1. jBPM的简单介绍
jBPM
是JBOSS下的一个开源java工作流项目，该项目提供eclipse插件，基于Hibernate实现数据持久化存储。
参考
http://www.jboss.com/products/jbpm
2. &n
# Python 中的 Hausman 检验指南
在经济学和计量统计中，Hausman 检验是一种用于选择合适的估计方法的重要工具。本篇文章将为刚入行的小白详细说明如何在 Python 中实施 Hausman 检验。我们将逐步介绍整个流程，并提供代码示例，并逐步解释每一步的目的及其代码。
## 流程概述
在实现 Hausman 检验之前，我们先梳理一下整体流程。以下是实现该过程的一览表：
原创
2024-10-22 03:49:05
609阅读
# 实现Python Hausman检验
## 一、流程图
```mermaid
graph LR
A(收集数据) --> B(进行OLS回归)
B --> C(计算残差)
C --> D(进行Augmented Dickey-Fuller检验)
D --> E(提取残差)
E --> F(进行OLS回归)
F --> G(计算R^2)
G --> H(进行Hausman检验)
H --> I
原创
2024-03-30 03:57:05
914阅读
Mann-Whitney U检验是一种常用的非参数假设检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否相同。与t检验和方差分析等参数检验方法不同，Mann-Whitney U检验不需要对数据的分布做出任何假设，适用于各种类型的数据，包括连续数据和非正态分布数据。此外，它还可以处理等级数据，例如问卷调查中的满意度等级。Mann-Whitney U检验的基本原理是将两个样本的数据合并起来，对所有数据进行排序
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2024-06-07 15:35:51
52阅读
也许所有机器学习的初学者，或者中级水平的学生，或者统计专业的学生，都听说过这个术语，假设检验。我将简要介绍一下这个当我学习时给我带来了麻烦的主题。我把所有这些概念放在一起，并使用python进行示例。在我寻求更广泛的事情之前要考虑一些问题 ——什么是假设检验？我们为什么用它？什么是假设的基本条件？什么是假设检验的重要参数？让我们一个个地开始吧！什么是假设检验？假设检验是一种统计方法
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2023-10-18 16:56:20
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假设检验可以建立批判思维，切忌盲目追寻他人的观点。在各个领域都应用广泛，例如犯罪学，科学研究中都会假设某个推理，然后通过一系列结论去证明这个推断是否成立，如果成立则接受假设，若不成立则接受反面推断。
假设检验的四个步骤
一、问题是什么
1.明确问题是什么，根据问题假定两个假设：零假设和备选假设，两个假设是对立的。零假设总是表述为研究没有改变，
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2024-06-05 04:11:15
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一、原始需求/图片： 1.图片为保护压板正常方式投入，要求图像识别能正确判断，并将保护压板投退状态显示出来。2.保护压板漏投（误投），要求图像识别能发现报警，并显示出是哪些保护压板漏投。3.保护压板有投退异常现象，要求图像识别能发现报警，并显示出是哪些保护压板异常。4.通过保护盘二维码(或条形码)，要能识别出来保护盘柜名称(正常情况下的图片)(存在问题的图片1)(存在问题的图片2)二、初步分
R语言中常用的假设检验有哪些？目录R语言中常用的假设检验有哪些？R语言是解决什么问题的？R语言中常用的假设检验有哪些？安利一个R语言的优秀博主及其CSDN专栏：R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers & Wilks 创
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2024-04-22 14:57:44
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相关配对检验用来检验相关或配对观测之差的平均值是否等于目标值，如同一对象接收两种不同的处理方式，同一对象处理前与处理后的对比，同一对象的两个部位接受不同处理，等等特鲁普效应是著名的心理学现象，展示了人们对事物的认知过程已是一个自动化的历程。当有一个新的刺激出现时，如果它的特征和原先的刺激相似或符合一致，便会加速人们的认知；反之，若新的刺激特征与原先的刺激不相同，则会干扰人们的认知，使人们的所需的反
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2024-08-30 16:39:12
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本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括：Pandas Profiling使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据IPython 魔术命令Jupyter 中的格式编排Jupyter 快捷键在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出为 Jupyter Notebook 即时创建幻灯片1. Pandas Profiling该工具效果明显。
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2024-08-22 09:39:12
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在校验表单的时候会很麻烦，但是jq可以用很简单的方法来检验，即使用validate。 原表单： 代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>网站注册页面</title> <style> #contanier{ bord
原创
2021-07-29 09:31:42
390阅读
# 用R语言进行U检验并输出检验效能的步骤指南
在生物统计与数据分析领域，U检验（也称为曼-惠特尼U检验）是一种非参数检验方法，主要用于比较两个独立样本的中位数是否存在显著差异。本篇文章将带领刚入行的小白如何用R语言完成U检验，并输出检验效能，整个过程将分为几个步骤进行讲解。
## 流程概述
以下表格列出了完成U检验的主要步骤：
| 步骤 | 描述
这一期的话题是：一个学习 Python 的趣味网站 。最近在网上看到一个非常有意思的 Python 游戏通关网站，一共有 33 关，每一关都需要利用 Python 知识解题找到答案，然后进入下一关。很考验对 Python 的综合掌握能力，比如有的闯关需要用到正则表达式，有的要用到爬虫。我们平常学 Python 都是按章节顺序、包或者模块来学，容易前学后忘。正好可以拿这个网站来综合测试一下
相信有很多小伙伴都想学习python，但是对如何安装python还有一点疑问，现在我就来教大家如何安装python。第一步：下载Python安装包打开网址 www.python.org ，找到最新版本的Python安装包，点击进行下载如果有小伙伴想下载其他的版本，那么我们只需要点击windows，就能找到不同的版本。在这里我们可以选择64位或者32位进行下载，小伙伴们看看自己电脑的配置哦
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2024-08-16 16:50:50
170阅读
# Python检验数据是否满足正态分布使用t检验
## 引言
在统计学中，正态分布是一种非常重要的概率分布，也被称为高斯分布。它在自然界和社会科学领域中广泛应用，并且在很多统计推断中都有重要作用。因此，对数据是否满足正态分布的检验是数据分析的基础之一。本文将介绍如何使用Python进行数据的正态性检验，并介绍了一种常用的方法——t检验。
## 正态分布
正态分布是统计学中最常见的分布之一
原创
2023-09-06 16:51:28
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前言写在最前，做数据分析的小伙伴可能多多少少都知道一些分析方法，但是谈到分析思维却没有底气或者遇到业务问题，不知道如何下手。如果你有上述困惑，那么知了堂会通过本篇文章来跟大家讲解用Python 结合 RFM 模型实现用户分层的方法。下图是整理的分析方法论及方法。如果能够灵活运用，将能够解决工作中 80% 以上问题。注意的是，方法论是思维层面，方法是执行层面。那么，重点是我们如何将其应用到实际业务中
White检验是一种用于检验线性回归模型中误差项同方差的统计方法。这种检验方法可以在各种数据分析场景下被广泛应用，如金融分析、市场研究和工程学。然而，如何在Python中实现White检验，则是许多数据科学家在数据建模过程中的一个常见挑战。本文将详细记录解决“White检验检验 python”问题的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析。
### 背景描述
在20
我们前面讲了异方差，也讲了怎么用图示法来判断是否有异方差，这一篇来讲讲怎么用统计的方法来判断有没有异方差。关于检验异方差的统计方法有很多，我们这一节只讲比较普遍且比较常用的white test(怀特检验)。假设现在我们做了如下的回归方程：如果要用怀特检验检验上述方程有没有异方差，主要分以下几个步骤：1.step1：对方程进行普通的ols估计，可以得到方程的残差ui。2.step2：以第一步估计估计
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2023-08-30 19:25:03
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t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。单样本 t 检验单样本 t 检验将
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2023-07-29 21:13:22
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导入相关库：导入数据为了开始执行离群值测试，我们将导入一些每10分钟采样的平均风速数据说明：在任何数据集中， outlier都是与其他数据点不一致的基准点。 如果从特定分布采样的数据具有高概率，则异常值将不属于该分布。 如果特定点是异常值，则有各种测试用于测试，这是通过常态测试中使用的相同的空假设测试来完成的。Q测试Dixon的Q-Test用于帮助确定是否有证据表明某个点是一维数据集的异常值。 假
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2023-07-27 12:11:56
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