# 使用Python实现AD检验（Anderson-Darling Test）
在统计学中，检验一个样本是否来自一个特定的分布是很重要的。Anderson-Darling检验（AD检验）是一种常用的方法，主要用于检验样本数据是否符合正态分布。本文将介绍如何使用Python实现AD检验，并给出相应的代码示例。
## 什么是Anderson-Darling检验？
AD检验的基本思路是比较样本数据
原创
2024-10-10 06:01:59
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今天主要学习了Python函数式编程，在此总结一下 1.Python中函数也是一种对象，我们可以用变量来指向函数，并且实现调用。f=abs
l=f(-10)
print(l)
#Output:10 2.函数中可以传入函数，这样的函数叫做高阶函数。f=abs
def add(a,b,f):
c=a+b+abs(-1)
print('sum is %d'%c)
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2023-09-25 17:51:00
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# 如何实现“ad检验 python”
## 1. 简介
在数据分析和统计学中，“ad检验”（Anderson-Darling test）是一种用于检验数据是否来自某个特定的概率分布的统计方法。在Python中，我们可以使用`scipy.stats`模块中的`anderson()`函数来进行ad检验。
在本文中，我将向你介绍如何在Python中实现ad检验，并提供了详细的步骤和示例代码。
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原创
2024-01-22 06:14:47
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以下应用有什么共同点：预测未来三个月的一个家庭的电力消耗；估计在一定时期内道路的交通量；以及预测一个股票在纽约证券交易所上交易的价格。以上都涉及时间序列数据的概念！如果没有“时间”成分，你就无法准确地预测这些结果。随着越来越多的数据的产生，时间序列预测越来越成为数据科学家掌握的关键技术。但是时间序列是一个复杂的话题，涉及多个方面。首先，如果我们希望预测模型工作得很好，使时间序列平稳是关键。为什么？
所有事情想做的十拿九稳，还是要讲究方法，人没有机器那么精准无误，但是还是可以想办法去避免一些错误。 接着大佬的博客总结一下自己最近出过的错误原理图检查 先说说原理图的布局吧，元件比较多的时候，要将元件、位置、连接线放置整齐（如果是多个一样的元件，可以按住Shift拖动一个元件的电路）放置整齐的时候还方便检查错误。1.检查原理图中元件与封装库中是否对应 1）正负极 特别注意的是要看原来封装库中是否画
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2023-08-18 20:38:47
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异常检测（Anomaly Detection），以下简称AD，是机器学习算法的一个常见应用。它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。一、什么是AD？为了解释AD，下面举一个例子。假设生产出飞机引擎，需要进行QA（Quality Assurance质量保证，关注的是对质量的检测，通过改进细节提高质量），我们测量了飞机引擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量，或者
9.1简明matplotlib API入门9.1.1图片与子图matplotlib绘制的图位于图片（Figure）对象中，使用plot.figure生成一个新图fig = plt.figure()#不会有任何显示，无法用空白的图片绘图需要使用add_subplot创建一个或者多个子图（subplot）fig = plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure a
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2024-09-22 13:57:09
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假设检验可以建立批判思维，切忌盲目追寻他人的观点。在各个领域都应用广泛，例如犯罪学，科学研究中都会假设某个推理，然后通过一系列结论去证明这个推断是否成立，如果成立则接受假设，若不成立则接受反面推断。
假设检验的四个步骤
一、问题是什么
1.明确问题是什么，根据问题假定两个假设：零假设和备选假设，两个假设是对立的。零假设总是表述为研究没有改变，
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2024-06-05 04:11:15
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# 使用Python实现DM检验的完整指南
## 引言
DM（Diebold-Mariano）检验是一种用于比较两个预测模型的有效性的方法。在金融、经济和机器学习等多个领域，DM检验帮助研究人员评估不同模型的相对性能。对于刚入行的小白开发者，理解并实现DM检验的方法可能会有些困难。本文将通过详细的步骤和代码示例，带领你掌握DM检验的实现过程。
## 流程概述
在开始之前，我们先把整个实现过
原创
2024-09-14 04:45:53
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# Python实现F检验
## 引言
F检验是一种用于比较两个或多个样本方差是否有显著差异的统计方法。它基于两个独立样本的方差比值构建了一个统计量，并与理论上的F分布进行比较来确定差异的显著性。在统计学和数据分析领域，F检验是一种常见的方法，用于比较实验组和对照组之间的差异是否显著。
本文将介绍F检验的基本原理、应用场景以及如何使用Python实现F检验。
## F检验的原理
F检验的
原创
2023-08-30 11:13:00
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使用Python实现MK检验的复盘记录
在数据分析和统计中，MK检验（Mann-Kendall检验）是一种常用的无参数检验方法，用于检测时间序列中的趋势。随着数据科学的发展，对MK检验的需求逐渐增多。本文记录了使用Python实现MK检验的整个过程，并详细阐述相关的技术原理、架构以及应用场景。
```markdown
### 背景描述
自2020年以来，随着大数据时代的到来，越来越多的行业开
# Python实现AD转换
## 1. 简介
在嵌入式系统中，模拟到数字（AD）转换是一项常见的任务。AD转换是指将模拟信号转换为数字信号的过程，常用于测量和采集传感器数据等应用场景。
本文将教会刚入行的小白如何使用Python实现AD转换。我们将分步骤介绍整个过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 2. AD转换的流程
下表展示了实现AD转换的步骤和相应的代码示例：
| 步骤 |
原创
2023-11-26 03:44:15
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正态分布广泛存在于自然现象、生产、生活的方方面面，例如试卷命题难度，产品的使用寿命、农作物产量、气温、降水量、工资收入、人类的身高体重肺活量，甚至颜值……关于正态分布的数学定义及各种性质，不在此赘述。简单理解，就是“两头小，中间大”，比如长相奇丑无比和倾国倾城的人都是少数，绝大多数人都属于大众脸。很多时候，在进行数据分析工作时，首先要看的就是数据是服从何种概率分布，而正态分布则是最重
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2024-09-15 17:19:59
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统计假设检验有很多，从大的方面包括参数检验与非参数检验。参数检验有我们常见的关于方程模型显著性检验的F检验，方程参数的T检验等；而非参数检验中比较常见的则包括符号检验、秩和检验以及游程检验。提到参数检验时，不得不说的一个概念就是P-值，也就是SAS&SPSS等统计软件输出结果中的做sig.值，到底什么是sig.值是什么，它与我们平时所熟悉的概率P有什么关系，最初它是怎样形成的……提
Python 记录文件操作：os.mknod("test.txt") 创建空文件
fp = open("test.txt",w) 直接打开一个文件，如果文件不存在则创建文件
关于open 模式：
w 以写方式打开，
a 以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)
r+ 以读写模式打开
w+ 以读写模式打开 (参见 w )
a+
SPSS 25 是一个集成的系列产品，解决了整个分析过程，从策划到数据收集，分析，报告和部署。随着十几完全集成的模块可供选择，你可以找到你需要的专业能力，以增加收入，超越竞争对手，进行研究，并做出更好的决策。包括贝叶斯统计，新的图表构建器，客户请求的统计增强功能等，可以更好的应用高级统计分析，解决最棘手的业务问题，帮助用户快速轻松从数据中获取新洞察。 SPSS 25 提供了大量专业统
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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量化金融–假设检验3-分类数据的检验 分类型数据的常用检验方法量化金融--假设检验3-分类数据的检验分类型数据的介绍常用的检验方法卡方检验、Fisher检验方法的分析原理介绍卡方检验Fisher检验 分类型数据的介绍分类型数据也称为频数数据。在数据样本中，我们称落入某一个特定分组的样本数量为频数；当分组的维度只有1时，我们称这样的数据为单因素频数表；当分组的维度为2时，我们称这样的数据为列联表数据
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2024-01-17 18:30:45
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这几天在一个项目上需要用到K均值聚类算法，以前都是直接利用百度老师copy一个Kmeans算法代码，这次想自己利用已知的算法思想编写一下，编写才知道，虽然熟悉了算法思想，真正实现时，还是遇到不少bug，这就是小学老师说的"眼高手低"，还是需要亲自动手实现一下，才算真正的掌握思想。回顾一下Kmeas算法思想，将若干元素聚为k类，使之，每一类内的元素相似度较高，类间的元素相似度较低，达到将若干元素划分
注：终于写到最激动人心的部分了。假设检验应该是统计学中应用最广泛的数据分析方法，其中像"P值"、"t检验"、"F检验"这些如雷贯耳的名词都来自假设检验这一部分。我自己刚开进入生物信息学领域，用的最多的就是"利用t检验来判断某个基因在实验组和对照组中表达量的差异是否显著"。此外，对"P值"真正含义的探究也开启了自学概率论与数理统计之路。因此无论是应用价值，还是对我学习统计学的影响，这部分的内容都是意
