假设检验1.基本概念假设检验的基本步骤（以两个总体均值的假设检验为例）(2)确定小概率事件的界值，一般情况下我们将p<0.05或p<0.01作为小概率的界值
(这里的0.05和0.01称为显著性水平)(3)获取样本，即随机抽样(4)选择检验的方法，选择具体的检验统计量并计算(5)确定P值，并根据P值与显著性水平的关系得出相应结论假设检验的两类错误 接受 H0拒绝 H0H0为真
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2023-07-29 22:33:13
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python的levene函数1、用于检验方差齐性2、levene(*args, center='median', proportiontocut=0.05)参数：*args：可选多个样本。center：多个参数可选，分别为 {'mean', 'median', 'trimmed'}，即{“均值”，“中位数”，“修剪过的数值”}，代表在测试中使用数据的哪个函数，默认 是“mean（中位数）”。pr
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2023-08-05 14:04:17
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# 如何在Python中进行Levene检验
## 一、概述
Levene检验是一种用于检验不同组之间方差是否相等的统计方法，尤其适用于对非正态分布的数据。本文将通过具体步骤教你如何在Python中进行Levene检验。接下来，我们将介绍整个流程，并通过代码示例使你更好地理解。
## 二、流程概述
以下是进行Levene检验的主要步骤。我们将详细阐述每一步该做什么。
| 步骤 | 说明
Levene's test is a statistical method used to determine if there is a significant difference between the variances of two or more groups. In Python, the `scipy.stats.levene` function can be used to pe
原创
2024-01-13 07:40:03
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假设检验的显著性差异检验主要是用来比较两组或多组数据中，是否每组数据对结果的影响基本一致。换言之，这是用来判断每组数据代表的因素中，是否有主要影响因素。大致思路是先检验各组数据是否有显著性差异，再进行事后分析找出有显著差异的因素 文章目录w检验Levene检验显著性检验单向方差分析（F检验）Kruskal-Wallis H检验事后分析方差齐性方差不齐 w检验W检验全称Shapiro-Wilk检验，
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2023-10-26 15:24:00
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统计性检验本文分为四个部分：正态性检验相关性检验参数统计假设检验非参数统计假设检验 1.正态性检验本部分列出了可用于检查数据是否具有高斯分布的统计检验。w检验（Shapiro-wilk test)检验数据样本是否具有高斯分布。from scipy.stats import shapiro
data = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]
stat,p = sh
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2023-10-07 16:46:30
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python天生就是适合用来做爬虫，结合selenium真是如虎添翼；1) 安装库pip install selenium
pip install selenium-wire2）添加驱动，比如 chrome需要下载一个驱动，放到项目目录下或者python安装目录下，根据机器上对应的chrome版本进行下载。我是放在python3.exe的目录下载地址：CNPM Binaries Mirrorsel
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2024-07-03 22:49:37
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Python实现Welch’s T-test@authot: Heisenberg@date: 2022.11.15T-testt检验（t test）又称学生t检验（Student t-test）用于统计量服从正态分布，但方差未知的情况，用t分布理论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，通常用于估算两组数据是否有显著的差异。用途单样本均值检验（One-sample t-test）
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2024-02-26 19:12:22
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使用Python进行简单的常用的假设检验，主要有数据正态性检验、独立两样本t检验、单因素方差分析、相关性检验。 P：拒绝原假设（H0）时犯错误的可能性，这个P值很小（P<0.05代表P很小），则可以认为原假设时错误的。1.K-S检验 用来判断一组数据是否服从正态分布 使用Scipy库中的stats模块K-S检验Kolmogorov-Smirnov检验它是检验单一样本是否来自某一特定分布的方法
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2023-11-12 08:49:32
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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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常用的假设检验在统计学中，存在着数百种假设检验。而在数据分析、机器学习项目中，只有一小部分较常使用。本文介绍了17种常用的假设检验，包括适用场景及使用Python API的例子。让我们一起来学习吧！目录1. 正态分布检验1.1 Shapiro-Wilk Test(W 检验)1.2 D’Agostino’s Test1.3 Anderson-Darling Test2. 相关性检验2.1 Pear
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2023-12-18 11:09:44
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关于方差齐性 方差齐，说明样本来自同一个总体，可以采用方差分析中的方法，若不齐，说明肯定不是来自同一个样本，用非参数检验。方差齐性检验是方差分析的重要前提,是方差可加性原则应用的一个条件。方差齐性检验是对两（多）样本方差是否相同进行的检验。这句话怎么理解呢？1，1 ，1和2,2,2方差一致，抽样分布认为其来自同一个总体，而如果是1,2,3与10,200,3000，方差不同，来自不同总体。 参数检验
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2023-12-12 11:38:41
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正如我们在<<正态分布与方差齐性的检验方法与SPSS操作>>一文中的介绍，方差齐性检验有F检验、Bartlett χ2检验、Levene检验、残差图。F检验和Bartlett χ2检验要求数据资料具有正态性，而且F检验只能检验两个总体方差是否齐同，Levence检验所分析资料可不具正态性，结果更为稳健也可以检验多个总体的方差齐性。示例依旧采用<&l
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2023-11-08 23:15:36
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统计量统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义，对于单个微观粒子，宏观量是没有意义的．相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量。需要指出的是，描写宏观世界的物理量例如速度、动能等实际上也可以说是宏观量，但宏观量并不都具有统计平均的性质，因而宏观量并不都是统计量。样本均值样本均值(sample mean)又叫样本均数。即为样本的均值。均
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2024-04-01 10:12:45
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方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“ 变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上 样本均数差别的 显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多 控制变量中哪些变量是对观测变
方差分析主体间单因素方差分析（ANOVA）用于比较两个或多个独立分组的因变量均值
1. 目的：检验两个或多个分组的因变量均值是否存在显著差异
2. 所需数据：
两个（或多个）不同分组（或分类）的主体间因子的自变量+连续因变量
3. 假设条件：
a. 观测值独立
b. 各组总体的因变量取值服从正态分布
c. 各组总体方差相同（齐性）--莱文检验
4. 原假设和备择假设：
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2024-01-22 14:00:59
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## R语言中的Levene检验及其数据使用
Levene检验是一种用于检验多个样本方差齐性的方法。它最常用于统计分析和方差分析（ANOVA）中，确保不同组的数据具有相似的方差分布。这一检验方法的优势在于它对数据的分布假设要求较低，更为鲁棒。R语言则提供了便捷的实现方法，使用`leveneTest()`函数，可以轻松地进行Levene检验。
### 1. Levene检验的基本介绍
在进行方
# Python拉伊达检测法代码实现指南
## 1. 检测法简介
拉伊达检测法（Levene's test）是一种常用的方差齐性检验方法，用于比较两个或多个样本间的方差是否相等。在Python中，我们可以使用`scipy`库的`levene`函数来实现拉伊达检测法。
## 2. 代码实现步骤
下面通过一张表格来总结整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
原创
2023-07-21 07:47:03
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介绍各种类型方差分析的R语言实现方法，目录如下： 文章目录多样本均数比较的方差分析完全随机设计资料的方差分析随机区组设计资料的方差分析拉丁方设计方差分析两阶段交叉设计资料方差分析多个样本均数间的多重比较LSD-t检验TukeyHSDDunnett-t检验SNK-q检验多样本方差比较的Bartlett检验和Levene检验多样本方差比较的Bartlett检验多样本方差比较的Levene
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2023-12-08 20:22:47
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# Python中的莱文检验及方差齐性分析项目方案
## 1. 项目背景
在统计分析中，方差齐性是一种重要的假设，它要求参与比较的组别在方差上是相等的。方差齐性是许多统计检验（如ANOVA）有效性的基础。因此，在进行这些检验之前，确认方差齐性是至关重要的。莱文检验（Levene's Test）是一种常用的方法，用于检验多个组的方差是否相等。
## 2. 项目目标
本项目旨在使用Python
