本章描述的命令允许你查询程序中定义的符号（变量名、函数名和类型）。 此信息是程序文本中固有的，不会随着程序执行而改变。 GDB 在程序的符号表中、在启动 GDB 时指示的文件中找到它（参见选择文件部分），或者通过文件管理命令之一（参见指定文件的命令部分）。有时，你可能需要引用包含异常字符的符号，GDB 通常将其视为单词分隔符。 最常见的情况是引用其他源文件中的静态变量（参见程序变量部分）。 文件名
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2023-07-18 17:24:24
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2.1 广义符号检验1、符号检验结果（样本数据应支持备择假设）法1：自动识别零假设（根据样本分位数大小，设为备择假设）##自动识别零假设
sign.test=function(x,p,M0) #x为数据，p为分位数，M0为待检验的的数
{s1=sum(x<M0);s2=sum(x>M0);n=s1+s2
p1=pbinom(s1,n,p);p2=1-pbinom(s1-1,n,p)
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2023-09-18 19:29:52
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PyTorch 中，nn 与 nn.functional 有什么区别？其实这两个是差不多的，不过一个包装好的类，一个是可以直接调用的函数。我们可以去翻这两个模块的具体实现代码，我下面以卷积Conv1d为例。首先是torch.nn下的Conv1d:class Conv1d(_ConvNd):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_si
google找到了这么一段信息：换行符就是另起一行， 回车符就是回到一行的开头，'\n' 10 换行（newline） '\r' 13 回车（return）在windows系统下，回车换行符号 是"\r\n". 但是在Linux等系统下是没有"\r"符号的。在解析文本或其他格式的文件内容时，常常要碰到判定回车换行的地方， 这个时候就要注意既要判定"\r\n"又要判定"\n"。'\r'是回车，'\n
wilcoxon符号秩检验和wilcoxon秩和检验有3点不同，具体介绍如下：两者的特点不同：1、wilcoxon符号秩检验的特点：正负符dao号检验和威尔科克森符号秩检验，都可看作是就成对观察值而进行的参数方式的T检验的代用品，非参数检验具有无需对总体分布作假定的优点，而就成对观察值作的参数方式的T检验，必须假定有关的差别总体服从正态分布。2、wilcoxon秩和检验的特点：不受总体分布限制，适
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2023-12-20 09:02:11
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## Python 两组数据进行符号检验
符号检验（Sign Test）是一种用于检验两组相关样本中是否存在显著差异的非参数统计方法。它不依赖于数据的分布形式，因此适用于不满足正态性假设的情况。本文将详细阐述如何在 Python 中进行符号检验，并提供示例代码，加深理解。
### 符号检验的原理
符号检验基于对样本的符号进行统计分析。通过比较两组相关样本之间的差异，可以用符号 (+ 或 −)
原创
2024-10-28 04:08:50
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1、Wilcoxon Signed Rank TestWilcoxon有符号秩检验(也称为Wilcoxon有符号秩和检验)是一种非参数检验。当统计数据中使用“非参数”一词时，并不意味着您对总体一无所知。这通常意味着总体数据没有正态分布。如果两个数据样本来自重复观察，那么它们是匹配的。利用Wilcoxon Signed-Rank检验，在不假设数据服从正态分布的前提下，判断出相应的数据总体分布是否相同
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2023-11-29 14:45:17
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x2检验（chi-square test）或称卡方检验，是一种用途较广的假设检验方法。可以分为成组比较（不配对资料）和个别比较（配对，或同一对象两种处理的比较）两类。 一、四格表资料的x2检验 例20.7某医院分别用化学疗法和化疗结合放射治疗卵巢癌肿患者，结果如表20-11，问两种疗法有无差别？表20-11 两种疗法治疗卵巢癌
# 利用Python进行层次分析法检验
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种用于解决复杂决策问题的定量与定性相结合的方法。它通过将决策问题分解为多个层次，以便于进行更系统的评估。在机器学习和决策支持系统中，AHP得到了广泛应用。本文将介绍如何使用Python实现层次分析法，并通过示例进行说明。
## 一、层次分析法的基本步骤
1. **建立层次结
原创
2024-09-21 07:04:38
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目录一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析操作结果及分析二、独立样本：Mann-Whitney U检验分析操作结果及分析三、单因素ANOVA：Kruskal-Wallis检验分析操作结果及分析一、配对：Wilcoxon符号-秩检验分析：配对t检验适用于两组差值近似服从正态分布的数据。当不满足该前提时，可选择Wilcoxon符号秩检验。案例：研究者拟判断同一组研究对象在药物治疗前后体内甘油三酯水
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2024-08-17 10:22:33
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非参数检验非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。R语言可以进行各种不同的非参数检验，如Mann-Whitney U, Wilcoxon Signed Rank, Kruskal Wallis test 和 Friedman tests。曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U test) 或者叫做曼-惠特尼U检验，该检验主要是检验两组独立样
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2023-11-27 15:26:28
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GEE上的MK趋势检验分析可以参考本文总结了基于python的MK趋势检验代码，为了方便大家使用，也记录了输入格式。MK趋势检验结果并绘制折线图对Excel一行一行计算标准分数Z判断两个时间序列是否有交点，交点位置一、MK趋势检验结果出图结果展示： 输入格式： *Excel里面的数字格式要改成数值类型 读取数据，提取年份和趋势分析数据：import numpy as np
import pand
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2023-10-08 12:44:11
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前言今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明，请注意，本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验，对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解，因此读者应该具有一定统计学基础。正态性检验正态性检验是检验数据是否符合正态分布，也是很多统计建模的必要步骤，在Python中实现正态性检验可以使用W检验(SHA
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2023-11-22 20:02:23
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我正在尝试进行AB测试-比较网站上变体之间的收入。我们的标准方法(使用t检验)似乎不可行，因为无法对收入进行二项建模。但是，我阅读了有关引导的内容，并提出了以下代码：import numpy as npimport scipy.stats as statsimport randomdef resampler(original_array, number_of_samples):sample_arr
# python做f检验
## 1. 什么是f检验
F检验（F-test）是一种统计方法，用于比较两个或多个样本的方差是否相等。它通过计算F值来判断样本的方差是否存在显著差异。在实际应用中，F检验常用于判断两个或多个实验组的差异是否显著，以及是否可以使用同一种方差分析方法进行进一步的统计推断。
## 2. F检验的原理
F检验基于方差的比较，通过计算方差之比的F值来进行假设检验。F值的计算
原创
2023-11-16 08:14:38
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基本概念秩：rank，秩次，序数秩和：秩次的和平均秩次：将数据从小到大排序并编号之后序号的平均数通过秩转换获得无量纲的统计量秩和比的精髓不在前半部分的根据秩次为评价对象排序，而在于后半部分的正态离差分档。做综合评价时，可以利用TOPSIS等更加细腻的方法为评价对象排序，再与秩和比法结合进行分档。算法过程生成原始数据表排序编秩（整(秩)次秩和比法/非整(秩)次秩和比法）计算秩和比(RSR)或加权秩和
windows下安装flaskflask介绍是一个轻量级的web应用框架, 使用python编写。 基于 werkzeugwsgi工具箱和 jinja2模板引擎。 flask使用 bsd 授权。 flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。 flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。 然而，flask保留了扩增的弹性...
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2023-09-14 08:56:58
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Python | KS检验以及其余非参数检验的实现1 什么是KS检验2 KS检验分类？3 KS检验的Python实现3.1 检验指定的数列是否服从正态分布3.2 检验指定的两个数列是否服从相同分布4 其余的非参数检验4.1 Wilcoxon符号秩检验（t检验的非参数版本）4.2 Kruskal-Wallis H检验（方差分析的非参数版本）4.3 Mann-Whitney秩检验5 参考 1 什么是
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2023-06-20 21:36:29
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【小白从小学Python、C、Java】 【Python全国计算机等级考试】 【Python数据分析考试必会题】 ● 标题与摘要 Python数据分析 ADF平稳性假设检验● 选择题 以下关于ADF检验说法错误的是： A 可以用来检验时间序列是否平稳 B Python中可以用statsmodels模块实现ADF检验 C 在Arima模型中不会用到ADF检验 D 原序列未通过ADF检验，可以进行差分
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2023-09-14 16:42:38
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上篇介绍了DF检验，该检验仅用于AR(1)过程的单位根检验，对于AR()过程来说，需要使用拓展DF检验（augmented Dickey-Fuller，ADF）。1 模型检验形式AR()过程的形式如下：上式可以转换成如下形式：而一阶检验的模型形式为：与一阶的形式相比，p阶形式的相当于；可以看做是的滞后期，是特有的部分。ADF检验使用的函数依然是urca工具包中的ur.df()：ur.df(y, t
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2023-08-12 19:51:51
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