尼奎斯特取样定理：如果取样速率大于模拟信号最高频率的2倍，则可以用得到的样本恢复原来的模拟信号。海明码：利用奇偶性来检错和校验的方法。假设有m位信息码，加入k位校验码，则满足m+k+1<=2k，使不等式成立的x的最小值就是校验码的位数。习题：电话信道的频率为0-4kHZ ，若信噪比为30dB，则信道容量为（12）kb/s ，要达到此容量，至少需要（13）个信号状态。(12)A.4 B
目录SPSS非参数检验概述两独立样本的非参数检验两独立样本的曼-惠特尼U检验 SPSS非参数检验概述参数检验 VS 非参数检验 参数检验：在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法非参数检验：在总体分布未知的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的一类方法 注意：由于非参数检验方法不涉及有关总体分布的参数，因而得名“非参数”检验如果样本不能很
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2023-12-17 19:33:59
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t检验
适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与
均数间、两
样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。（处理时不用判断分布类型就可以使用t检验）
t'检验
应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。
U检验
应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U
本文主要讲解的是使用SPSS进行非参数检验中两独立样本的曼-惠特尼U检验分析操作教程，附案例实战
原创
2024-05-24 10:41:49
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目录数据类型相关性分析的方法用spss操作卡方检测Eta检测 皮尔逊(Pesrson)检测 Spearman(斯皮尔曼)数据类型先说明spss里的三种数据类型, 可以在 数据视图|测量 那里看到分别是1. 标度型(又称定距型) 简单来说就是有高低区别又有大小取值的, 如温度, 身高, 体重2. 有序性(又称定序型) 只有高低区别, 没有大小取值(或者和取值没
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2023-09-25 09:11:57
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# R语言做U检验
U检验（Mann-Whitney U检验）是一种非参数统计方法，用于比较两组独立样本的差异。它适用于数据非正态分布、样本量较小或者方差齐性假设不成立的情况。本文将详细介绍如何使用R语言进行U检验，并给出相应的代码示例。
## U检验的原理
U检验是基于秩和的比较方法，它将两组样本合并后进行排序，并计算每个样本的秩次。然后，通过比较两组样本的秩和来判断它们是否有差异。具体步
原创
2024-02-16 06:14:11
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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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有小伙伴曾经提出过这样的疑问，从下图中SPSS菜单的两个入口进去，都是做卡方检验吗？两者有啥区别？点击Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs点击Analyze → Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → Chi-square经常看医咖会文章的小伙伴应该会注意到，上面第一张图在卡方检验的教程中多次出现，详见：那第
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2023-09-13 18:01:53
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在金融领域中，我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布。好的信用风控模型一般从准确性、稳定性和可解释性来评估模型。sOf免费资源网一般来说。好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的，KS正好是有效性指标中的区分能力指标：KS用于模型风险区分能力进行评估，KS指标衡量的是好坏样本累计分布之间的差值。sOf免费资源网好坏样本累计差异越大，KS指标越大，那么模型的风险区分能力越
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2024-01-24 19:13:32
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# Python 中的斯皮尔曼系数强弱检验
斯皮尔曼系数是一种非参数统计量，主要用于衡量两组数据之间的单调关系。斯皮尔曼系数通常用于评估排名数据的相关性，尤其是在不满足正态分布且具有 ordinal 特征的情况下。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Python 中计算斯皮尔曼系数，并进行强弱检验。
## 1. 斯皮尔曼系数简介
斯皮尔曼系数（Spearman's rank correlatio
原创
2024-10-24 04:57:11
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假设检验整理项目中暂时需要用到的假设检验方法1.单总体U检验U检验又称Z检验。 Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法（总体的方差已知）。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。引用：2.T检验亦称student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。目
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2023-11-14 10:13:26
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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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# Python中的U检验与缺失值处理
## 引言
U检验（Mann-Whitney U test）是一种非参数检验方法，主要用于比较两个独立样本是否来自同一分布。与传统的t检验相比，U检验对样本数据的分布要求较低，因此在处理非正态分布的数据时尤为有效。然而，在数据分析中，缺失值的存在可能会干扰U检验的结果。因此，了解如何在Python中使用U检验，并处理缺失值，是分析数据的重要技能。
##
一，hashlib 文件一致性校验为何要进行文件一致性校验?为了确保你得到的文件是正确的版本，而没有被注入病毒和木马程序。例如我们经常在网上下载软件，而这些软件已经被注入了一些广告和病毒等，如果不进行文件与原始发布商的一致性校验的话，可能会给我们带来一定的损失。文件一致性校验原理要进行文件的一致性校验，我们不可能像文本文件比较那样，将两个文件放到一起对比，因为很多的时候文件
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2023-11-30 22:39:17
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u检验和t检验 u检验和t检验可用于样本均数与总体均数的比较以及两样本均数的比较。理论上要求样本来自正态分布总体。但在实用时，只要总体均数μ与已知总体均数...
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2023-11-08 11:51:30
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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
# 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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python画弗里德曼（Friedman） 检验和秩和检验（Nemenyi）检验图画好后效果图实现代码如
原创
2022-07-14 17:36:44
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