我正在尝试进行AB测试-比较网站上变体之间的收入。我们的标准方法(使用t检验)似乎不可行，因为无法对收入进行二项建模。但是，我阅读了有关引导的内容，并提出了以下代码：import numpy as npimport scipy.stats as statsimport randomdef resampler(original_array, number_of_samples):sample_arr
GEE上的MK趋势检验分析可以参考本文总结了基于python的MK趋势检验代码，为了方便大家使用，也记录了输入格式。MK趋势检验结果并绘制折线图对Excel一行一行计算标准分数Z判断两个时间序列是否有交点，交点位置一、MK趋势检验结果出图结果展示： 输入格式： *Excel里面的数字格式要改成数值类型 读取数据，提取年份和趋势分析数据：import numpy as np
import pand
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2023-10-08 12:44:11
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前言今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明，请注意，本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验，对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解，因此读者应该具有一定统计学基础。正态性检验正态性检验是检验数据是否符合正态分布，也是很多统计建模的必要步骤，在Python中实现正态性检验可以使用W检验(SHA
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2023-11-22 20:02:23
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基本概念秩：rank，秩次，序数秩和：秩次的和平均秩次：将数据从小到大排序并编号之后序号的平均数通过秩转换获得无量纲的统计量秩和比的精髓不在前半部分的根据秩次为评价对象排序，而在于后半部分的正态离差分档。做综合评价时，可以利用TOPSIS等更加细腻的方法为评价对象排序，再与秩和比法结合进行分档。算法过程生成原始数据表排序编秩（整(秩)次秩和比法/非整(秩)次秩和比法）计算秩和比(RSR)或加权秩和
# python做f检验
## 1. 什么是f检验
F检验（F-test）是一种统计方法，用于比较两个或多个样本的方差是否相等。它通过计算F值来判断样本的方差是否存在显著差异。在实际应用中，F检验常用于判断两个或多个实验组的差异是否显著，以及是否可以使用同一种方差分析方法进行进一步的统计推断。
## 2. F检验的原理
F检验基于方差的比较，通过计算方差之比的F值来进行假设检验。F值的计算
原创
2023-11-16 08:14:38
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windows下安装flaskflask介绍是一个轻量级的web应用框架, 使用python编写。 基于 werkzeugwsgi工具箱和 jinja2模板引擎。 flask使用 bsd 授权。 flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。 flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。 然而，flask保留了扩增的弹性...
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2023-09-14 08:56:58
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【小白从小学Python、C、Java】 【Python全国计算机等级考试】 【Python数据分析考试必会题】 ● 标题与摘要 Python数据分析 ADF平稳性假设检验● 选择题 以下关于ADF检验说法错误的是： A 可以用来检验时间序列是否平稳 B Python中可以用statsmodels模块实现ADF检验 C 在Arima模型中不会用到ADF检验 D 原序列未通过ADF检验，可以进行差分
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2023-09-14 16:42:38
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Python | KS检验以及其余非参数检验的实现1 什么是KS检验2 KS检验分类？3 KS检验的Python实现3.1 检验指定的数列是否服从正态分布3.2 检验指定的两个数列是否服从相同分布4 其余的非参数检验4.1 Wilcoxon符号秩检验（t检验的非参数版本）4.2 Kruskal-Wallis H检验（方差分析的非参数版本）4.3 Mann-Whitney秩检验5 参考 1 什么是
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2023-06-20 21:36:29
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上篇介绍了DF检验，该检验仅用于AR(1)过程的单位根检验，对于AR()过程来说，需要使用拓展DF检验（augmented Dickey-Fuller，ADF）。1 模型检验形式AR()过程的形式如下：上式可以转换成如下形式：而一阶检验的模型形式为：与一阶的形式相比，p阶形式的相当于；可以看做是的滞后期，是特有的部分。ADF检验使用的函数依然是urca工具包中的ur.df()：ur.df(y, t
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2023-08-12 19:51:51
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引入所需的包from scipy import statsimport numpy as np注：ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel均进行双侧检验H0:μ=μ0H_0: μ=μ_0H1:μ≠μ0H_1: μ≠μ_0单样本T检验-ttest_1samp生成50行x2列的数据np.random.seed(7654567) # 保证每次运行都会得到相同结果# 均值为5，方
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2024-08-22 12:39:36
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基于Python的T检验本文讨论的T检验分为三类，分别是：单样本t检验，适用于对一组数据的均值进行检验配对的双样本T检验，适用于配对的两组数据之间的差异进行检验独立双样本T检验，适用于两组两组独立数据的差异，又可以进一步分为等方差的独立样本t检验和异方差的独立样本T检验本文介绍3种T检验的使用方法，最后介绍T检验的一般报告格式单样本T检验单样本t检验用于比较单列正态分布与给定均值是否具有显著差异，
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2023-08-21 19:38:04
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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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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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废话不多说，直接开始进入配对T检验简单的说配对T检验就是单样本T检验的变形。用观察组和对照组相减。得到的差值做单样本T检验。例：为研究某铁剂治疗和饮食治疗营养性缺铁性贫血的效果，将16名患者按年龄、体重、病程和病情相近的原则配成8对，分别使用饮食疗法和补充铁剂治疗的方法，3个月后测得两组患者血红蛋白质如表3-1，问两种方法治疗后患者的血红蛋白值有无差别? 1.SASSAS语句：data
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2023-08-26 09:14:22
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t检验分为独立样本t检验、配对样本t检验与单样本t检验，除单样本t检验以外，均是研究X对Y的差异情况的分析方法，这里的X必须是分类数据，Y必须是定量数据。 独立样本t检验和单因素方差分析在功能上基本一致，但是独立样本t检验只能比较两个选项（如男性和女性）的差异情况。如果想比较不同专业（如市场营销、心理学、教育学和管理学共4个专业）的差异情况，则只能使用单因素方差分析。相较而言，独立样本
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2023-12-27 11:07:08
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独立双样本检验AB测试：为同一目标制定两个案例，测试出效果最好的案例，得出最后结果。例子：假设有AB两个键盘设计案例，测试同一时间打相同单词错误数量结果如下图，由于同一行是不同两个对象的测试结果，因此为独立双样本检验。描述统计分析：#读入数据
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
fileNam
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2023-12-01 14:57:21
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什么是卡方检验卡方检验是一种用途很广的基于卡方分布的假设检验方法，其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。其主要应用于分类变量，根据样本数据推断总体分布与期望分布是否有显著差异或推断两个分类变量是否相关或相互独立。卡方检验分类 卡方检验步骤卡方检验可以参照一般假设检验步骤：设置原假设与备择假设设置显著性水平根据问题选择具体的假设检验方式计算统计量
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2023-08-10 12:52:15
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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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一、概述（F检验）显著性检验：检测自变量是否真正影响到因变量的波动。（t检验）回归系数检验：单个自变量在模型中是否有效。二、回归模型检验检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0（或全为0），t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著的（或不显著）。F检验和t检验步骤：提出问题的原假设和备择假设在原假设的条件下，构造统计量根据样本信息，计算统计量的值对比统
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2023-07-14 10:19:21
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LLC初步分析基波分析法用基波分析法分析的原因用基波分析法分析的条件用基波分析法分析的目的用基波分析法分析的适用范围基于基波等效法分析LLC的等效模型LLC的输入等效模型LLC的输出等效模型LLC增益 基波分析法该章节介绍用基波分析法分析LLC的原因、条件、目的和适用范围用基波分析法分析的原因LLC变换依靠近似基波传输能量，所以需要采样基波分析法。用基波分析法分析的条件LLC电路含有LC谐振回路
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2024-06-24 14:23:00
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