原标题：为什么Julia比Python快？因为天生理念就更先进啊选自Github参与：思源、李亚洲Julia 语言因为「快」和「简洁」可兼得而闻名，我们可以用类似 Python 的优美语句获得类似 C 的性能。那么你知道为什么 Julia 比 Python 快吗？这并不是因为更好的编译器，而是一种更新的设计理念，关注「人生苦短」的 Python 并没有将这种理念纳入其中。其实像以前 C 或其它主流
# 用Python实现均值检验显著差异
**前言**
均值检验是一种常用的统计方法，通常用于比较两个或多个样本均值之间的差异是否显著。在数据科学和机器学习中，了解如何执行这种检验是非常重要的。本文将带你一步一步地了解如何在Python中实现均值检验显著差异。
### 流程概述
在实现均值检验显著差异之前，我们需要明确整个过程。以下是实施的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 05:29:19
108阅读
目录一、什么是假设检验二、弃真错误、取伪错误三、显著性水平
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α、
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2023-12-20 09:04:02
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请问能用SPSS进行差异显著性分析吗？ 具体用哪个命令啊？如果不行，还有其他办法进行差异分析吗？比如说我有几组数据：一组是空白对照 ，另外几组是不同浓度的处理组，我想对各个处理组与空白组进行差异分析，用哪个命令，如何分析最好呢？可以，根据你要比较的对象，选用不同的方法。analyze-comparemeans或者analyze-general linear model有不同的子菜单，用哪一个，需要
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2023-12-31 22:41:45
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时间序列数据是机器学习中最具挑战性的任务之一，也是与数据相关的现实问题之一，因为数据实体不仅取决于物理因素，而且主要取决于它们发生的时间顺序。我们可以基于一个单变量特征和两个双变量或多变量特征来预测时间序列中的目标值，但在本文中，我们将学习如何对来自Kaggle的Rainfall数据集执行单变量预测。什么是单变量预测？单变量预测通常用于您想要预测单个变量的值时，特别是当该变量存在可用的历史数据点时
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2024-07-25 16:54:41
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本篇博客的重点不在于回归模型的建立，而在于模型建立后的显著性检验。1.回归分析1.1 定义 回归分析就是对具有相关关系的两个或两个以上变量之间数量变化的一般关系进行测定，确定因变量和自变量之间数量变动的数学表达式，以便对因变量进行估计或预测的统计分析方法。回归分析的数学描述如下： 假设变量与随机变量之间存在较显著的相关关系，则就有以下的回归模型：其中为随机变量。而常用的回归模型是以下的线性形
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2023-09-01 19:02:28
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【例3-3】(例3.6) 某工厂生产某种电器材料. 要检验原来使用的材料与一种新研制的材料的疲劳寿命有无显著性差异, 各取若干样品, 做疲劳寿命试验, 所得数据如下 (单位: 小时) :原材料:40, 110, 150, 65, 90, 210, 270,
新材料:
60, 150, 220, 310, 350, 250, 450, 110, 175.
一般认为, 材料的疲劳寿命服从对数正态分布,
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2024-01-09 23:23:48
39阅读
# Python皮尔逊相关系数做显著性差异检验
## 引言
在数据分析中，我们经常需要评估两个变量之间的相关性。其中一个常用的方法是使用皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）。然而，仅仅通过相关系数的大小来判断两个变量之间是否存在显著性差异是不够的。为了更准确地评估相关性的显著性差异，我们可以进行假设检验。本文将教你如何使用Python进行皮尔逊相关系数
原创
2023-12-21 10:54:25
400阅读
在这篇博文中，我将探讨如何用 Python 进行显著性差异性检验。这是一个统计学的方法，用于判断两组数据之间的差异是否显著，以便帮助我们做出数据驱动的决策。根据统计学的定义，显著性检验是用于评价观察到的数据与假设之间的差异程度，通常通过 p 值来表示。
> **显著性检验**
> “显著性检验是通过样本数据来判断总体参数是否符合某一特定条件，以为科学决策提供依据。” — 《统计学基础》
在数据
数据一个深度学习项目最好的初始状态是拥有漂亮的数据，但是一般情况下很难达到这种条件，往往需要根据自己项目的需求寻找相应的数据。对于目标检测项目来说，漂亮的数据应该是按照规范的标注。那么有数据却没有标注怎么办，我们推荐一款开源的标注工具 LabelImg 想尝试一下本项目，苦于没数据怎么办？有数据不想标注，想看一下本项目的效果怎么办？这都不是问题，文末联系我，为你准备了两份数据！模型目标
文章目录前言一、假设检验(hypothesis testing)与显著性水平
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α二、T检验简介2.1 单样本均值检验2.2
显著性检验包括参数估计与假设检验，指事先对总体的参数或者总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设是否合理。即分为两个步骤：第一步需说明样本是否能代表总体，第二步用样本判定假设。 1.参数估计概念参数估计：即用样本统计量估计总体的方法，包括点估计与区间估计两种。方差齐性：方差齐性检验（Homogeneityof variance test）是数理统计学中检查不同样本的总体方
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2023-10-11 16:05:09
89阅读
假设检验假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。显著性检验显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样样本的分析，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、F检验等。检验的原理基本思想是小概率事件，即小概率
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2023-07-27 21:46:01
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相关性差异性分析是一种用于比较不同组之间相关性差异的统计分析方法。在这种分析中，我们通常会比较两个或多个群体、样本或实验条件之间的相关性程度是否存在显著差异。例如，假设我们有两组数据，分别代表两种不同的治疗方法对患者病情恢复的影响。我们想要确定这两种治疗方法在疗效上是否存在显著的差异。此时，相关性差异性分析可以帮助我们比较两种治疗方法对病情恢复的相关性差异，从而评估它们之间的疗效差异。在实际应用中
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2024-06-07 22:43:35
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在企业生产过程中，我们往往需要对产品质量负责。最常见的场景是，如何判断生产线中的产品，是否满足质量标准？比如，某工厂现有一批产品，目标生产重量是 20g，通过随机抽取不同的产品，如何检验它们的重量是否满足预期？在 Minitab 中使用「假设检验」，能够帮助我们取得事倍功半的质量管控效果。下面，让我们通过一个场景案例，来学习如何利用 Minitab 的 T 检验工具进行假设检验分析。本期《举个栗子
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2023-11-03 16:58:10
258阅读
无论是科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个或是多个数据集之间是否存在差异的方法一直被广泛应用于各个科研领域。如果我们想要判断样本与总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的，我们就需要对数据进行显著性检验。在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，就是事先对
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2023-12-20 17:22:06
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# Python做线性拟合显著性检验
线性拟合是统计分析中广泛使用的一种方法。其目的在于通过线性函数描述两个变量之间的关系。为了评估这种关系的显著性，显著性检验是一个非常重要的步骤。本文将介绍如何使用Python进行线性拟合及其显著性检验，并提供相关的代码示例。
## 什么是线性拟合
线性拟合是通过观察的数据点，找到一个最佳的线性方程，使得这个方程能尽量准确地预测一个变量（因变量）与另一个变
# Python 如何做显著性检验
显著性检验（Significance Testing）在统计学中扮演着重要的角色，帮助我们判断实验结果是否由于随机性引起的。它通常用于比较两组或多组数据的均值、方差等特征，检验假设的成立与否。在这篇文章中，我们将探讨显著性检验的基本概念，以及如何使用Python进行显著性检验，包括常用的检验方法和具体的代码示例。
## 1. 显著性检验的基本概念
显著性检
Bootstrap 分析方式属于一种无参数分析方法。主要是为了用经验分布代替真正的分布。主要依赖对观测到的样本的重新抽样。具体来说：Bootstrap方法从观察数据出发，不需任何分布假定，针对统计学中的参数估计及假设检验问题，利用Bootstrap方法产生的自举样本计算的某统计量的数据集可以用来反映该统计量的抽样分布，即产生经验分布，这样，即使我们对总体分布不确定，也可以近似估计出该统计量及其置信
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2024-01-03 16:46:44
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▷ 举个栗子！Minitab 技巧自 2016 年以来，优阅达《举个栗子》内容专栏已陪伴众多企业用户高效工作，解决真实业务场景中的用数问题。 2022 年，全新系列《举个栗子！Minitab 技巧》出炉啦~优阅达期待能够持续分享经验，帮助用户发现更多 Minitab 使用技巧，加速业务场景的融合运用，释放数据创新价值！作为现代质量管理统计的领先者，Minitab 无可比拟的强大统计功能、简易的可视
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2024-07-09 19:22:48
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