是读取接口文档，自动生成测试数据，理论上可行，但一直没去做，懒； 有啥办法做过单元/接口测试的同学都知道，其中有一个环节就是测试数据准备，而这一步是不可或缺的一步，
Shapiro-Wilk (SW) 检验介绍有多种手段评估数据是否正态分布。分两大类：图形和统计量。图形手段包括q-q plot和p-p plot，统计量手段包括Kolmogorov-Smirnov 检验 and Shapiro-Wilks 检验。 Samuel Shapiro 和 MartinWilk[2]于1965年提出了Shapiro–Wilk 检验。他们观察到Normal pro
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2024-08-10 20:46:46
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ARCH效应检验import pandas as pdSHret=pd.read_table('TRD_IndexSum.txt', index_col='Trddt', sep='\t')/Users/yaochenli/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: read_table
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2023-07-02 23:06:53
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假设检验步骤给出原假设H0H_0H0，通常为积极肯定的一面，例如原数据集及符合某类分布F(X)F(X)F(X)。挑选统计量(该统计量服从分布F(X)F(X)F(X))，根据样本计算统计量的值。根据预先设定的显著性程度或者置信度，计算临界值，若统计值超出临界值则否定原假设；或者根据统计值计算p值(符合原假设的概率)，若p值小于显著性程度则否定原假设。基于上述思想，可以先假设没有异常值且样本服从某种分
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2023-10-30 22:51:19
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需要excel数据源文件的请去下载，只保留少数列的数据，剩余的2000多个数据已经被我删除了。帮学医的同学弄完一个python数据处理的程序，怕以后忘记了，记录下来t检验是计量资料的假设检验中最为简单常用的，当样本含量n较小时，比如n小于60。配对t检验又称成对t检验，适用于配对设计的计量资料。配对设计是将受试对象按照某些重要特征，如可疑混杂因素性别等配成对子，每对中的两个受试对象随机分配到两处理
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2023-12-06 18:02:36
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Minitab中的正态性检验提供了三种方法：Anderson-Darling(AD)，Ryan-Joiner(RJ)和Kolmogorov-Smirnov(KS)。AD检验是默认的，那它在检验非正态的时候是不是最好的方法呢？ 对于这三种正态性检验方法，检验结果有时是有差异的(如下图)，那么就有个问题：到底以哪种方法的结果为准？ 今天我们就来比较一下每种正态性检验在
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2024-02-24 01:52:04
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# 使用Python进行ADF检验指南
在时间序列分析中，单位根检验是一种常用的统计方法，其中最常用的是Augmented Dickey-Fuller（ADF）检验。本文将详细介绍如何使用Python进行ADF检验，帮助你理解整个过程。
## 整个流程
在进行ADF检验时，可以按照如下流程进行：
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-10-24 06:09:03
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# Python进行F检验的实现
## 1. 概述
在统计学中，F检验是一种用来比较两个或多个样本方差是否相等的方法。它通过计算F值来判断差异的显著性。Python中的`scipy.stats`模块提供了进行F检验的函数`f_oneway`。
## 2. F检验流程
下面是进行F检验的步骤：
步骤 | 描述
--- | ---
1. 数据准备 | 准备待比较的样本数据
2. 导入模块 |
原创
2023-10-27 05:10:32
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几乎所有对象都可以比较、测试真值、转换为字符串（其实就是用repr()函数，或略有差异的str()函数来转换）1 对象是否为真任何对象都可以测试真值，用于if或while的条件或下面布尔运算的操作数。下面的值被视为假：NoneFalse任何数值类型的零，例如，0、 0L、0.0、 0j。任何空的序列，例如， ''、 ()、 []。任何空的映射，例如
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2024-02-05 16:20:44
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使用Python进行T检验所需要用到的第三方库有scipy。均可以通过pip直接安装。pip install scipy numpy引入第三方库from scipy import stats注：ttest_1samp、ttest_ind和ttest_rel均进行双侧检验。\(H_0:\mu=\mu_0\)\(H_1:\mu=\mu_0\)单样本T检验(ttest_1samp)官方文档ttest_1
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2023-07-03 16:23:54
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t检验主要是针对正态总体均值的假设检验，即检验样本的均值与某个值的差异，或者两个样本的均值是否有差异等。其不需要事先知道总体的方差，并且在少量样本情况下也可以进行检验。python进行t检验使用scipy包的stats模块。一、单样本t检验 示例：已知某工厂生产的一种点火器平均寿命大于1200次为合格产品，现在质检部随机抽取了20个点火器进行试验，结果寿命分别为（单位：次）：
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2023-08-03 22:01:44
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目录1 假设检验的基本思想2 假设检验的基本原理3 假设检验中可能犯的错误4 假设检验的基本步骤4.1 第一步：提出假设4.2 第二步：确定理论的显著性水平
4.3 第三步：计算用于检验的统计量4.4 第四步：根据统计量对应的P值进行判断假设5 假设检验中总体的集中不同情况 1 假设检验的基本思想举例理解，如检验"小明是一个从来不做坏事的好人"按照这个假设前提，小明不会干坏事或干坏事的几率是非
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2023-09-21 01:36:22
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基于Python的T检验本文讨论的T检验分为三类，分别是：单样本t检验，适用于对一组数据的均值进行检验配对的双样本T检验，适用于配对的两组数据之间的差异进行检验独立双样本T检验，适用于两组两组独立数据的差异，又可以进一步分为等方差的独立样本t检验和异方差的独立样本T检验本文介绍3种T检验的使用方法，最后介绍T检验的一般报告格式单样本T检验单样本t检验用于比较单列正态分布与给定均值是否具有显著差异，
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2023-08-21 19:38:04
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一.蒙特卡罗方法蒙特卡洛的基本原理简单描述是先大量模拟，然后计算一个事件发生的次数，再通过这个发生次数除以总模拟次数，得到想要的结果，精髓就是：用统计结果去计算频率，从而得到真实值的近似值。蒙特卡洛方法可以应用在很多场合，但求的是近似解，在模拟样本数越大的情况下，越接近与真实值，但样本数增加会带来计算量的大幅上升。不理解的话请戳: 二.Q-Q plotQ，Quantile，分位数，亦称分位点。不理
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2024-04-07 18:32:00
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# 概念T检验，也称 student t 检验 ( Student’s t test ) ，用来比较两个样本的均值差异是否显著，通常用于样本含量较小 ( n <30 ) 的样本。分为单样本 t 检验、两独立样本 t 检验和两配对样本 t 检验。# 适用条件 1. 已知一个总体均数； 2. 可得到一个样本均数及该样本标准差； 3. 样本来自正态或近似正态总体。 # 单
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2023-07-06 23:42:51
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# Python进行白噪声检验
## 引言
在时间序列分析中，白噪声是指那些在时间上不具有序列相关性、具有零均值、恒定方差的随机噪声。白噪声的检验是非常重要的，因为它可以帮助我们判断一个时间序列是否是有效的统计模型或者是否存在趋势及季节性等现象。本文将通过Python进行白噪声检验，并展示相关的代码示例及说明。
## 白噪声的特征
白噪声有几个显著特征：
1. **均值为零**：白噪声的平
之前介绍了深度学习--多层感知机，然而，模型训练可能存在欠拟合或者过拟合现象。因此，今天首先介绍模型误差的概念，如何进行模型选择以及过拟合、欠拟合问题，然后用一个例子进行拟合实验，最后介绍过拟合的解决方案。
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1模型误差
训练误差(training error)： 指模型在训练数据集上表现出的误差；泛化误差(generalization error)：&n
# Python进行协整检验的科普文章
在经济学和时间序列分析中，协整检验是一种重要的统计方法，借以判断多个时间序列之间是否存在长期的均衡关系。在这篇文章中，我们将探讨协整的概念，并学习如何使用Python进行协整检验，最后通过代码示例来加深理解。
## 什么是协整？
协整（Cointegration）是指若干个非平稳时间序列，通过线性组合后可得到一个平稳序列。这意味着这些时间序列在一定条件
在数据科学和统计分析的领域中，Bootstrap检验是一种重要的重采样方法，用于估计某个统计量（如均值、方差）的分布，从而为假设检验提供依据。本篇博文将详细阐述如何在Python中进行Bootstrap检验，包括其背景、出现的问题及解决方案。这不仅是个人的复盘记录，也是对关键步骤的详细总结。
### 问题背景
在实际业务中，很多时候需要对样本数据进行推断。然而，传统的参数方法往往会受到数据分布
1.查询API的方法命令行输入 python -m pydoc -p 8090 浏览器输入127.0.0.1:8090就能查看已安装的package的API2.Frame内的元素查找需要先切换到相关frame内才能查找到switch_to_frame('frame_name'),返回默认视图为switch_to_default_content()3.查找元素的方法多样,尽量选择比较
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2024-08-23 16:32:29
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