1，T检验和F检验的由来 一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率
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2024-06-26 14:05:56
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基于Fisher准则的线性分类器设计已知有两类数据和二者的先验概率,已知P(w1)=0.6，P(w2)=0.4。 W1和W2类数据点的对应坐标分别为： x1=0.23 1.52 0.65 0.77 1.05 1.19 0.29 0.25 0.66 0.56 0.90 0.13 -0.54 0.94 - 0.21 0.05 -0.08 0.73 0.33 1.06 -0.02 0.11 0.31 0
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2023-11-28 20:08:30
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靶机渗透测试（Sumo_Sun*）：Vulnhub靶机 Sumo_Sun* 靶机：修改靶机的网络配置为桥接模式。 攻击机：Kali虚拟机，同样使用桥接模式，即可访问靶机。 靶机难度：（Beginner） 目标：成功渗透进入靶机，得到root shell ，提升至root权限！渗透流程：1. 探测靶机ip地址（netdiscover -i eth0 -r 网关）得到靶机ip地址：192.168.10
基于Token重演曾经是流程挖掘中合规性检查的标准方法。随着更先进的技术（例如，基于对齐的技术）的采用，基于Token重演被放弃了。Alessandro Berti 和 Wil van der Aalst等人于2019年提出了一种更为先进的Token重演的拟合度评估方法，该方法更快且可扩展，下面我们将详细介绍这一算法。1.背景介绍&n
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2024-07-14 10:22:37
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假设检验，也称为显著性检验，通过样本的统计量来判断与总体参数之间是否存在差异（差异是否显著）。即我们对总体参数进行一定的假设，然后通过收集到的数据，来验证我们之前作出的假设（总体参数）是否合理。在假设检验中，我们会建立两个完全对立的假设，分别为原假设H0与备择假设H1。然后根据样本信息进行分析判断，是选择接受原假设还是拒绝原假设。 假设检验基于“反证法”。首先，我们假设原假设为真，如果在此基础上，
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2024-05-09 12:09:11
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一.蒙特卡罗方法蒙特卡洛的基本原理简单描述是先大量模拟，然后计算一个事件发生的次数，再通过这个发生次数除以总模拟次数，得到想要的结果，精髓就是：用统计结果去计算频率，从而得到真实值的近似值。蒙特卡洛方法可以应用在很多场合，但求的是近似解，在模拟样本数越大的情况下，越接近与真实值，但样本数增加会带来计算量的大幅上升。不理解的话请戳: 二.Q-Q plotQ，Quantile，分位数，亦称分位点。不理
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2024-04-07 18:32:00
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使用Python进行简单的常用的假设检验，主要有数据正态性检验、独立两样本t检验、单因素方差分析、相关性检验。 P：拒绝原假设（H0）时犯错误的可能性，这个P值很小（P<0.05代表P很小），则可以认为原假设时错误的。1.K-S检验 用来判断一组数据是否服从正态分布 使用Scipy库中的stats模块K-S检验Kolmogorov-Smirnov检验它是检验单一样本是否来自某一特定分布的方法
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2023-11-12 08:49:32
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在数据分析和统计学中，t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两个样本均值之间的差异是否显著。在这篇博文中，我们将详细介绍如何用Python实现t检验，并展示出背后的过程和结构，以便让读者能够更好地理解和操作这一过程。
## 用户场景还原
在某个市场调研项目中，数据分析师需要比较两组用户在不同广告方案下的消费行为，以判断哪种广告效果更佳。为此，分析师决定使用t检验来评估这两组数据的均值差异是否
卡方检验/列联表资料的卡方检验在临床中非常常见！因为最近又有一批临床数据要进行统计，所以趁机把卡方检验的R语言实现再重新梳理一遍。 文章目录不同类型卡方检验的选择四格表资料的卡方检验方法1方法2配对四格表资料的卡方检验四格表资料的 Fisher 确切概率法行 x 列表资料的卡方检验多个样本率的比较样本构成比的比较双向无序分类资料的关联性检验双向有序分组资料的线性趋势检验多个样本率间的多重比较Coc
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2023-07-29 14:30:03
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一、栈 栈有两种实现方式，一种是java自带的Stack类，另一种是可以直接将LinkedList作为栈来使用 1、Stack类Stack实现的栈是数组而非链表。1 Vector<Integer> stack = new Stack<Integer>();2、通过LinkedList直接作为栈使用 LinkedList实现不同的接口可以实现不同的数据结构1
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2023-06-15 23:01:17
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# R语言中使用Kruskal检验的方案
## 1. 引言
Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验，用于比较三个或三个以上独立样本的中位数是否存在显著差异。在许多实际场景中，我们可能并不满足正态分布的条件，这时Kruskal检验是一个理想选择。本文将通过一个具体案例展示如何在R语言中使用Kruskal检验，以解决特定的统计问题。
## 2. 项目背景
假设我们希望研究不同肥料对植物生
原创
2024-09-27 06:18:21
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假设检验步骤给出原假设，通常为积极肯定的一面，例如原数据集符合某类分布。挑选统计量(该统计量服从分布)，根据样本计算统计量的值。根据预先设定的显著性程度或者置信度，计算临界值，若统计值超出临界值则否定原假设；或者根据统计值计算p值(符合原假设的概率)，若p值小于显著性程度则否定原假设。基于上述思想，可以先假设没有异常值且样本服从某种分布，若检验结果否定原假设，则存在异常值。异常值检验单变量检验箱型
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2024-05-23 23:46:47
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需要excel数据源文件的请去下载，只保留少数列的数据，剩余的2000多个数据已经被我删除了。帮学医的同学弄完一个python数据处理的程序，怕以后忘记了，记录下来t检验是计量资料的假设检验中最为简单常用的，当样本含量n较小时，比如n小于60。配对t检验又称成对t检验，适用于配对设计的计量资料。配对设计是将受试对象按照某些重要特征，如可疑混杂因素性别等配成对子，每对中的两个受试对象随机分配到两处理
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2024-01-18 17:35:53
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最小生成树在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边，构成一棵极小连通子图，并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小，则称其为连通网的最小生成树。 例如，对于如上图G4所示的连通网可以有多棵权值总和不相同的生成树。克鲁斯卡尔算法介绍克鲁斯卡尔(Kruskal)算法，是用来求加权连通图的最小生成树的算法。基本思想：按照权值从小到大的顺序选择n-1条边，并保证这n-1条边不构成回路。&nbs
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2024-09-20 13:45:03
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记IC验证&测试实习 2020.11.13 - 2021.1.22虽然过去挺久了hhh但感觉大四实习学到东西可以整理一下。实习部分大概分为两部分吧：测试（7天搬砖）& 验证部分（搬砖学习）1.芯片测试----（成型的芯片） 1.1 任务1 bist通信测试+电压/温度测试 1.2 计算PLL锁相环输出频率 2.芯片验证 2.1 任务1：学Verilog 2.2 任务2：学Linux
1、断点测试的含义1.1、断点（英语：Breakpoint）是程序中为了调试而故意停止或者暂停的地方。调试设置断点可以让程序运行到该行程序时停住，借此观察程序到断点位置时，其变量、寄存器、I/O等相关的变量内容，有助于深入了解程序运作的机制，发现、排除程序错误的根源。1.2、断点测试：在程序的某一行或者某一环节设置断点，在程序请求的过程中，修改断点处的参数、请求或者响应，借此定位问题，这类断点测试
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2024-03-28 21:54:07
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验证一组数据是否服从正态分布There are twenty students whose average sore are: (1 score)56,23,59,74,49,43,39,51,37,61,43,51, 61,99,23,56, 49, 49, 75, 20Is the distribution of the series the normal distribution or no
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2024-03-24 13:54:58
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# 使用 Python 实现 arch 检验的完整指南
在统计分析中，ARCH（自回归条件异方差）模型常用于分析金融时间序列数据。如果你刚入行，想要学习如何用 Python 实现 ARCH 检验，我们将在本文中详细阐述整个流程，以便你能够顺利完成任务。
## 流程概述
以下是实现 ARCH 检验的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 06:31:09
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图 | 源网络
文 | 5号程序员
数据假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。那我们啥时候会用到假设检验呢？大多数情况下，我们无法分辨事物的真伪或者某种说法是否正确，这时就需要进行假设，然后对我们的假设进行检验。比如，我们想知道被告人是不是有罪，就可以通过假设检验进行判断。基本思路包括4步逻辑：问题是什么？→证据是什么？→
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2023-08-23 20:07:37
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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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