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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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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# 用python进行grs检验
## 摘要
Genetic Risk Score (GRS)是一种通过将多个基因变异的风险分数相加来估计个体患疾病风险的方法。Python是一种强大的编程语言，可以用于对基因数据进行分析。本文将介绍如何使用Python进行GRS检验，并提供代码示例。
## 什么是GRS检验？
GRS检验是通过将一个人多个基因的风险分数相加得到的结果，用来估计一个人患某种疾
原创
2024-06-14 06:09:12
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# 如何实现Python GRS检验
## 一、流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求学习Python GRS检验
开发者->>小白: 教授Python GRS检验流程
```
## 二、步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 进行Gau
原创
2024-06-05 06:00:00
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# Python GRS检验
## 简介
在数据分析和统计学领域，GRS（Goldfeld-Quandt Test）是一种用于检验数据集中的异方差性的统计方法。它可以帮助我们验证数据集的方差是否不均匀，从而影响后续的数据分析结果。在Python中，我们可以使用统计学库statsmodels来进行GRS检验。
## GRS检验原理
GRS检验的原理是通过对数据集进行分组，然后比较不同组的残差
原创
2024-06-20 04:12:36
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http://ilian.i-n-i.org/python-interview-question-and-answers/http://www.geekinterview.com/Interview-Questions/Programming/Pythonhttp://www.reddit.com/r/Python/comments/1knw7z/python_interview_question
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2023-11-06 17:33:12
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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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2023-12-06 18:02:36
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基于Python的T检验本文讨论的T检验分为三类，分别是：单样本t检验，适用于对一组数据的均值进行检验配对的双样本T检验，适用于配对的两组数据之间的差异进行检验独立双样本T检验，适用于两组两组独立数据的差异，又可以进一步分为等方差的独立样本t检验和异方差的独立样本T检验本文介绍3种T检验的使用方法，最后介绍T检验的一般报告格式单样本T检验单样本t检验用于比较单列正态分布与给定均值是否具有显著差异，
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2023-08-21 19:38:04
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在数据科学和统计分析的领域中，Bootstrap检验是一种重要的重采样方法，用于估计某个统计量（如均值、方差）的分布，从而为假设检验提供依据。本篇博文将详细阐述如何在Python中进行Bootstrap检验，包括其背景、出现的问题及解决方案。这不仅是个人的复盘记录，也是对关键步骤的详细总结。
### 问题背景
在实际业务中，很多时候需要对样本数据进行推断。然而，传统的参数方法往往会受到数据分布
通常大家会认为曲线拟合和回归分析类似，但其实回归分析中是包含曲线拟合的。拟合是研究因变量和自变量的函数关系的。而回归是研究随机变量间的相关关系的。拟合侧重于调整参数，使得与给出的数据相符合。而回归则是侧重于研究变量的关系，对拟合问题做统计分析。一元线性回归一元线性回归模型的一般形式数据通常呈一条直线，则y和x之间的关系通常可以看做近似线性关系。但是一般来说这些数据点并不在一条直线上，这说明y和x的
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2023-09-12 20:58:57
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# GRS测试与Python：自动化测试的实践指南
在软件开发过程中，自动化测试是确保代码质量和提高开发效率的重要手段。GRS（Google Robots）测试是一种广泛使用的自动化测试框架，它可以帮助开发者快速发现代码中的错误和问题。本文将介绍如何使用Python进行GRS测试，并提供一些实用的代码示例。
## 什么是GRS测试？
GRS测试是一种基于Google Robots（Greml
原创
2024-07-28 08:27:45
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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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单总体参数的假设检验单总体均值的检验DescrStatsW.ztest_mean()statsmodels.stats.weightstats.DescrStatsW.ztest_mean(value=0, alternative='two-sided')参数说明value假设的均值alternative备择假设的形式，可选值：‘two-sided’, ‘larger’,&nb
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2024-02-19 20:16:54
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ARCH效应检验import pandas as pdSHret=pd.read_table('TRD_IndexSum.txt', index_col='Trddt', sep='\t')/Users/yaochenli/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: read_table
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2023-07-02 23:06:53
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假设检验步骤给出原假设H0H_0H0，通常为积极肯定的一面，例如原数据集及符合某类分布F(X)F(X)F(X)。挑选统计量(该统计量服从分布F(X)F(X)F(X))，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
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2023-10-30 22:51:19
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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
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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Python开发环境配置好了，但发现自带的代码编辑器貌似用着有点不大习惯啊，所以咱们就找一个“好用的”代码编辑器吧，网上搜了一下资料，Python常用的编辑器有如下一些：1. Sublime Text2. Vim3. PyScripter4. PyCharm5. Eclipse with PyDev6. Emacs7. Komodo Edit8. Wing9. The Eric Python ID
# 使用Python进行ADF检验指南
在时间序列分析中，单位根检验是一种常用的统计方法，其中最常用的是Augmented Dickey-Fuller（ADF）检验。本文将详细介绍如何使用Python进行ADF检验，帮助你理解整个过程。
## 整个流程
在进行ADF检验时，可以按照如下流程进行：
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-10-24 06:09:03
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前言之前看过相关的测试数据准备的文章，坦白说，看完之后，能记住只有2个：api准备数据；数据库插入；而最近，同学恰好也问到这问题： 当时回复就如上面的答复，现在回头想想，的确没想到好的方案，在脑海里，有一个所谓的"终极方案"，就是读取接口文档，自动生成测试数据，理论上可行，但一直没去做，懒； 有啥办法做过单元/接口测试的同学都知道，其中有一个环节就是测试数据准备，而这一步是不可或缺的一步，
