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  • 假设检验中的检验统计量是如何计算的,公式是怎么得来的?假设检验中的检验统计量是如何计算的,公式是怎么得来的?假设检验中的检验统计量是如何计算的,公式是怎么得来的?
  • 为挖掘道路交通流中的异常模式,辅助判定路网中发生的非预期事件,Pang 等人[68]提出了带参数的基于似然比检验统计量的异常检测方法,识别明显偏离期望行为的邻近网格单元集以及时段区域. 首先统计一定时间内各网格到达...

    为挖掘道路交通流中的异常模式,辅助判定路网中发生的非预期事件,Pang 等人[68]提出了带参数的基于似然比检验统计量的异常检测方法,识别明显偏离期望行为的邻近网格单元集以及时段区域.

    首先统计一定时间内各网格到达的车辆数,根据用户特定的随机似然函数,对网格中的所有矩形区域进行 LRT 测试并排序,返回与期望行为有最大统计差异,即最高分值所在的少数矩形区域作为异常.

    该方法提供了用于发现持续异常以及新兴异常的两类统计模型,并设计了剪枝方法以减少需要检查计算 LRT 的矩形区域.文献[69]使用似然比检验统计量描述交通模式并建立统计模型,进而识别一定时间间隔内具有最大偏离预期行为的异常连续网格区域.。

    [68] Pang LXL, Chawla S, Liu W, Zheng Y. On mining anomalous patterns in road traffic streams. In: Proc. of the ADMA. 2011.237251. [doi: 10.1007/978-3-642-25856-5_18]

    [69] Pang LXL, Chawla S, Liu W, Zheng Y. On detection of emerging anomalous traffic patterns using GPS data. Data & Knowledge Engineering, 2013,87:357373. [doi: 10.1016/j.datak.2013.05.002]

    似然比检验和一般的假设检验(或称显著性检验)含义一样,但是效果更好,都是为了检验模型好坏或说是否恰当,比如:根据实际问题构造的模型中,检验模型参数是否显著(如果不显著,也就是说参数为0,就意味着该参数对应的自变量X对因变量y的几乎没有影响)。

    似然比检验构造的似然比检验统计量T,是比较全模型下极大似然估计和原模型H0下极大似然估计分别对应的似然函数,T比较大时(意味着全模型极大似然估计的似然函数>H0下的极大似然估计的似然函数,似然函数越大,未知情况越可能发生,相应的结果就越合理),这是应该拒绝原假设H0。还有一种是广义似然比检验,它对应的广义似然比检验统计量比较的就不是极大似然估计条件下的似然函数了,因为极大似然估计在非参数领域中可能不存在,即使存在也特别难求。

    在数理统计学中,似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数,表示模型参数中的似然性。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近,都是指某种事件发生的可能性。
    而极大似然就相当于最大可能的意思。

    比如你一位同学和一位猎人一起外出打猎,一只野兔从前方窜过。只听一声枪响,野兔应声到下,如果要你推测,这一发命中的子弹是谁打的?你就会想,只发一枪便打中,由于猎人命中的概率一般大于你那位同学命中的概率,从而推断出这一枪应该是猎人射中的。
    这个例子所作的推断就体现了最大似然法的基本思想。

    似然函数举例:已知样本X,求参数θ

    假设我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。你怎么做啊?你说那么多人不可能一个一个去问吧,肯定是抽样了。假设你在校园里随便地活捉了100个男生和100个女生。他们共200个人(也就是200个身高的样本数据,为了方便表示,下面,我说“人”的意思就是对应的身高)都在教室里面了。组成样本集X,X=x1,x2,,xNX={x_1,x_2,…,x_N},其中xix_i表示抽到的第i个人的身高,N等于100,表示抽到的样本个数。

    假定男生的身高服从正态分布 ,女生的身高则服从另一个正态分布

    但是这两个分布的均值 uu 和方差 2∂^2 都不知道

    现在需要用极大似然法(MLE),通过这100个男生或100个女生的身高结果,即样本集X来估计两个正态分布的未知参数θ,问题定义相当于已知XX,求 θθ,换言之就是求p(θx)p(θ|x)

    因为这些男生(的身高)是服从同一个高斯分布 p(xθ)p(x|θ) 的。那么抽到男生A(的身高)的概率是 p(xAθ)p(xA|θ),抽到男生B的概率是 p(xBθ)p(xB|θ) ,考虑到他们是独立的,所以同时抽到男生A和男生B的概率是 p(xAθ)p(xBθ)p(xA|θ)* p(xB|θ)

    同理,我从分布是 p(xθ)p(x|θ)的总体样本中同时抽到这100个男生样本的概率,也就是样本集XX中100个样本的联合概率(即它们各自概率的乘积),用下式表示:
    L(θ)=L(x1,,xn;θ)=i=1np(xi;θ),θΘ L(\theta)=L\left(x_{1}, \cdots, x_{n} ; \theta\right)=\prod_{i=1}^{n} p\left(x_{i} ; \theta\right), \theta \in \Theta

    插一句,有个文章中会用这个表示p(x|θ),有的文章会用p(x;θ),不过,不管用哪种表示方法,本质都是一样的。当然,如果涉及到Bayes公式的话,用前者表示p(x|θ)更好。

    全校那么多男生中,我一抽就抽到这100个男生,而不是其他人,那说明在整个学校中,这100个人(的身高)出现的概率最大啊,这个概率就是上面这个似然函数 L(θ)L(θ) ,怎么做到的呢?换言之,怎样的 θθ 能让 L(θ)L(θ) 最大?

    $$

    假定我们找到一个参数,能使似然函数L(θ)最大(也就是说抽到这100个男生的身高概率最大),则应该是“最可能”的参数值,相当于θ的极大似然估计量。记为:
    θ^=argmaxl(θ) \hat{\theta}=\arg \max l(\theta)

    这里的L(θ)是连乘的,为了便于分析,我们可以定义对数似然函数,将其变成连加的:
    H(θ)=lnL(θ)=lni=1np(xi;θ)=i=1nlnp(xi;θ) H(\theta)=\ln L(\theta)=\ln \prod_{i=1}^{n} p\left(x_{i} ; \theta\right)=\sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i} ; \theta\right)
    现在需要使θ的似然函数L(θ)极大化,然后极大值对应的θ就是我们的估计。

    对于求一个函数的极值,通过我们在本科所学的微积分知识,最直接的设想是求导,然后让导数为0,那么解这个方程得到的θ就是了(当然,前提是函数L(θ)连续可微)。但,如果θ是包含多个参数的向量那怎么处理呢?当然是求L(θ)对所有参数的偏导数,也就是梯度了,从而n个未知的参数,就有n个方程,方程组的解就是似然函数的极值点了,最终得到这n个参数的值。

    基于似然比检验的车辆异常检测

    他们把一个城市划分成统一的网格,并计算在一段时间内到达网格的车辆数量。我们的目标是识别连续的一组网格和时间间隔,他们的统计上最大的显著偏离预期的行为(即车辆的数量)。这些网格的对数似然比统计量的值落在χ2分布的尾部可能异常。

    在这里插入图片描述
    城市中个体去工作、上学或者回家等日常出行中,时间上有着较为规律的分配方式,从而具有固定重复的移动模式。

    一个区域的出行动态是区域内所有个体移动模式的聚合,因此也具有周期变化规律,并能通过区域人群行为的数量统计来刻画,比如乘坐出租车到访此区域的人群总数。

    城市生活并不是一成不变的,偶尔有一些事件发生,使得人群出现不同于寻常移动模式的行为,从而引起区域出行动态发生异常,由于事件内容不同,这种异常可能会出现这样的表现,比如,大量人群在某时间段聚集于某地区,使流入量增加,也有可能在此区域某时间段内人群到访量大幅度减少,由此可知事件本身具有时空属性。

    事件的影响可能是消极的,扰乱人们日常生活和社会的正常秩序,甚至威胁城市公共安全,因此事件检测与分析有助于了解城市异常动态,为应对突发城市状况作出决策提供参考信息,减少可能造成的损失。

    检测事件的最小时间单元,一天划分成 24 个时间段,表示为h=<h1,h2,…,h24>,依次编号为 0-23,0 表示 0:00-1:00 的时间范围,且时间段之间互相独立。

    参考

    CSDN博主「zouxy09」原文链接:https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620

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  • #计算卡方统计量 def cal_chi2(input_df, var_name, Y_name): ''' df = input_df[[var_name, Y_name]] var_values = sorted(list(set(df[var_name]))) Y_values = sorted(list(set(df[Y_name]))) #用循环的方式...

     从结果来看,还需要人工进行调整,但是结论还是蛮有趣的。比如说按年龄分箱,会把某一个年龄作为一个区间,而这个年龄的逾期情况确实较高,人工操作是不会这么考虑的。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    @author: jiangdawei1
    """
    
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from scipy.stats import chi2
    
    #导入数据
    df = pd.read_csv(u'test.csv')
    
    #计算卡方统计量
    def cal_chi2(input_df, var_name, Y_name):
        '''
        df = input_df[[var_name, Y_name]]
        var_values = sorted(list(set(df[var_name])))
        Y_values = sorted(list(set(df[Y_name])))
        #用循环的方式填充
        chi2_result = pd.DataFrame(index=var_values, columns=Y_values)    
        for var_value in var_values:
            for Y_value in Y_values:
                chi2_result.loc[var_value][Y_value] = \
                df[(df[var_name]==var_value)&(df[Y_name]==Y_value)][var_name].count()
        '''
        input_df = input_df[[var_name, Y_name]]
        all_cnt = input_df[Y_name].count()
        all_0_cnt = input_df[input_df[Y_name] == 0].shape[0]
        all_1_cnt = input_df[input_df[Y_name] == 1].shape[0]
        expect_0_ratio = all_0_cnt * 1.0 / all_cnt 
        expect_1_ratio = all_1_cnt * 1.0 / all_cnt 
        #对变量的每个值计算实际个数,期望个数,卡方统计量
        var_values = sorted(list(set(input_df[var_name])))
        actual_0_cnt = []; actual_1_cnt = []; actual_all_cnt = []; 
        expect_0_cnt = []; expect_1_cnt = []; 
        chi2_value = []
        for value in var_values:
            actual_0 = input_df[(input_df[var_name]==value)&(input_df[Y_name]==0)].shape[0]
            actual_1 = input_df[(input_df[var_name]==value)&(input_df[Y_name]==1)].shape[0]
            actual_all = actual_0 + actual_1
            expect_0 = actual_all * expect_0_ratio
            expect_1 = actual_all * expect_1_ratio
            chi2_0 = (expect_0 - actual_0)**2 / expect_0
            chi2_1 = (expect_1 - actual_1)**2 / expect_1
            actual_0_cnt.append(actual_0)
            actual_1_cnt.append(actual_1)
            actual_all_cnt.append(actual_all)
            expect_0_cnt.append(expect_0)
            expect_1_cnt.append(expect_1)
            chi2_value.append(chi2_0 + chi2_1)
            
        chi2_result = pd.DataFrame({'actual_0':actual_0_cnt, 'actual_1':actual_1_cnt, 'expect_0':expect_0_cnt, \
                                    'expect_1':expect_1_cnt, 'chi2_value':chi2_value, var_name+'_start':var_values, \
                                    var_name+'_end':var_values}, \
                                    columns=[var_name+'_start', var_name+'_end', 'actual_0', 'actual_1', 'expect_0', 'expect_1', 'chi2_value'])
        
        return chi2_result, var_name
    
    #定义合并区间的方法
    def merge_area(chi2_result, var_name, idx, merge_idx):
        #按照idx和merge_idx执行合并
        chi2_result.ix[idx, 'actual_0'] = chi2_result.ix[idx, 'actual_0'] + chi2_result.ix[merge_idx, 'actual_0']
        chi2_result.ix[idx, 'actual_1'] = chi2_result.ix[idx, 'actual_1'] + chi2_result.ix[merge_idx, 'actual_1']
        chi2_result.ix[idx, 'expect_0'] = chi2_result.ix[idx, 'expect_0'] + chi2_result.ix[merge_idx, 'expect_0']    
        chi2_result.ix[idx, 'expect_1'] = chi2_result.ix[idx, 'expect_1'] + chi2_result.ix[merge_idx, 'expect_1']   
        chi2_0 = (chi2_result.ix[idx, 'expect_0'] - chi2_result.ix[idx, 'actual_0'])**2 / chi2_result.ix[idx, 'expect_0']
        chi2_1 = (chi2_result.ix[idx, 'expect_1'] - chi2_result.ix[idx, 'actual_1'])**2 / chi2_result.ix[idx, 'expect_1']
        chi2_result.ix[idx, 'chi2_value'] = chi2_0 + chi2_1
        #调整每个区间的起始值
        if idx < merge_idx:
            chi2_result.ix[idx, var_name+'_end'] = chi2_result.ix[merge_idx, var_name+'_end']
        else:
            chi2_result.ix[idx, var_name+'_start'] = chi2_result.ix[merge_idx, var_name+'_start']
        chi2_result = chi2_result.drop([merge_idx])
        chi2_result = chi2_result.reset_index(drop=True)
        
        return chi2_result
    
    #自动进行分箱,使用最大区间限制
    def chiMerge_maxInterval(chi2_result, var_name, max_interval=5):
        groups = chi2_result.shape[0]
        while groups > max_interval:
            min_idx = chi2_result[chi2_result['chi2_value']==chi2_result['chi2_value'].min()].index.tolist()[0]
            if min_idx == 0:
                chi2_result = merge_area(chi2_result, var_name, min_idx, min_idx+1)
            elif min_idx == groups-1:    
                chi2_result = merge_area(chi2_result, var_name, min_idx, min_idx-1)
            else:
                if chi2_result.loc[min_idx-1, 'chi2_value'] > chi2_result.loc[min_idx+1, 'chi2_value']:
                    chi2_result = merge_area(chi2_result, var_name, min_idx, min_idx+1)
                else:
                    chi2_result = merge_area(chi2_result, var_name, min_idx, min_idx-1)
            groups = chi2_result.shape[0]
    
        return chi2_result

     

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  • Q 统计量计算

    千次阅读 2016-07-29 23:09:59
    Q统计量和ROC曲线或者AUC统计量均是衡量分类器差别的重要统计量,ROC曲线可以由相关R包直接调用,本文用简单几行代码实现Q统计量计算,具体文献可以参考Measures of Diversity in Classifier Ensembles and Their ...

        Q统计量和ROC曲线或者AUC统计量均是衡量分类器差别的重要统计量,ROC曲线可以由相关R包直接调用,本文用简单几行代码实现Q统计量的计算,具体文献可以参考Measures of Diversity in Classifier Ensembles and Their Relationship with the Ensemble Accuracy

    ##Q统计量是衡量分类器差别的重要统计量
    ##其计算建立在分类器关系矩阵上
    ##我们实现的原理首先是建立关系矩阵
    ##然后计算Q统计量
    #Q值越大说明分类器差别越大,反之越小
    real<-c(1,1,0,0,1,0)  #真实值
    pre_a<-c(1,0,0,1,0,0)  #a分类器预测值
    pre_b<-c(0,1,0,1,0,0)  #b分类器预测值
    
    
    #建立与真是值得参考序列,若预测正确则为1,否则为0
    func<-function(x){
         for(i in 1:length(x)){
             if(x[i]==real[i]){
                 x[i]=1
             }else
                 x[i]=0
          }
       return(x)
    }
    
    #主函数,其中调用上面的与真实值参考函数
    nfunc<-function(x,y){
           x<-func(x)
           y<-func(y)
           n11<-0
           n10<-0
           n01<-0
           n00<-0
           for(i in 1:length(x)){
    print(i)
               if(x[i]==1 & y[i]==1){
                   n11<-n11+1
                } else if(x[i]==1 & y[i]==0){
                   n10<-n10+1
                } else if(x[i]==0 & y[i]==1){
                   n01<-n01+1
                } else
                   n00<-n00+1
            }
       return(matrix(c(n11,n10,n01,n00),nrow=2,ncol=2))
    }
    
    #计算        
    qnn<-nfunc(pre_a,pre_b)
    Q<-(qnn[1,1]*qnn[2,2]-qnn[1,2]*qnn[2,1])/(qnn[1,1]*qnn[2,2]+qnn[1,2]*qnn[2,1])
    

       

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  • R之分组计算描述性统计统计量

    千次阅读 2017-12-25 16:10:24
    # summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数...# 述性统计量。对于sapply()函数,其使用格式为:sapple(x,FUN,options) # 其中的x是你的数据框(或矩阵),FUN为一个任意的函数。如果指定了options,它们将被传递 #
    # summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻
    # 辑型向量的频数统计。你可以使用第5章中的apply()函数或sapply()函数计算所选择的任意描
    # 述性统计量。对于sapply()函数,其使用格式为:sapple(x,FUN,options)
    # 其中的x是你的数据框(或矩阵),FUN为一个任意的函数。如果指定了options,它们将被传递
    # 给FUN。你可以在这里插入的典型函数有mean、sd、var、min、max、median、length、range
    # 和quantile。函数fivenum()可返回图基五数总括(Tukey’s five-number summary,即最小值、
    # 下四分位数、中位数、上四分位数和最大值
    
    mystats<-function(x,na.omit=FALSE){
      if(na.omit)
          x<-x[!is.na(x)]
      m<-mean(x)
      n<-length(x)
      s<-sd(x)
      skew<-sum((x-m)^3/s^3)/n
      kurt<-sum((x-m)^4/s^4)/n-3
      return(c(n=n,mean=m,stdev=s,skew=skew,kurtsis=kurt))
      
    }
    sapply(mtcars[vars],mystats)
    # 
    # > sapply(mtcars[vars],mystats)
    # mpg          hp          wt
    # n       32.000000  32.0000000 32.00000000
    # mean    20.090625 146.6875000  3.21725000
    # stdev    6.026948  68.5628685  0.97845744
    # skew     0.610655   0.7260237  0.42314646
    # kurtsis -0.372766  -0.1355511 -0.02271075
    # 
    # 对于样本中的车型,每加仑汽油行驶英里数的平均值为20.1,标准差为6.0。分布呈现右偏(偏
    # 度+0.61),并且较正态分布稍平(峰度0.37)。如果你对数据绘图,这些特征最显而易见。请注
    # 意,如果你只希望单纯地忽略缺失值,那么应当使用sapply(mtcars[vars], mystats,
    #                               na.omit=TRUE)。
    install.packages("Hmisc")
    library(Hmisc)
    describemtcars[vars])
    # pastecs包中有一个名为stat.desc()的函数,它可以计算种类繁多的描述性统计量。
    stat.desc(x,basic=TRUE,desc=TRUE,norm=FALSE,p=0.95)
    
    # 
    # 其中的x是一个数据框或时间序列。若basic=TRUE(默认值),则计算其中所有值、空值、缺失
    # 值的数量,以及最小值、最大值、值域,还有总和。若desc=TRUE(同样也是默认值),则计算
    # 中位数、平均数、平均数的标准误、平均数置信度为95%的置信区间、方差、标准差以及变异系
    # 数。最后,若norm=TRUE(不是默认的),则返回正态分布统计量,包括偏度和峰度(以及它们
    # 的统计显著程度)和Shapiro–Wilk正态检验结果。
    install.packages("pastecs")
    library(pastecs)
    state.desc(mtcars[vars])
    
    
    # 
    # 似乎这还不够,psych包也拥有一个名为describe()的函数,它可以计算非缺失值的数量、
    # 平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位差、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均
    # 值的标准误
    install.packages("psych")
    library(psych)
    describe(mtcars[vars])
    
    
    # 首先,使用:
     dfm<-melt(dataframe,measure.vars=y,id.vars=g)
    # 融合数据框。其中的dataframe包含着数据,y是一个向量,指明了要进行概述的数值型变量(默
    # 认使用所有变量),而g是由一个或多个分组变量组成的向量。然后使用
    # 
    
    cast(dfm,group1+grou2+....+varible~.,FUN)
    # 
    # 重铸数据。分组变量以+号分隔,这里的variable只取其字面含义①,而FUN是一个任意函数
    # ,我们将运用数据重塑的方法来取得由变速箱类型与汽缸数形成的
    # 每个亚组的描述性统计量。我们要获取的描述性统计量是样本大小、平均数和标准差
    library(reshape2)
    library(reshape)
    dstats<-function(x){c(n=length(x),mean=mean(x),sd=sd(x))}
    dfm<-melt(mtcars,measure.vars = c("mpg","hp","wt"),id.vars = c("am","cyl"))
    cast(dfm,am+cyl~.,dstats)
    # 
    # > cast(dfm,am+cyl~.,dstats)
    # am cyl  n      mean        sd
    # 1  0   4  9  36.83389  38.19523
    # 2  0   6 12  45.92125  51.86950
    # 3  0   8 36  71.10692  90.33878
    # 4  1   4 24  37.33075  36.26945
    # 5  1   6  9  51.66278  63.34085
    # 6  1   8  6 106.09000 151.58358
    

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  • 这学期正在用《应用回归分析(第四版)》,但很多地方语焉不详,例如一元线性回归中的F检验和t检验检验统计量的证明。 以下的证明主要参考了科学出版社出版的《应用回归分析》 检验统计量的推导 t统计量需要...
  • PCA故障检测,SPE统计量,T2统计量

    千次阅读 2019-10-29 10:46:19
    参考文献: https://blog.csdn.net/And_ZJ/article/details/90576240 https://wenku.baidu.com/view/8c28e792f8c75fbfc77db2b4.html Simca的DModX,DmodY
  • 统计量

    千次阅读 2018-09-04 09:31:30
    一、常见统计量 1、均值、方差 2、中位数、众数 3、峰度、偏度 二、广义意义下的统计量 三、推断统计量 四、中心极限定理 1、大数定理 2、中心极限定理 五、利用小概率事件指导生活 一、常见统计量 1...
  • 统计量及其分布

    万次阅读 2018-07-13 11:25:16
    统计量 统计量是什么?从定义上说,统计量是不含未知参数的样本函数。统计量是一个函数,是对样本信息的一个精炼提取,以此反映总体情况的工具。我们通常记统计量为T=T(x1,x2...xn)T=T(x1,x2...xn)T=T(x_1,x_2...x_...
  • J-B统计量检验样本正态性的原理

    千次阅读 2018-12-29 21:23:12
    下面是自己整理J-B统计量
  • 先做出假设(原假设),同时写出假设的对立面(备择假设),对于这个假设找出相关的统计量。算一下这个假设下,应该服从什么分布。根据这个分布找一下接收域和拒绝域。如果落在拒绝域里面,就判断原假设是错误的。...
  • t统计量和z统计量

    万次阅读 2013-05-06 20:03:20
    z统计和t统计可以用来检验两个平均数... 第二步:计算统计量Z值,对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法,  1、如果检验一个样本平均数()与一个已知的总体平均数(μ0)的差异是否显著。其Z值计算公式为:...
  • 推断性统计部分(一)—样本与分布的关系及其检验统计量标签(空格分隔): 概率论与数理统计统计除了可以描述随机变量特征之外,还有一个重要作用,推断!这也是为什么把统计分为描述性统计和推断性统计的原因,以...
  • MATLAB计算列联表的卡方统计量 如题,最近在备考数据分析,不知道手算的对不对,就写了个简单的MATLAB程序来验证答案. 真不是手懒 真不是懒得打开SPSS,我写完了我才想起来能用SPSS MATLAB代码如下: %% 计算交叉列联...
  • 统计量的所比较的那个带下标得到统计量的下标(就是zα或z_{\alpha}或zα​或zα/2z_{\alpha/2}zα/2​的下标)是根据单侧检验还是双侧检验确定的!! 其实就是:单侧时α的分子是 1,双侧时α的分子是 2 单侧检验时...
  • SAS描述统计量

    2017-02-11 22:17:00
    如果要计算其他统计量或其中的某一些统计量,则可在PROC语句中指定统计量的关键字。 BY语句规定了分组变量,要求在BY分组内计算描述性统计量 。   proc means data=data.bank min p1 q1 mean median q3 ...
  • 关于R中的统计量----t检验

    千次阅读 2019-02-24 16:14:48
    关于R中的统计量----t检验
  • 计量经济学 联合假设检验 F统计量

    千次阅读 2021-04-22 21:48:08
    这两种说法本质上都是一样的,在大部分计量经济学的书中,这个问题叫做“对排除性约束的检验“(多重假设检验或联合假设检验), 我们要检验的是: 如果这个假设成立,那么剔除掉x3 与 x4 ,原方程的回归不受影响...
  • Hotelling’s T^2统计量 待续
  • 介绍基于PCA的线性监督分类的故障诊断方法计算,包含T2和SPE统计量计算
  • 单侧检验与双侧检验的判断与建立原假设 原假设与备择假设的建立 如何建立假设并没有固定的统一标准,假设的确定取决于要检验的问题以及检验的目的。一般来说,在考试中一般都将希望证明的命题放在备择假设,而把原有...
  • ## 局部特征检测方法 斑点 Blob检测,LoG检测 , DoG,DoH检测,SIFT算法,SUFT算法 边缘检测 梯度边缘检测算子,拉普拉斯算子,LoG检测 ,Canny边缘检测算子,Roberts,Sobel,Prewitt, 角点检测 Kitchen-...
  • 指数分布的样本和是充分统计量

    千次阅读 2018-10-15 16:29:53
    指数分布的样本和是充分统计量
  • 第六章 统计量及其抽样分布

    千次阅读 2015-08-29 23:49:31
    1 统计量统计量:由样本构造一个函数,不依赖任何参数 常用统计量:样本均值(X ¯ \bar{X})、样本方差(S 2 S^2)、样本变异系数(V=SX ¯ V=\dfrac{S}{\bar{X}})、样本k阶距、样本k阶中心距、样本偏度、...
  • 回归分析-常用统计量含义解析

    千次阅读 2020-02-04 15:31:56
    可使用以下常用统计量进行衡量。各统计量分解如下: SST总平方和 SSR回归平方和 SSE残差平方和 回归平方和是回归值与均值的离差平方和,可以看做由于自变量的变化引起的的变化(即受的影...
  • x2 统计量计算可以简化为直接根据样本频数进行计算
  • 在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择。...这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy )、精确率( precision )、召回率( recall )等等。选择我们会根据某个特定的应用场景...
  • [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X) returns a 1-by-4 vector stats that contains, in order, the R2 statistic, the F statistic and its p value, and an estimate of the error variance.
  • 上节记录了spark机器学习的数据相关结构,主要是向量与矩阵,本节记录一些基于这些数据结构的统计量。 在做机器学习中,我们经常需要用到一些向量...基本统计量与距离计算 基本统计量存在于Statistics库下面的colSt...
  • 信号处理中的高阶统计量概述

    千次阅读 2020-06-12 11:43:28
    本部分知识主要参考网上各类资料以及高阶统计量信号处理方法 高阶统计量是指比二阶统计量更高阶的随机变量或随机过程的统计量。 二阶统计量 随机变量(矢量):方差、协方差(相关矩)、二阶矩。 随机过程:自...

空空如也

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如何计算检验统计量