1. 预备知识1.1 KS-检验KS-检验与t-检验等方法不同的是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布时，KS-检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候，KS-检验作为非参数检验，在分析两组数据之间是否存在异常时相当常用。PS：t-检验的假设是检验的数据满足正态分布，否则对于小样本不满足正态分布的数据用t-
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2024-07-31 18:34:16
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KPSS检验是用来判断时间序列是否具有单位根的一种统计方法，是时间序列分析中的重要工具。其对于经济、金融等领域的时序数据分析具有深远的影响，特别是在建模和预测中，对确立数据的稳定性具有至关重要的作用。
当我们的业务涉及到时间序列数据时，正确判断数据是否平稳，对于后续的模型建立以及预测效果至关重要。用数学公式表示：
\[
Y_t = \beta_0 + \beta_1 t + \varepsilo
# Python中的KPSS检验：了解平稳性检测
在时间序列分析中，平稳性检验是一个重要的环节。时间序列的平稳性关系到建模的方法和预测模型的准确性。KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）检验是一种用于检验时间序列是否平稳的统计方法。
## 什么是KPSS检验？
KPSS检验的主要目的是检验一个时间序列是否是平稳的。与另一个常用检验方法（单位根检验，例如
原创
2024-08-28 06:54:11
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假如要对一份统计数据进行分析，一般其来源来自于社会调研/普查，所以数据不是总体而是一定程度的抽样。对于抽样数据的分析，就可以结合上篇统计量及其抽样分布的内容，判断数据符合哪种分布。使用已知分布特性，可以完成对总体的统计分析。本文使用python函数判断数据集是否符合特定抽样分布。数据来源本次试验使用kagglehttps://www.kaggle.com/datasets上的公开数据集，可以通过搜
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2023-12-04 20:26:04
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一、业务背景在金融风控领域，常常使用KS指标来衡量评估模型的区分度（discrimination），这也是风控模型最为追求的指标之一。下面将从区分度概念、KS计算方法、业务指导意义、几何解析、数学思想等角度，对KS进行深入剖析。二、直观理解区分度的概念在数据探索中，若想大致判断自变量x对因变量y有没有区分度，常会将样本分为正负来观察变量的分布差异。那么，如何判断自变量是有用的？直观理解，如果两个分
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2023-08-31 16:00:29
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R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。在数据分析领域，我们经常需要对时间序列数据进行分析和建模。而对于时间序列数据的分析，ADF检验和KPSS检验是常用的工具。本文将介绍ADF检验和KPSS检验的原理和使用方法，并通过R语言的示例代码进行演示。
## ADF检验
ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是一种用于检测时间序列数据中是否存在单位根的方法。单位根表
原创
2023-09-11 04:19:08
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在进行时间序列分析时，KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）检验用于检测时间序列的平稳性。本文将详细记录如何使用R语言进行KPSS检验，结合备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和迁移方案，确保数据的可靠性及完整性。
### 备份策略
首先，为了保持KPSS检验数据的安全和完整性，需要设计一个有效的备份策略。以下思维导图展示了备份的整体结构，
1.KS检验Kolmogorov-Smirnov test（KS检验）是一种重要的非参数检验方法，应用非常广泛，比如之前介绍的数据库CMap，其核心算法就是借鉴KS检验。KS检验是一种统计检验方法，其通过比较两样本的频率分布、或者一个样本的频率分布与特定理论分布（如正态分布）之间的差异大小来推论两个分布是否来自同一分布。from scipy import stats
stats.kstest(rv
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2024-08-17 09:50:27
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sasssass的安装：sass依赖于ruby环境，所以装sass之前先确认装了ruby。安装完ruby之后，在开始菜单中，找到刚才我们安装的ruby，打开Start Command Prompt with Ruby，直接在命令行输入gem install sass,按回车键确认等待安装完成在安装的时候，请勾选Add Ruby executables to your PATH这个选项，添加环境变量
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2024-09-16 14:18:03
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# Python中的延迟计算
## 引言
在编程中，我们经常会遇到需要延迟计算的情况。延迟计算可以提高程序的效率，并且可以节省系统资源。Python作为一种高级编程语言，也提供了一些方法来实现延迟计算。本文将介绍Python中的延迟计算的概念、用法和示例代码。
## 什么是延迟计算
延迟计算，也被称为惰性计算或懒计算，是指在需要时才进行计算，而不是在定义时就立即进行计算。延迟计算可以避免不
原创
2023-08-26 15:01:28
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引用正态性检验之qqplot和ppplot原理及R语言实现QQ图 KS检验和SW检验的区别t检验算法及其在R语言中的实现R语言做正态分布检验R语言与统计分析数据统计中的方差分析第一步应该是检查数据，其次做正态性检验。而正态性检验：KS检验（样本量>5000）SW检验(样本量<5000)QQ图 目录引用1.QQ图2.K-S检验3.S-W检验 1.QQ图Q-Q图是一种散点图,对应于正态分布
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2024-05-23 07:24:14
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# Granger因果检验中的滞后（Lag）解释
在时间序列分析中，Granger因果检验是一个非常重要的工具。它的主要目的是确定一个时间序列是否对另一个时间序列具有预测能力。在应用这个方法时，滞后（Lag）作为一个关键参数，起到了重要的作用。那么，什么是滞后呢？在Granger因果检验中滞后又有什么样的影响呢？本文将通过示例和具体代码来阐明这些概念。
## 什么是滞后（Lag）？
滞后（L
原创
2024-10-01 10:19:40
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# Python中的Lag函数及其用法
在数据分析和数据科学领域，时间序列分析是一个重要的主题。Python提供了一些功能强大的工具来处理时间序列数据，其中之一就是“lag”功能。它允许分析师查看某些事件在时间上与其前一次或后一次事件之间的关系。本文将介绍Python中lag的用法，提供代码示例，并通过关系图和旅行图来进一步解释这些概念。
## 什么是Lag
Lag是指在时间序列中，对于某一
如有需要，评论私发数据原表（本文利用R语言） 文章目录平稳序列的拟合与预测1.1DF检验1.2ADF检验1.3模型识别1.4参数估计1.5模型检验1.5.1模型的显著性检验1.5.3参数的显著性检验1.6模型优化1.7序列预测 平稳序列的拟合与预测1.1DF检验类型一：无漂移项自回归结构 类型二：有漂移项自回归结构 类型三：带趋势回归结构 【例2-3续(2)】对1915-2004年澳大利亚自杀率序
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2023-08-10 18:00:14
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文章目录一、程序与进程1.1 创建进程的方式--multiprocssing1.2 Process类常用的方法和属性1.3 创建进程的方式1.3.1 multiprocessing模块Process子类创建进程1.3.2 Pool进程池二、并发和并行三、进程之间的通信3.1 队列的基本使用3.2 队列实现进程之间的通信四、线程4.1 创建线程的方式五、线程之间的通信六、线程操作共享数据的安全性问
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2023-09-19 05:03:47
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面板单位根检验(Stata)对于包含时间序列较长的面板数据，在回归前需要进行单位根检验，否则可能存在虚假回归问题。检验方法在Stata使用手册中可以查阅得到，包括LLC检验、HT检验、Breitung检验、IPS检验、fisher 检验以及Hardri LM检验。下面具体介绍相关命令及使用方法。**# versions 17.0
**# 1 数据准备
webuse pennxrate,clear
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2023-08-06 01:05:12
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BSS基站子系统（BSS）又称基站设备，它是GSM系统的重要组成部分。基站子系统主要包括：（1）基站收发信台（BTS）、（2）基站控制器（BSC）、（3）码变换和速率适配器（XCDR）、（4）无线操作维护中心（OMC_R）。概述 基站（BTS）提供GSM规范所要求的无线信道，与MS进行无线通信。我们的基站产品具有一定的基站控制功能，如小区资源管理、无线信道的激活等。 基站控制器的主要功能
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2024-07-29 16:29:05
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时间序列的平稳性检验是建模过程中的重要环节。KPSS 和 Dickey-Fuller 检验提供了两种互补的统计方法，可以帮助研
# PYTHON的lag包：数据分析中的强大工具
在数据分析和处理过程中，时间序列数据是一个重要的领域。为了深入了解这些数据，我们常常需要进行一些计算，比如计算滞后值。在Python中，`lag`包是一个非常实用的工具，可以帮助我们轻松实现这一功能。本文将介绍`lag`包的基本用法，结合代码示例，并以关系图和表格的形式来加深理解。
## 什么是滞后值？
滞后值是时间序列数据分析中的一个重要概
原创
2024-09-22 06:45:08
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记录自己的学习而已，防止后续自己找不到自己的代码test1文件说明：21个lammpstrj文件每个文件前9行都是一些文件的说明，有10000条数据处理要求：1.以id排序；2.作图# 1处理第一个需求，就是将文本文档分割，导出成文件
import pandas as pd
import glob
import matplotlib.pyplot as plt
import math
impor
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2023-10-24 09:04:24
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