# Friedman检验及其在Python中的应用
## 1. 介绍
在统计学中，Friedman检验是用于比较多组相关样本的非参数统计方法。这种检验特别适用于那些不满足正态分布假设的数据。相较于经典的方差分析，Friedman检验不需要对数据的分布做出苛刻的要求，因此在数据分析中得到了广泛应用。
本文将介绍Friedman检验的基本原理、如何在Python中实现，并提供示例代码。同时，我们
目录一、Frideman检验简介二、matlab函数三、实例 一、Frideman检验简介Friedman检验又被称之为双因素秩方差分析，是非参数版的anova2。同anova2一样，待检验的数据也必须是均衡的。但是需要特别注意的是，Friedman检验和anova2检验不完全相同，anova2同时注意两个因素对待检验数据的影响，但是，Friedman检验只注重2个因素中的其中一个对待检
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2023-10-24 09:25:53
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# Python计算KS检验：深入理解与应用
## 引言
在统计学中，KS检验（Kolmogorov-Smirnov test）是一种用于比较两个样本的分布是否相同的非参数检验方法。它常用于假设检验和模型验证。在大数据和机器学习日益流行的今天，KS检验作为一种强有力的工具，帮助我们理解数据的潜在分布。本文将介绍KS检验的基本原理，使用Python进行实现，并通过实际案例来展示其在数据分析中的应
股票数据的正态性检验数据的正态性统计检验在（十三）用SciPy模块进行概率分析和正态性检验中已经介绍得很详细，有四种方法，在此不再赘述。QQ图的绘制方法一QQ图（quantile-quantile plot）在金融风险管理中的主要作用是检验两个数据是否服从同一分布，通过画出两组数据的累计分布函数，比较在同一百分比面积α下对应的x、y轴分位数是否相同（即QQ图所有点基本上在45°线上）来实现。比如我
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2023-09-27 19:57:54
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# Python游程检验：计算游程
游程（run）是指在一个序列中连续出现的相同元素的个数。游程检验是一种统计分析方法，用于检测序列中是否存在随机性或规律性。在本文中，我们将介绍使用Python进行游程检验的方法，并提供代码示例。
## 什么是游程检验？
游程检验是统计学中一种重要的方法，用于分析和检测序列中的规律性。它通过计算序列中连续出现的相同元素的个数，来判断序列中是否存在随机性或规律
原创
2023-11-19 03:14:02
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# 如何计算Python中的使用率
在日常工作中，经常会遇到需要计算某个资源的使用率的情况，比如计算CPU的利用率、内存的使用率等。本文将以Python为例，介绍如何计算资源的使用率，并给出示例代码。
## 背景知识
在计算资源的使用率时，通常会使用单位为 K、M、G 的数据来表示资源的大小。其中，1K=1024字节，1M=1024K，1G=1024M。
## 计算使用率的方法
计算使用
原创
2024-03-15 06:41:25
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文章目录1 不同情形下检验方式1.1 单正态总体参数的检验1.2 两正态总体参数的检验1.3 成对数据的t检验1.4 单样本比率的检验、两样本比率的检验2 题目实战2.1 题目一：z/u检验2.2 题目二：z/u（t）检验2.3 题目三：t检验2.4 题目四：t检验2.5 题目五：t检验2.6 题目六：t检验2.7 题目七：t检验2.8 题目八：t检验2.9 题目九：F检验2.10 题目十：F检验
A*搜寻算法A*搜寻算法，俗称A星算法，作为启发式搜索算法中的一种，这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。A*算法最为核心的部分，就在于它的一个估值函数的设计上： f(n)=g(n)+h(n)其中f(n)是每个
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2024-10-22 13:31:13
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# Python CRC计算检验比自己写函数计算检验快么
## 一、流程表格
```mermaid
journey
title Python CRC计算检验比自己写函数计算检验快么
section 整体流程
开发者->小白: 介绍整体流程
小白->开发者: 确认理解
开发者->小白: 详细步骤
小白->开发者: 实
原创
2024-05-15 07:32:05
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How the Mann-Whitney test worksMann-Whitney检验又叫做秩和检验，是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验。思想是这样的：假定要检验两组数据之间有没有差异。首先，不管 分组把所有数据排序。按照数值大小给定一个值叫做秩。最小的值秩为1，最大的为N（假定两个样本总共有N个观察值）。如果有相同的值，就得到相同的秩。相 同的值的秩是他们的秩的平均值。如果两组的秩的和
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2023-09-17 07:33:08
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1，李木头的Python学习]Iterator 和 Generator的学习心得 把递归处理变成线性处理Iterator是迭代器的意思，它的作用是一次产生一个数据项，直到没有为止。这样在 for 循环中就可以对它进行循环处理了。那么它与一般的序列类型(list, tuple等)有什么区别呢？它一次只返回一个数据项，占用更少的内存。但它需要记住当前的状态，以便返回
# 因子检验 Python计算ic值
## 引言
因子检验是量化投资中的一项重要工作，通过检验因子与股票收益之间的关系，可以判断因子的有效性和可靠性。本文将介绍通过Python计算因子的IC值（信息系数）的方法。
## 什么是IC值
IC值是评价因子预测能力的指标，全称为Information Coefficient。它反映了因子与股票收益之间的相关性，取值范围为-1到1。IC值越接近1表
原创
2023-09-23 14:32:45
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# 使用 Python 进行 T 检验 IC 值计算的指南
在数据分析和金融分析领域，计算信息比率 (IC 值) 是一种很重要的技能。IC 值通常用于评估投资策略的有效性，而 T 检验则用来检测 IC 值是否在统计学上显著。本文将详细介绍如何使用 Python 执行 T 检验以计算 IC 值。
## 整体流程
在实现过程中，首先需要了解整个工作流程。下面的表格展示了 T 检验 IC 值计算的
原创
2024-08-19 04:00:10
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一、研究场景卡方检验是一种假设检验的方法，它属于非参数检验的范畴，主要是用于分析定类数据与定类数据之间的关系情况。例如：分析性别与患病之间是否存在差异、性别与是吸烟之间是否存在差异性等。二、SPSSAU操作SPSSAU左侧仪表盘“实验/医学研究”→“卡方检验”； 三、卡方值的意义卡方值表示观察值与理论值之间的偏离程度。计算这种偏离程度的基本思路如下。设A代表某个类
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2023-07-29 12:01:49
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本文约3000字，建议阅读6分钟本文我们将使用Pingouin Python库来检验种子数据集的假设检验案例。假设检验是一种推断统计方法，它通过分析样本数据集来确定总体特征。假设检验所需的数学工具、概念在20世纪初由统计学家Ronald Fisher、Jerzy Neyman和Egon Pearson正式确立。这些工具成为现代科学研究的基本部分。应该指出的是，费舍尔和尼曼-皮尔逊曾经进行过学术竞争
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2023-11-06 18:15:13
227阅读
Fisher卡方卡方检验研究数据的独立性，在分析样本量较少（比如小于40），也或者期望频数出现小于5时，此时使用fisher卡方检验较为适合。SPSSAU医学研究模块中的卡方检验时，有提供2*2即4表格时提供fisher卡方检验p值，但当为R*C结构时，也或者为汇总表格数据时，可使用fisher卡方按钮单独进行计算。fisher卡方理论依据为超几何分布，其利用排列的数学原理进行计算，在样本量较大计
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2024-02-20 11:22:32
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假设检验流程：第一步：构建原假设，备择假设第二步：构建统计量，如z，计算出z值，带入标准正态分布计算p值第三步：验证p值是否小于显著性水平阿尔法，p值小于阿尔法要拒绝，p值相当于正态分布的小概率显著性水平，阿尔法，相当于拒真的概率如何确定是左右单侧检验？原假设是（期望的是）大概率事件，小概率事件发生可以推翻原假设。单侧检验和双侧检验例如，原假设均值大于某个值，用左单侧检验，检验啥？检验单个总体的
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2024-07-25 13:24:28
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生物统计学统计推断的过程：Ho：XXXX会发生H1：XXXX不会发生p:XXXX会发生的概率（概率计算过程），如果是小概率，则H0不可能发生，所以拒绝H0接受H1。概率计算过程：先设定小概率事件发生概率α，计算得到p值（使用变量分布来计算），将α与p相比较，如果小于α则认定p是小概率，此事件是小概率事件不可能发生，所以拒绝HO假设，接受H1假设。 最后结果：最后的结论有可能是错的，因为存
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2024-06-04 06:09:43
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# Python假设检验计算p值
假设检验在统计学中起着至关重要的作用，用于判断观察到的数据是否与我们的假设相符。在Python中，我们可以使用不同的库来进行假设检验，比如`scipy.stats`库中的`ttest_ind`函数用于独立双样本t检验。
## 什么是p值？
在假设检验中，p值是一个用于判断观察到的数据是否与我们的假设相符的指标。p值越小，表示观察到的数据与我们的假设越不相符。
原创
2024-06-29 06:21:56
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python 计算 delong 显著性检验
在数据科学与机器学习领域，检验两个模型的性能差异是否显著成为了一个重要探索方向。在多个模型的比较中，Delong显著性检验被广泛应用于判断接收器操作特征曲线（ROC Curve）下的面积（AUC）在不同模型间的显著性差异。尤其是在医学影像、金融风险等领域，如何精准评估模型的相对性能成了研究热潮。本文将详细记录如何在Python环境中进行Delong显
