这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。数据文件：crab.txt。我们将首先拟合仅具有一个自变量：宽度（W）的泊松回归模型 估计的模型是：$ log（ hat { mu_i}）$
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2023-08-08 14:04:24
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首先是试验设计5个人，发150次红包，每次50块，为了排除其他变量的干扰比如人品等因素，每抢30次调换一下顺序。然后对数据进行统计。第一步对数据可视化展示，观察数据的规律因为没有原始数据，看完整个视频后根据毕导总结的规律模拟数据 数据的基本规律是 第一个抢红包的金额符合0.01~20的均匀分布 第二个抢红包的金额符合0.01~24.99的均匀分布 第三个抢红包的金额符合0.01~33.32的均匀分
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2024-08-22 09:59:10
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# R语言中的分布变化检验
在数据科学和统计学领域，判断一组数据是否遵循特定的概率分布，以及检测数据分布随时间或其他因素的变化是一个重要的任务。这里，我们将探讨R语言如何进行分布变化检验，包括代码示例和可视化工具的使用。
## 什么是分布变化检验？
分布变化检验，是用来检测在不同条件下（时间、区域、实验组等）数据分布是否发生显著变化的一种统计方法。例如，假设我们在一个动态的环境中收集了数据，
原创
2024-08-19 06:23:18
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Minitab中的正态性检验提供了三种方法：Anderson-Darling(AD)，Ryan-Joiner(RJ)和Kolmogorov-Smirnov(KS)。AD检验是默认的，那它在检验非正态的时候是不是最好的方法呢？对于这三种正态性检验方法，检验结果有时是有差异的(如下图)，那么就有个问题：到底以哪种方法的结果为准？今天我们就来比较一下每种正态性检验在以下三种不同情形下检验非正态数据的能力
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2023-12-12 19:42:48
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文章目录1 一元正态的评估1.1 图像法1.1.1 直方图1.1.2 Q-Q图1.2 峰度和偏度1.3 统计检验1.3.1 Shapiro-Wilks检验1.3.2 Kolmogorov-Smirnov 检验1.3.3 Cramer-von Mises检验1.3.4 Anderson-Darling检验2 多元正态分布的评估2.1 一元检验2.2 线性关系检验2.3 多元QQ图检验2.4 R语言
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2023-07-21 18:38:04
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如何使用蒙特卡洛模拟来推导随机变量可能的分布，我们回到统计数据（无协变量）进行说明。我们假设观察值是基础随机变量，具有未知分布的随机变量。这里有两种策略。在经典统计中，我们使用概率定理来推导随机变量的属性在可能的情况下的分布。另一种方法是进行计算统计。对于评估拟合度，测试正态性不是很有用。在本文中，我想说明这一点。我们使用男生的身高数据， X=Davis$height[Davis$
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2024-06-13 09:17:31
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一、R语言独立性检验R提供了多种检验类别型变量独立性的方法，这里描述的三种检验分别为卡方独立性检验、 Fisher精确检验和Cochran-Mantel-Haenszel检验。1、卡方检验可以使用chisq.test()函数对二维表的行变量和列变量进行卡方独立性检验，具体的数学问题不在这里讨论，只需知道问题的原假设是两者独立，结果的P-值小则代表拒绝原假设，即存在一定的关系；当P-值比较大时代表接
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2023-11-21 12:51:48
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几个常用的概率函数介绍这里，参考R语言实战，以及[Fitting Distribution withR]的附录。一.认识各种分布的形态1.1 连续型随机变量的分布首先，我们来回顾一遍各类分布函数的表达式，及其关系。先逐一介绍与标准正态分布相关的一些分布：正态分布，卡方分布，t−分布，F−分布，Wishart分布。先上个图，一睹为快。以上几个分布之间的关系如以下结构图所示。[广义线性模型导论3rd
# 在R语言中实现多元正态分布检验
## 引言
多元正态分布是统计学中一种重要的概念，广泛应用于机器学习、数据分析和信号处理等领域。本文将逐步指导你如何在R语言中进行多元正态分布的检验。我们将通过一个简化的流程表和详细的代码解释，帮助你更好地理解整个过程。
## 流程步骤
我们可以将多元正态分布的检验分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 泊松分布及其检验在R语言中的应用
泊松分布是一种以稀疏事件为特征的离散概率分布。它广泛应用于以下领域：生物统计、交通流分析以及排队论中。例如，假设某个特定时间内到达某个地点的顾客人数遵循泊松分布，则我们可以用它来预测在某个时间段内顾客的到达情况。
在本文中，我们将探索使用R语言进行泊松分布的检验的基本方法。我们将提供代码示例、数据可视化以及甘特图和旅行图的使用示例。
### 1. 理论背
原创
2024-08-09 11:27:15
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文献：菜用大豆可溶性糖含量的GWAS及相关候选基因的鉴定摘要可溶性总糖(TSS)是大豆籽粒的重要成分，对大豆风味有重要影响。 作者在两种环境下对264份种质资源进行了调查。利用GWAS获得了27个有意义的SNPs关联。两种环境中均鉴定出显著的SNPs。利用RT-PCR技术对菜用大豆种子中TSS含量进行鉴定，并进行候选基因分析，发现9个候选基因可能是菜用大豆种子中TSS含量的调节因子，这些基因可能参
！！！！！！！！！！概率论非常重要！！！！！！！！！！世界万物的不确定性如何衡量和表示呢？在统计学里用概率表示。比如有这么几句话：据了解大概每年死亡率可以增长2%；XX股票的收益率4.5%；现在你是否对概率有一定的感觉了呢？我们进入正题。概率的基本概念对事件发生的可能性的度量就是概率。概率介于0-1之间，用百分比的方式度量可能性大小。在古典概率的定义中，因为一个事件发生的可能性事先无法知道，所以我
# 超几何分布检验在R语言中的实现
## 引言
超几何分布检验是一种统计方法，用于确定从有限总体中抽取样本时某个特定事件发生的概率。在R语言中实现超几何分布检验相对简单，但对于初学者来说可能会感到困惑。本篇文章将为你详细解说超几何分布检验的步骤、所用代码以及相关的图示，帮助你快速掌握这项技能。
## 流程概述
我们可以通过以下表格概述此流程：
| 步骤 | 描述
问题提出正态分布检验一次只能检验一个分组，如果有多组数据需要检验，则需要运行多次解决思路使用循环命令可以实现按一定规则计算。如果以后也经常需要使用，写成脚本调用更方便些，需要使用的时候直接调用即可。脚本针对的场景相对直接使用循环命令更广泛写，如果仅使用循环命令，很多参数与类型定义直接使用数据对应的即可，因此写脚本难度相对高一些，但是设计出可以通用的脚本也是小小的成就。设计框架函数名与参数从分组是否
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2024-07-25 15:57:43
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这种算法可以用抽样的方法模拟任何一种分布，计算其均值、方差等特征，前提是知道该分布的密度函数，但不必知道其分布函数。 目录引例一引例二Metropolis Hasting算法马尔科夫链（Markov chain）随机游走（Random Walk）应用检验 引例一先来看一个简单的小例子，即给出一些均匀分布的随机数，我们可以模拟指数分布。模拟过程如下： 首先生成一些[0,1]均匀分布的随机数，可以看作
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2023-08-31 14:03:40
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摘自：吴喜之：《非参数统计》（第二版），中国统计出版社，2006年10月：P164-1651、ks.test()例如零假设为N（15,0.2），则ks.test(x,"pnorm",15,0.2)。如果不是正态分布，还可以选"pexp", "pgamma"等。
2、shapiro.test()可以进行关于正态分布的Shapiro-Wilk检验。
3、nortest包lillie.test()可以实
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2023-11-21 13:19:25
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什么是正太分布检验？ 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度，R代码如下： 1. norm_expression <- function(x) (1/sqrt(2*pi))*exp(-0.5*x^2)
2. #curve(norm_expression, -4, 4, col="red")
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2023-08-28 09:47:07
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正态检验与R语言1.Kolmogorov–Smirnov test统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称：K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验，通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。拒绝域构造为：D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D&g
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2023-06-21 23:17:45
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# 截断分布的KS检验及其在R语言中的实现
在统计学中，分布检验是验证数据是否符合特定分布的一个重要步骤。Kolmogorov-Smirnov（KS）检验是一种非参数检验方法，能够比较样本分布与理论分布之间的差异。本文将重点讲解如何在R语言中对截断分布进行KS检验，并提供相应的代码示例。
## 1. 截断分布概述
截断分布是指在某个区间内，只考虑满足条件的数据，其它数据被抛弃。在许多实际应用
## R语言指数分布检验
在统计学中，指数分布是一种连续概率分布，通常用于描述随机事件之间的时间间隔。指数分布具有一个参数λ，表示单位时间内事件发生的平均次数。在R语言中，我们可以使用指数分布检验来检验数据是否符合指数分布。
### 指数分布检验的原理
在R语言中，我们可以使用`eexp()`函数来生成服从指数分布的随机数。然后，我们可以使用`ks.test()`函数来进行Kolmogoro
原创
2024-04-04 05:47:57
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