在一个试验中，有k个处理平均数间比较时，其全部可能的相互比较对数有k(k-1)/2个，这种比较是复式比较，亦称多重比较(multiple comparisons)。在一个试验中，有k个处理平均数间比较时，其全部可能的相互比较对数有k(k-1)/2个，这种比较是复式比较，亦称多重比较(multiple comparisons)。为什么要做多重比较呢？ 方差分析后做多重比较有很多好处：误差由多个处理内
R语言进行的变量相关性显著性检验在计算好相关系数以后，如何对它们进行统计显著性检验呢？常用的原假设为变量间不相关（即总体的相关系数为0）。可以使用cor.test()函数对单个的Pearson、Spearman和Kendall相关系数进行检验。简化后的使用格式为：cor.test(x,y,alternative="……",method="……")其中x和y为要检验相关性的变量，alternativ
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2023-06-30 18:38:41
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# R语言自相关检验图示检验
在数据分析和时间序列分析中，自相关是一种重要的统计特性。自相关检验用于确定一个时间序列是否与它自己的滞后值（即较早的值）相关。在这篇文章中，我们将探讨如何使用R语言进行自相关检验，并通过可视化图形来帮助理解。
## 1. 自相关的概念
自相关（Autocorrelation）是指同一时间序列在不同时间点的值之间的相关性。每个时间点的值可能与其之前的某些值存在统计
单样本T检验小贴士 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。T检验是用T分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与F检验、卡方检验并列。T检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。 上期，我们详细学习了参数类假设检验：比较均
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2024-03-11 11:44:24
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线性回归回顾：解析解（矩阵），数值解随机，p ，小p-梯度下降（mini-batch）L1正则化对应岭回归，L2对应lasso回归分类评价:混淆矩阵:正例，反例，预测结果，真实情况--查准率，查全率--PR图（调和平均），BEP（1.看曲线能否包出，2.平衡点，在外性能更好）多混淆矩阵（宏）聚类评价：外部指标，内部指标比较检验看泛化的效果，这才是真正需要的：留出法/交叉检验法->t分布检验所
皮尔森拟合优度卡方检验ks检验列联表数据独立性检验符号检验秩相关检验wilcoxon检验参考资料 皮尔森拟合优度卡方检验该检验的主要目的是： 由样本评估群体是否符合某种分布情况。假设H0：群体具有某分布 备选假设H1：群体不具有改分布 思路：将数轴分为m组，样本数据会落入不同的组内。根据假设H0的分布，我们可以确定各个组的预期个数，然后与各个组的实际个数一起构造统计量K。 结论：当n趋于
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2023-08-21 18:13:37
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自相关性检验图示法r语言是时间序列分析中的关键工具之一，旨在检验数据中是否存在自相关现象。自相关性可以帮助我们识别数据中的周期性趋势和模式，对于时序分析和预测具有重要意义。本文将详细探讨如何在R语言中进行自相关性检验，同时提供相应的图示方法和实例应用。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据准备]
B --> C{检测自相关性}
C
# 在 R 语言中实现异质性检验图
在数据分析中，异质性检验是评估模型结果是否会因样本的不同而显著变化的一种重要方法。本篇文章将指导你如何在 R 语言中绘制异质性检验图，并将多个图整合到一张图上。我们将通过以下步骤来完成这一任务。
## 步骤概览
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|------------------------
：目标：1 了解Friedman test的基本原理以及使用实践; 2 了解Post-hoc Nimenyi test 的基本原理以及使用实践，包括结果的可视化。Friedman test作用： 简单来说， Friedman test就是一种基于排序的统计方法用来比较多个方法/模型在多份数据集/实验中的平均性能是否存在显著差异。Null H0 hypothesis： 用于比较的多个方法性能相当；假
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2024-01-04 06:49:31
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如何用matlab 产生 均值为0，方差为5的高斯噪声2011-07-15 19:36 y=randn(1,2500); y=y/std(y); y=y-mean(y); a=0; b=5; y=a+b*y; 就得到了 N ( 0, 5 ) 的高斯分布序列。R = normrnd(MU,SIGMA,m,n)其中MU为均值，SIGMA为标准方差，m、n为矩阵大小；提问：（randn与no
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2024-01-15 23:57:49
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注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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最近常听同事提及相关性分析,正巧看到这个google的开源库，并把相关操作与调试结果记录下来。 小说集可以百度《金庸小说全集 14部》全（TXT）作者：金庸 下载下来。
需要整理好格式，门派和武功名称之间需要有换行符，留意删除掉最后一行的空白区域。
下载完成后可以用自己习惯的工具或程序做相应调整，因语料内容太长，博客里面不允许"堆砌",所以没复制上来，有需要的可以再联系。with ope
9.1简明matplotlib API入门9.1.1图片与子图matplotlib绘制的图位于图片（Figure）对象中，使用plot.figure生成一个新图fig = plt.figure()#不会有任何显示，无法用空白的图片绘图需要使用add_subplot创建一个或者多个子图（subplot）fig = plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure a
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2024-09-22 13:57:09
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## 如何在R语言中输出pearson
### 1. 整体流程
首先，我们来看一下在R语言中输出pearson的整体流程，可以通过以下表格展示：
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --> B(计算pearson)
B --> C(输出结果)
```
### 2. 具体步骤
接下来，我们来具体说明每一步需要做什么，以及需要使用的代码及其注释。
1
原创
2024-06-12 05:04:29
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MK检验前言一、MK趋势检验1. 定义2.代码3.结果二、MK突变检验1. 定义2.代码3.结果 前言在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall检验是使用广泛的非参数检验方法，是一种定量的方式，被广泛应用于非正态分布的数据趋势分析中，而且该方法可以对数据整体趋势做分析，计算方便。一、MK趋势检验1. 定义
Mann-Kendall单调检验用于检测水文气象时间序列假设检验的趋势，但未指定趋势是
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2023-12-09 12:29:13
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摘要: 一、直方图 绘制直方图函数：hist()对x1进行直方图分析 hist(x$x1)二、散点图 散点图绘制函数：plot()探索各科成绩的关联关系 plot(x1,x2) plot(x$x1,x$x2)三、柱状图 列联表分析 列联函数table()：统计每个分数的人 ...
一、直方图绘制直方图函数：hist()对x1进行直方图分析 > hist(x$x1)> 二、散点图
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。相关性分析主要包括pearson和spearman相关分析。比如比较两个基因之间的相关性，从而确定他们之
前提假设：当没有趋势时，随时间获得的数据是独立同分布的。独立的假设是说数据随着时间不是连续相关的。所获得的时间序列上的数据代表了采样时的真实条件。（样本具有代表性）样本的采集、处理和测量方法提供了总体样本中的无偏且具有代表性的观测值。pymannkendall的Python项目什么是mann-kendall检验？mann-kendall趋势检验（有时称为mk检验）用于分析时间序列数据的一致性增加或
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2024-05-14 20:02:36
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In an article called A Paradox in the Interpretation of Group Comparisons published in Psychological Bulletin, Lord (1967) made famous the following controversial story:A university is interested in i
# 用R语言的psych包进行Pearson相关性分析
在统计学中，Pearson相关性系数用来衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。在R语言中，可以使用psych包中的函数进行Pearson相关性分析。下面我们将介绍如何使用psych包进行Pearson相关性分析，并展示一个示例代码。
## 安装和加载psych包
首先，我们需要安装和加载psych包。如果你还没有安装该包，可以使用以下代
原创
2024-03-08 05:08:17
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