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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# 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
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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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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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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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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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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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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White检验是一种用于检验线性回归模型中误差项同方差的统计方法。这种检验方法可以在各种数据分析场景下被广泛应用，如金融分析、市场研究和工程学。然而，如何在Python中实现White检验，则是许多数据科学家在数据建模过程中的一个常见挑战。本文将详细记录解决“White检验检验 python”问题的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析。
### 背景描述
在20
我们前面讲了异方差，也讲了怎么用图示法来判断是否有异方差，这一篇来讲讲怎么用统计的方法来判断有没有异方差。关于检验异方差的统计方法有很多，我们这一节只讲比较普遍且比较常用的white test(怀特检验)。假设现在我们做了如下的回归方程：如果要用怀特检验检验上述方程有没有异方差，主要分以下几个步骤：1.step1：对方程进行普通的ols估计，可以得到方程的残差ui。2.step2：以第一步估计估计
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2023-08-30 19:25:03
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导入相关库：导入数据为了开始执行离群值测试，我们将导入一些每10分钟采样的平均风速数据说明：在任何数据集中， outlier都是与其他数据点不一致的基准点。 如果从特定分布采样的数据具有高概率，则异常值将不属于该分布。 如果特定点是异常值，则有各种测试用于测试，这是通过常态测试中使用的相同的空假设测试来完成的。Q测试Dixon的Q-Test用于帮助确定是否有证据表明某个点是一维数据集的异常值。 假
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2023-07-27 12:11:56
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图片工具检查图片是否损坏日常工作中，时常会需要用到图片，有时候图片在下载、解压过程中会损坏，而如果一张一张点击来检查就太不Cool了，因此我想大家都需要一个检查脚本；测试图片，0.jpg是正常的，broke.jpg是手动删掉一点内容后异常的：脚本运行结果：代码如下：# 从本地判断图片是否损坏
def is_valid_image(path):
'''
检查文件是否损坏
'''
try:
bVali
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2023-09-21 01:35:48
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因为写代码的缘故，经常会去看Stack Overflow网站，国内非程序员同学可能对这个网站比较陌生，但在英文世界里，这可是最大的IT技术问答网站，有最权威、最及时、最丰富的技术问题Q&A。 所谓“编程不识Stack Overflow，纵称程序员也枉然”，Stack Overflow也算是国内程序员最常逛的网站之一，为什么这么受欢迎呢？我觉得有5点：1、Stack Overflow是英文
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2024-06-25 10:50:02
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