PyTorch 中，nn 与 nn.functional 有什么区别？其实这两个是差不多的，不过一个包装好的类，一个是可以直接调用的函数。我们可以去翻这两个模块的具体实现代码，我下面以卷积Conv1d为例。首先是torch.nn下的Conv1d:class Conv1d(_ConvNd):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_si
2.1 广义符号检验1、符号检验结果（样本数据应支持备择假设）法1：自动识别零假设（根据样本分位数大小，设为备择假设）##自动识别零假设
sign.test=function(x,p,M0) #x为数据，p为分位数，M0为待检验的的数
{s1=sum(x<M0);s2=sum(x>M0);n=s1+s2
p1=pbinom(s1,n,p);p2=1-pbinom(s1-1,n,p)
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2023-09-18 19:29:52
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本章描述的命令允许你查询程序中定义的符号（变量名、函数名和类型）。 此信息是程序文本中固有的，不会随着程序执行而改变。 GDB 在程序的符号表中、在启动 GDB 时指示的文件中找到它（参见选择文件部分），或者通过文件管理命令之一（参见指定文件的命令部分）。有时，你可能需要引用包含异常字符的符号，GDB 通常将其视为单词分隔符。 最常见的情况是引用其他源文件中的静态变量（参见程序变量部分）。 文件名
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2023-07-18 17:24:24
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google找到了这么一段信息：换行符就是另起一行， 回车符就是回到一行的开头，'\n' 10 换行（newline） '\r' 13 回车（return）在windows系统下，回车换行符号 是"\r\n". 但是在Linux等系统下是没有"\r"符号的。在解析文本或其他格式的文件内容时，常常要碰到判定回车换行的地方， 这个时候就要注意既要判定"\r\n"又要判定"\n"。'\r'是回车，'\n
wilcoxon符号秩检验和wilcoxon秩和检验有3点不同，具体介绍如下：两者的特点不同：1、wilcoxon符号秩检验的特点：正负符dao号检验和威尔科克森符号秩检验，都可看作是就成对观察值而进行的参数方式的T检验的代用品，非参数检验具有无需对总体分布作假定的优点，而就成对观察值作的参数方式的T检验，必须假定有关的差别总体服从正态分布。2、wilcoxon秩和检验的特点：不受总体分布限制，适
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2023-12-20 09:02:11
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## Python 两组数据进行符号检验
符号检验（Sign Test）是一种用于检验两组相关样本中是否存在显著差异的非参数统计方法。它不依赖于数据的分布形式，因此适用于不满足正态性假设的情况。本文将详细阐述如何在 Python 中进行符号检验，并提供示例代码，加深理解。
### 符号检验的原理
符号检验基于对样本的符号进行统计分析。通过比较两组相关样本之间的差异，可以用符号 (+ 或 −)
原创
2024-10-28 04:08:50
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非参数检验非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。R语言可以进行各种不同的非参数检验，如Mann-Whitney U, Wilcoxon Signed Rank, Kruskal Wallis test 和 Friedman tests。曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U test) 或者叫做曼-惠特尼U检验，该检验主要是检验两组独立样
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2023-11-27 15:26:28
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1、Wilcoxon Signed Rank TestWilcoxon有符号秩检验(也称为Wilcoxon有符号秩和检验)是一种非参数检验。当统计数据中使用“非参数”一词时，并不意味着您对总体一无所知。这通常意味着总体数据没有正态分布。如果两个数据样本来自重复观察，那么它们是匹配的。利用Wilcoxon Signed-Rank检验，在不假设数据服从正态分布的前提下，判断出相应的数据总体分布是否相同
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2023-11-29 14:45:17
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目录一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析操作结果及分析二、独立样本：Mann-Whitney U检验分析操作结果及分析三、单因素ANOVA：Kruskal-Wallis检验分析操作结果及分析一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析：配对t检验适用于两组差值近似服从正态分布的数据。当不满足该前提时，可选择Wilcoxon符号秩检验。案例：研究者拟判断同一组研究对象在药物治疗前后体内甘油三酯水
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2024-08-17 10:22:33
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模拟常见分布及假设检验1. 常见分布1.1 生成特定分布的随机变量1.2 计算统计分布的分布函数2.假设检验2.1 正态假设检验2.2 独立性检验（卡方检验）2.3 均值检验2.4 同分布检验参考 1. 常见分布按随机变量类型为离散还是连续（取值个数为有限还是无限），可以将事件分布分为离散型分布与连续型分布。常见离散型分布有：二项分布（伯努利分布）泊松分布几何分布负二项分布超几何分布常见连续分布
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2023-10-10 13:09:41
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F检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验（英语：joint hypotheses test），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。它是一种在原假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。 F检验的计算公式： p值的计算： p值的计算是与假设检验有着密不可分的关系，p值为结果可信水平
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2024-01-08 13:34:25
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威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test）是一种非参数统计检验方法，用于比较两个相关样本或配对样本的差异。它可以用于评估两组相关观测值是否具有统计学上的显著差异。威尔科克森符号秩检验的基本原理是将差异值的绝对值转化为秩次，然后根据秩次的和来评估样本差异是否具有统计学意义。下面是威尔科克森符号秩检验的详细步骤：假设检验：零假设（H0）：两个相关样本的差异中位数为零，即
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2024-01-14 19:43:38
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# 检验 PyTorch GPU 使用的完整指南
在深度学习的世界中，GPU 的使用能够显著加快模型训练的速度。作为一名新手开发者，你可能不知道如何检验 PyTorch 是否能够成功使用 GPU。在这篇文章中，我们将逐步引导你完成这个过程，确保你能够顺利地利用 GPU。
## 整体流程
为了检验 PyTorch GPU 的使用，我们将在以下步骤中进行：
| 步骤 | 描述
1.正态分布 期望值u（均值）决定位置，标准差决定它的分布幅度，可以验证分布曲线的高矮胖瘦，越胖代表它的离中趋势越明显，越高代表它集中的值越高。 2. 正太性检验利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验 2.1直方图初判&nb
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2023-11-03 20:45:07
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假设检验假设检验的步骤1.z检验2.t检验3.两个正态总体均值差的检验4.逐对比较法5.分布拟合检验总结 假设检验的步骤(1)写出原假设和备择假设； (2)在原假设成立的条件下，构造一个统计 量，该统计量服从某一分布； (3)用已知的样本数据带入统计量的公式，得到一个检验值； （4）给定置信水平来得到一个接受域的区间，看检验值是否落在接受域中，或者用检验值和区间的临界值进行比较，来判断是否接受原假
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2023-10-17 09:03:35
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本次的正态分布检验的数据描述为What’s Normal? – Temperature, Gender, and Heart Rate中的数据，其中数据源中包含体温、性别和心率三个数据。这次我们选择文章中的一个问题来实现，即样本的中的体温是否符合正态分布。正态性检验通过样本数据来判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验。以下的数据为了方便起见，data.txt中只包含了体温一列。1、通过直方图
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2023-07-14 23:12:36
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# 使用PyTorch实现DeLong检验的指南
DeLong检验（DeLong Test）是一种用于比较两个或多个分类模型的AUC（Area Under the Curve）值的统计方法。今天，我们将使用PyTorch来实现DeLong检验。首先，我们会概述整个流程，接着指导你逐步实现。
## 整体流程
以下是实现DeLong检验的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧20,p≦0.05时，就可以用泊松公式近似得
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2022-06-10 20:11:32
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参数检验的前提是关于总体分布的假设成立，但很多情况下我们无法获得有关总体分布的相关信息。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。单样本K-S检验用于检验样本是否来自于特定的理论分布的非参数检验方法，这个理论分布可以是正态分布、均匀分布、泊松分布或指数分布。下面我们主要从下面四个方面来解说： 实际应用理论思想操作过程分
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2024-02-01 08:06:28
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