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  • 二项分布的定义以及二项分布检验的理论与方法
  • 运用R语言计算二项分布检验时候的P值,并给出了P值的置信区间
  • 用SPSS做正态分布检验

    千次阅读 2020-12-31 12:03:27
    SPSS经常会做Pearson 相关系数分析,在分析前,首先需要先判断变量是否服从正态分布,目前常用的方法包括以下几种: 1. 用偏态系数和峰态系数检验数据正态性 偏态系数Skewness,它用于检验不对称性; 当Sk≈0,分布...

    SPSS经常会做Pearson 相关系数分析,在分析前,首先需要先判断变量是否服从正态分布,目前常用的方法包括以下几种:

    1. 用偏态系数和峰态系数检验数据正态性

    偏态系数Skewness,它用于检验不对称性;
    当Sk≈0,分布呈正态;
    当Sk>0,分布为正偏态,拖尾在右侧,峰尖在左侧;
    当Sk<0,分布为负偏态,拖尾在左侧,峰尖在右侧。
    在这里插入图片描述
    峰态系数Kurtosis,它用于检验峰态;
    当Ku≈0时,分布呈正态;
    当Ku>0时,分布的峰态高尖;
    当Ku<0时,分布的峰态矮胖。
    在这里插入图片描述

    利用偏度和峰度进行正态性检验,需要计算相应的Z评分(Z-score),即:偏度Z-score=偏度值/标准误,峰度Z-score=峰度值/标准误。在α=0.05的检验水平下,若Z-score在±1.96之间,则可认为资料服从正态分布。

    适用条件:样本含量应大于200

    SPSS具体做法:
    分析-描述统计-频率或描述
    频率:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    描述:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    以GDP为例,计算后的Sk=-0.163(标准误差:0.309),Z-score= -0.163/0.309=-0.5275
    Ku=0.605(标准误差:0.608),Z-score= 0.605/0.608 =0.9951
    偏度和峰度都趋近于0,且Z-score在±1.96之间,可认为其服从正态分布。

    2. 用图形检验数据正态性
    (1)直方图:能够显示各组频数分布情况
    图形—旧对话框—直方图(勾选显示正态曲线)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (2)QQ图或PP图
    P-P图反映了变量的实际累积概率与理论累积概率的符合程度;
    Q-Q图反映了变量的实际分布与理论分布的符合程度;两者意义相似,都可以用来考察数据资料是否服从某种分布类型。
    若数据服从正态分布,则数据点应与理论直线(即对角线)基本重合

    SPSS可以直接作图:
    P-P图,分析—描述统计—P-P图或Q-Q图
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    数据出来后会得到两张图,以第一张图为准,若数据点应与理论直线(即对角线)基本重合,则满足正态分布。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    3. 用综合统计量检验数据正态性
    常用的方法包括:夏皮罗-威尔克Shapiro-Wilk 法(W 检验) 、达戈斯提诺D′Agostino 法(D 检验) 、Shapiro-Francia 法(W′ 检验) 、柯尔莫哥洛夫Kolmogorov-Smirov 法(KS检验)

    适用范围:当样本量3 ≤n ≤5000 时,结果以Shapiro - Wilk (W 检验) 为准,当样本含量n > 5000,结果以Kolmogorov - Smirnov(KS检验) 为准。

    SPSS操作方法:
    分析—描述统计—探索
    在统计栏设置置信区间为95%
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    探索会给出偏度和峰度,可以通过这个判断。
    在常态检验结果中,由于样本数量为60,结果以Shapiro - Wilk (W 检验) 为准,P=0.650,在置信区间95%(α=0.05)的情况下,P>0.05,不拒绝原假设,可认为变量服从正态分布。
    在这里插入图片描述
    结论:

    1. 在实际应用中,可通过直方图来做判断
    2. 不要太过依赖Shapiro-Wilk检验及Kolmogorov-Smirnov检验,检验方法会因样本量的多少而变动,当样本量大时,检验结果过于敏感,P值会<0.05,判断变量不服从正太分布,但直方图又明显对称,因此在判断时应合理使用几种方法。
    3. 有专家根据经验提出,标准差超过均值的1/2时提示数据不服从正态分布,或者四分位间距与标准差的比值在1.35左右时提示服从正态分布,这些可以作为正态性检验的一个粗略判断依据

    本篇参考资料:
    [1] https://www.sohu.com/a/140979052_489312
    [2] http://www.datasoldier.net/archives/2290

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  • 分析数据正态分布检验方法

    千次阅读 2020-09-29 21:18:51
    此外,根据熵定理,自然参数一般服从正态分布(高斯分布),因此,在进行建模之前,需要对所分析的数据进行正态分布检验分析,根据数据正态分布特性判断数据采集策略及模型性能优化方法。 目前数据正态分布检验方法...

    在对特定分析对象进行建模分析时,一般假设该模型变量服从正态分布,然后采用符合该变量的分析方法建立相关的分析模型。此外,根据熵定理,自然参数一般服从正态分布(高斯分布),因此,在进行建模之前,需要对所分析的数据进行正态分布检验分析,根据数据正态分布特性判断数据采集策略及模型性能优化方法。

    目前数据正态分布检验方法主要分为3类:

    1. 图形分析方法(graphical methods)

    该类方法主要通过对分析数据建立直观图形判断是否服从正态分布,常用的图形分析方法主要有:直方图、Q-Q图及箱形图;

    2. 数值方法(numerical methods)

    该类方法通过检测分析数据的偏度(skewness)和峰度(kurtosis)实现正态测试;

    3. formal normality test(应该翻译为正式正态检测)

    主要包含经典正态分布检测方法:Shapiro(SW),Kolmogorov-Smirnov(KS),Lillefors(LF) test 和Aderson-Darling (AD),这4种方法是目前较广的分析方法,此外,在MATLAB中还有Jarque-Bera (JB)测试也用于数据正态分布测定。上述方法的数据公式表达依次为:

    W=\frac{\sum_{i=1}^n (a_iy_i )^2)}{\sum_{i=1}^n(y_i-\bar{y_i})^2}

    T=sup_x\left | F^*(X)-F_n(x) \right |

    D=max_x\left | F^*(X)-S_n(x) \right |

    W_n^2=n\int \left [ F_n(x)-F^*(x) \right ]^2\psi (F^*(x))dF^*(x)

    公式中各个变量含义及泛函表示请参考文献《Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov,Lilliefors and Anderson-Darling tests》。

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  • 数据分析之正态分布检验及python实现

    万次阅读 多人点赞 2019-02-22 10:30:54
    正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯...

    正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。
      正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。
      若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

    正太性检验

    利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验,它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。

    直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    % matplotlib inline
    

    直方图初判

    s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value'])
    print(s.head())
    # 创建随机数据
    
    fig = plt.figure(figsize = (10,6))
    ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)  # 创建子图1
    ax1.scatter(s.index, s.values)
    plt.grid()
    # 绘制数据分布图
    
    ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)  # 创建子图2
    s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2)
    s.plot(kind = 'kde', secondary_y=True,ax = ax2)
    plt.grid()
    # 绘制直方图
    # 呈现较明显的正太性
    

    在这里插入图片描述
    这里的直方图呈现出非常明显的正态分布特性。

    QQ图判断

    # QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较,从而来检验数据的分布情况
    
    # QQ图是一种散点图,对应于正态分布的QQ图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图
    # 参考直线:四分之一分位点和四分之三分位点这两点确定,看散点是否落在这条线的附近
    
    # 绘制思路
    # ① 在做好数据清洗后,对数据进行排序(次序统计量:x(1)<x(2)<....<x(n))
    # ② 排序后,计算出每个数据对应的百分位p{i},即第i个数据x(i)为p(i)分位数,其中p(i)=(i-0.5)/n (pi有多重算法,这里以最常用方法为主)
    # ③ 绘制直方图 + qq图,直方图作为参考
    
    s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value'])
    print(s.head())
    # 创建随机数据
    
    mean = s['value'].mean()
    std = s['value'].std()
    print('均值为:%.2f,标准差为:%.2f' % (mean,std))
    print('------')
    #  计算均值,标准差
    
    s.sort_values(by = 'value', inplace = True)  # 重新排序
    print(s.head())
    s_r = s.reset_index(drop = False)  # 重新排序后,更新index
    print("----------\n", s_r.head())
    s_r['p'] = (s_r.index - 0.5) / len(s_r)  
    s_r['q'] = (s_r['value'] - mean) / std
    print(s_r.head())
    print('------')
    # 计算百分位数 p(i)
    # 计算q值
    
    # st = s['value'].describe()
    # x1 ,y1 = 0.25, st['25%']
    # x2 ,y2 = 0.75, st['75%']
    # print('四分之一位数为:%.2f,四分之三位数为:%.2f' % (y1,y2))
    # print('------')
    # # 计算四分之一位数、四分之三位数
    
    # fig = plt.figure(figsize = (10,9))
    # ax1 = fig.add_subplot(3,1,1)  # 创建子图1
    # ax1.scatter(s.index, s.values)
    # plt.grid()
    # # 绘制数据分布图
    
    # ax2 = fig.add_subplot(3,1,2)  # 创建子图2
    # s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2)
    # s.plot(kind = 'kde', secondary_y=True,ax = ax2)
    # plt.grid()
    # # 绘制直方图
    
    # ax3 = fig.add_subplot(3,1,3)  # 创建子图3
    # ax3.plot(s_r['p'],s_r['value'],'k.',alpha = 0.1)
    # ax3.plot([x1,x2],[y1,y2],'-r')
    # plt.grid()
    # # 绘制QQ图,直线为四分之一位数、四分之三位数的连线,基本符合正态分布
    

    在这里插入图片描述

    KS检验,理论推导

    使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布
    https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4090456.html

    在这里插入图片描述
    使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布
    data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86,
    76,80,81,75,77,72,81,72,84,86,80,68,77,87,
    76,77,78,92,75,80,78]
    # 样本数据,35位健康男性在未进食之前的血糖浓度

    df = pd.DataFrame(data, columns =['value'])
    u = df['value'].mean()
    std = df['value'].std()
    print("样本均值为:%.2f,样本标准差为:%.2f" % (u,std))
    print('------')
    # 查看数据基本统计量
    
    s = df['value'].value_counts().sort_index()
    df_s = pd.DataFrame({'血糖浓度':s.index,'次数':s.values})
    # 创建频率数据
    
    df_s['累计次数'] = df_s['次数'].cumsum()
    df_s['累计频率'] = df_s['累计次数'] / len(data)
    
    # len(data)
    
    df_s['标准化取值'] = (df_s['血糖浓度'] - u) / std
    df_s['理论分布'] =[0.0244,0.0968,0.2148,0.2643,0.3228,0.3859,0.5160,0.5832,0.7611,0.8531,0.8888,0.9803]  # 通过查阅正太分布表
    df_s['D'] = np.abs(df_s['累计频率'] - df_s['理论分布'])
    dmax = df_s['D'].max()
    print("实际观测D值为:%.4f" % dmax)
    # D值序列计算结果表格
    
    df_s['累计频率'].plot(style = '--k.')
    df_s['理论分布'].plot(style = '--r.')
    plt.legend(loc = 'upper left')
    plt.grid()
    # 密度图表示
    
    df_s
    

    在这里插入图片描述
    下面是正态分布表和显著性对照表
    在这里插入图片描述
    因为样本数为35,大于30且小于50,所以p值在这个区间
    在这里插入图片描述
    另外的,由于D值为0.1597. 大于0.158,小于0.197,且样本数量接近于30.所以我们可以认为P值的取值区间在0.20 - 0.40
    在这里插入图片描述
    满足p > 0.5的情况,所以服从正态分布。

    直接用算法做KS检验

    from scipy import stats
    # scipy包是一个高级的科学计算库,它和Numpy联系很密切,Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算
    
    data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86,
           76,80,81,75,77,72,81,72,84,86,80,68,77,87,
           76,77,78,92,75,80,78]
    # 样本数据,35位健康男性在未进食之前的血糖浓度
    
    df = pd.DataFrame(data, columns =['value'])
    u = df['value'].mean()  # 计算均值
    std = df['value'].std()  # 计算标准差
    stats.kstest(df['value'], 'norm', (u, std))
    # .kstest方法:KS检验,参数分别是:待检验的数据,检验方法(这里设置成norm正态分布),均值与标准差
    # 结果返回两个值:statistic → D值,pvalue → P值
    # p值大于0.05,为正态分布
    

    在这里插入图片描述
    此时,pvalue > 0.05,不拒绝原假设。因此上面的数据服从正态分布。且一般情况下, stats.kstest(df[‘value’], ‘norm’, (u, std))一条语句就得到p值的结果。

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  • Matlab正态分布检验

    万次阅读 2018-08-14 01:00:08
    Matlab正态分布检验: 进行参数估计和假设检验时,通常总是假定总体服从正态分布,虽然在许多情况下这个假定是合理的,但是当要以此为前提进行重要的参数估计或假设检验,或者人们对它有较大怀疑的时候,就确有...

    Matlab正态分布检验:

         进行参数估计和假设检验时,通常总是假定总体服从正态分布,虽然在许多情况下这个假定是合理的,但是当要以此为前提进行重要的参数估计或假设检验,或者人们对它有较大怀疑的时候,就确有必要对这个假设进行检验,进行总体正态性检验的方法有很多种,以下针对MATLAB统计工具箱中提供的程序,简单介绍几种方法。

    1)Jarque-Bera检验

            利用正态分布的偏度g1和峰度g2,构造一个包含g1,g2的分布统计量(自由度n=2),对于显著性水平,当分布统计量小于分布的分位数时,接受H0:总体服从正态分布;否则拒绝H0,即总体不服从正态分布。这个检验适用于大样本,当样本容量n较小时需慎用。Matlab命令:

    h =jbtest(x),[h,p,jbstat,cv] =jbtest(x,alpha)

    例子:

    [h,p]=jbtest(a,0.05)   

     h为测试结果,若h=0,则可以认为X是服从正态分布的;若h=1,则可以否定X服从正态分布;
    p为接受假设的概率值,P越接近于0,则可以拒绝是正态分布的原假设;

    2)Kolmogorov-Smirnov检验

          通过样本的经验分布函数与给定分布函数的比较,推断该样本是否来自给定分布函数的总体。容量n的样本的经验分布函数记为Fn(x),可由样本中小于x的数据所占的比例得到,给定分布函数记为G(x),构造的统计量为,即两个分布函数之差的最大值,对于假设H0:总体服从给定的分布G(x),及给定的,根据Dn的极限分布(n??时的分布)确定统计量关于是否接受H0的数量界限。

         因为这个检验需要给定G(x),所以当用于正态性检验时只能做标准正态检验,即H0:总体服从标准正态分布。Matlab命令:

    h =kstest(x)

    例子:

    A=A(:);
    alpha=0.05;
    [mu,sigma]=normfit(A);
    p1=normcdf(A,mu,sigma);
    [H1,s1]=kstest(A,[A,p1],alpha);
    n=length(A);
    if H1==0
        disp('该数据服从正态分布。')
    end

    3)Lilliefors检验

     

        它将Kolmogorov-Smirnov检验改进用于一般的正态性检验,即H0:总体服从正态分布,其中由样本均值和方差估计。Matlab命令:

    h =lillietest(x),[h,p,lstat,cv]=lillietest(x,alpha)
    clear;
    clc;
    path1 = 'C:\Users\Administrator\Desktop\重新整理血管网络\真实数据.xls';
    
    mypath1  = path1;%对比两个结果
    A = 'A2:A500';
    B = 'B2:B500';
    C = 'C2:C500';
    D = 'D2:D500';
    E = 'E2:E500';
    F = 'F2:F500';
    G = 'G2:G500';
    H = 'H2:H500';
    I = 'I2:I500';
    J = 'J2:J500';
    K = 'K2:K500';
    L = 'L2:L500';
    M = 'M2:M500';
    N = 'N2:N500';
    O = 'O2:O500';
    disp('主分支长度')
    [num1] = xlsread(mypath1,A);
    % jbtest(num1,0.05)
    [h,p] = lillietest(num1,0.05); 
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('左分支长度')
    [num2] = xlsread(mypath1,B);
    [h,p] = lillietest(num2,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('右分支长度')
    [num3] = xlsread(mypath1,C);
    [h,p] = lillietest(num3,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('主左长度比')
    [num4] = xlsread(mypath1,D);
    [h,p] = lillietest(num4,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('主右长度比')
    [num5] = xlsread(mypath1,E);
    [h,p] = lillietest(num5,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('主卷曲度')
    [num6] = xlsread(mypath1,F);
    [h,p] = lillietest(num6,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('左卷曲度')
    [num7] = xlsread(mypath1,G);
    [h,p] = lillietest(num7,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('右卷曲度')
    [num8] = xlsread(mypath1,H);
    [h,p] = lillietest(num8,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('主左角度')
    [num9] = xlsread(mypath1,I);
    [h,p] = lillietest(num9,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('主右角度')
    [num10] = xlsread(mypath1,G);
    [h,p] = lillietest(num10,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('左右角度')
    [num11] = xlsread(mypath1,K);
    [h,p] = lillietest(num11,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('主端点长')
    [num12] = xlsread(mypath1,L);
    [h,p] = lillietest(num12,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('左端点长')
    [num13] = xlsread(mypath1,M);
    [h,p] = lillietest(num13,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('右端点长')
    [num14] = xlsread(mypath1,N);
    [h,p] = lillietest(num14,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    disp('总角度')
    [num15] = xlsread(mypath1,O);
    [h,p] = lillietest(num15,0.05);
    fprintf('h值:%d,p值:%f\n\n',h,p);
    

    https://blog.csdn.net/zmlsh/article/details/23548647

     

    展开全文
  • 单变量的样本分布检验(python3)

    千次阅读 2020-02-08 18:07:43
    单变量的样本分布检验。 1.用数字特征检验。 2. T-test(严格的检验)。 3. K-S test (严格的检验)。 4. 卡方检验。 正态分布检验
  • 正态分布检验 方法1:描述性统计 打开SPSS,输入变量名称和数据,点击分析--描述统计--频率 将需要检验的变量选入 在图表中选择直方图,并且勾选方框内容,点击继续 点击确定后,会出现以下的结果,...
  • 由f分布引发的故事 昨天晚上臭汪汪说考考我最近学了啥,就拿起我的统计学书,随便翻了翻, ...在涉及两个总体的方差比的参数估计和假设检验都会用到它。 概论分布用法总结 汪:你说的好长好多,我听不懂...
  • K-S 分布检验与正态性检验 一假设检验 1. 什么是假设检验 实际中我们只能得到抽取的样本部分的统计结果要进一 步推断总体全部的特征但是这种推断必然有可能犯错犯错的 概率为多少时应该接受这种推断呢 为此统计学家...
  • 数据分布检验

    2019-07-25 19:23:04
    对于数值型数据,在应用各种算法之前,首要做的了解一些数据的分布,然后根据情况看是否有必要对数据进行变换。了解数据的分布主要有两种手段: 从图形的层面感性的认识一下 常用的主要有两种方式:直方图和 q-q图...
  • 行业分类-作业装置-基于卫星空间分布检验的虚拟应答器捕获方法及捕获系统.zip
  • 用R语言做正态分布检验,用R语言做正态分布检验,用R语言做正态分布检验
  • 使用python实现正态分布检验

    千次阅读 2019-08-12 07:27:35
    本次的正态分布检验的数据描述为What’s Normal? – Temperature, Gender, and Heart Rate中的数据,其中数据源中包含体温、性别和心率三个数据。这次我们选择文章中的一个问题来实现,即样本的中的体温是否符合正态...
  • 正态分布检验

    千次阅读 2019-08-27 00:09:49
    在正式开始之前,首先介绍了偏度与峰度的定义,然后用偏度与峰度检测数据集是否符合正态分布,最后分析该检测算法的适用条件以及SPSS的结果分析。 1、 偏度与峰度 (1) 偏度(Skewness) 偏度衡量随机变量概率...
  • 各类分布以及检验方法

    千次阅读 2020-12-05 22:23:17
    各类分布以及检验方法基础概念三种分布三种检验分布拟合分布检验 基础概念 1、标准差: 三种分布 1、卡方分布 若n个相互独立的随机变量ξ₁,ξ₂,…,ξn ,均服从标准正态分布(也称独立同分布于标准正态分布),...
  • 因此,对样本数据进行正态分布检验十分必要。常用的正态分布检验方法有以下几种:1.基于偏度和峰度的假设检验基于偏度-峰度的检验是利用了正态分布偏度(3阶矩)和峰度(4阶矩)都为0的特点。如果样本数据能满足偏度和...
  • 统计学之正态分布检验

    千次阅读 2019-08-12 23:07:35
    统计学之正态分布检验 本次主要是对数据集数据进行正态分布检验,数据集地址为:http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt 主要包括三列数据,体温(F)、性别(1:男,2:女)、心率(次/分钟) 1.数据统计...
  • matlab正态分布检验

    万次阅读 2014-04-12 19:40:21
    matlab正态分布检验
  • python实现描述性统计、频数分布图、正态分布检验、概率密度曲线拟合 from scipy.stats import chi2 # 卡方分布 from scipy.stats import norm # 正态分布 from scipy.stats import t # t分布 from scip...
  • 5种数据同分布检测方法!

    千次阅读 2021-02-21 21:43:20
    Datawhale干货作者:小雨姑娘,康涅狄格大学,Datawhale成员在数据挖掘比赛中,很重要的一个技巧就是要确定训练集与测试集特征是否同分布,这也是机器学习的一个很重要的假设。但...
  • SPSS实现二项分布检验

    千次阅读 2020-09-29 23:23:13
    SPSS实现二项分布检验目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的 检验数据是否符合指定的二项分布 适用情景 数据处理 SPSS操作 比例输入你想检验的分布,比如你想检验数据分布是否符合3:1,你就...
  • 1,超几何分布检验常用来对venn图两个圈overlap的显著性进行检验,费歇尔精确检验常用来对2x2的列联表进行检验。 2,假设有如下的统计数据: smoke non-smoke lung cancer 10 6 normal 1 12 现在对其...
  • 生成随机数: # 生成随机数 ... # 标准正态分布N(0,1) y2 <- rexp(100,2); # 参数为2的指数分布Exp(2) y3 <- rt(100,1); # 自由度为1的t分布t(1) y4 <- -y2; # -Exp(2) 1 图像法 1.1 直方图 ...
  • 题目 1利用均匀分布U[-1,1],使用中心极限定理产生正态分布的随机数1000个,其中每次用来产生正态分布随机数的均匀分布样本容量个数 ≥ 50。 理论分析 由中心极限定理可知, 随机变量X1,X2,......Xn独立同分布,...
  • R语言 简单,易操作
  • 超几何分布检验(hypergeometric test)

    万次阅读 2019-01-15 14:04:35
    1,超几何分布的定义 总共有N件产品,其中M件次品,现在从中抽取n件做检查,抽到k件次品的概率分布服从超几何分布。 P(k,N,M,n)=((Mk))∗((N−Mn−k))(Nn),其中k=0,1,2,...MP(k, N, M, n) = \frac{\left(M \choose ...
  • 转载▼ ...伽马分布检验 ... 很全的matlab对数据分布检验代码:包含正态分布,γ分布,泊松分布,指数分布,rayleigh分布。希望对看到这篇文章的人能有所帮助! %本程序用于判别所给数据源在置信率为
  • 文章简单介绍了基于虚拟仪器的视觉定位磁场分布检测系统的设计

空空如也

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