python T检验
python aic准则_pythonAIC准则下线性回归实现及模型检验案例分析
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。#coding=utf/8#time:2019/8/11#function:线性回归#author：Karenimport pandas as pdimport numpy as npimport statsmodels.api as smimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import preproces
日期 2023-06-12 10:48:40
python | prophet的案例实践：趋势检验、突变点检验等
5年前prophet刚出来的时候试用过R版本的prophet： R+python︱Facebook大规模时序预测『真』神器——Prophet（遍地代码图）现在最近的一些研究涉及时序数据，所以回来再看看python版本的。文章目录1 趋势检测1.1 趋势检验案例1.2 Prophet模型的趋势参数1.2.1 growth1.2.2 Changepoints1.2.3 n_changeponits、c
日期 2023-06-12 10:48:40
多重共线性：python计算VIF以及使用vif做因子独立性检验的方法「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。参考：https://www.zhihu.com/question/270451437/answer/405814593https://www.cnpython.com/qa/38203import numpy as np import scipy as sp a = [1, 1, 2, 3, 4] b = [2, 2, 3, 2, 1] c = [4,
日期 2023-06-12 10:48:40
【说站】python中T检验如何理解
python中T检验如何理解说明1、T检验又称student t检验，主要用于样本含量小(如n-30)、整体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论推断差异的概率，比较两个平均数的差异是否显著。T检验可分为单总体检验、双总体检验和配对样本检验。2、经常用在自变量X是离散数据，自变量Y是连续数据(x只能是2类)，数据必须正态分布。实例import numpy import scipy from
日期 2023-06-12 10:48:40
【说站】python卡方检验是什么
python卡方检验是什么说明1、统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏差程度，实际观测值与理论推断值之间的偏差程度决定了卡方值的大小。卡方值越大，两者的偏差程度越大；相反，两者的偏差越小；如果两个值完全相等，卡方值为0。2、一般适用于自变量X为离散类型，由于变量Y为离散类别值，数据一般呈正态分布。实例从一所中学随机抽取两个班，调查他们对晚上自习的态度。甲班41人赞成，25人反对；乙班34人赞成
日期 2023-06-12 10:48:40【说站】python方差检验是什么意思
python方差检验是什么意思说明1、方差检验是用来比较两个或多个变量数据的样本，以确定它们之间的差异是简单随机的.或者是由于过程之间的显著统计差异造成的。2、自变量X是一种离散数据，自变量Y是一种连续数据。x可以是多种类型，如果数据正态分布，方差应齐次。实例import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.formula.api im
日期 2023-06-12 10:48:40
统计系列（四）利用Python进行假设检验
统计系列（四）利用Python进行假设检验z检验主要应用场景：在大样本量的总体比例检验核心：两样本的总体比例差异单样本比例检验# 检验样本合格率与0.38是否有差异 import numpy as np from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest counts=200; nobs=500; value=0.38 # 计算
日期 2023-06-12 10:48:40【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用11篇：探索性数据分析：数据的检验：卡方检验与t检验
本篇的思维导图： 探索性数据分析：数据的检验 卡方检验 在实际的学习或工作中，也会碰到关于离散型变量之间的探索性分析，如两个离散变量之间是否相互独立。对于该问题的解答，就需要运用统计学中的卡方检验了。卡方检验属于非参数的检验方法，其原假设是两个离散变量之间不存在
日期 2023-06-12 10:48:40【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用10篇：探索性数据分析：数据的检验：正态性检验
本篇的思维导图： 探索性数据分析：数据的检验 数据检索，则是对数据深层次的探索或挖掘，用于验证数据是否服从某种假设，这部分内容将以数据的正态性检验、卡方检验和t检验为例，结合Python讲解具体的使用方法。 正态性检验
日期 2023-06-12 10:48:40python基础===输入必须为数字的检验的另一种方法
print("[+]welcome to python3") while True: num = input("please input a num:") if num.isnumeric() == True: x = num break else: print("[-]输入失败,必须输入为数字，请重新输入~") pr
日期 2023-06-12 10:48:40【python 数据分析】不同情况下的t检验、Wilcoxon符号秩检验、Wilcoxon秩和检验、卡方检验、Fisher检验
目录 1 单样本和两样本均值的t检验2 单样本和两样本关于中位数的非参数检验3 拟合优度的
日期 2023-06-12 10:48:40【Python数据分析】假设检验的基本思想、原理和步骤
目录 1 假设检验的基本思想2 假设检验的基本原理3 假设检验中可能犯的错误4 假设检验的基本步骤4.1 第一步：提出假设4.2 第二步：确定理论的显著性水平
日期 2023-06-12 10:48:40Python实现卡方检验和相关性分析
目录 卡方检验 卡方检验的statsmodels实现 配对卡方检验 相关分析（关联性分析）概述 相关系数的计算原理 相关分析的Python实现 卡方检验 卡方检验的主要用途 两个率或两个构成比比较的卡方检验多个率或多个构成比比较的卡方检验分类资料的相关分析 卡方检验的基本原理 H
日期 2023-06-12 10:48:40利用Python做假设检验、参数估计、方差分析、线性回归
目录 参数估计 方差比的置信区间 均值差的置信区间 一个正态总体方差的点估计和置信区间 一个正态总体均值的点估计和置信区间 单样本t检验的SciPy实现方式 单样本t检验的statsmodels实现方式 两样本t检验SciPy的实现方式 两样本t检验statsmodels的实现方式 配对t检验的SciPy实现 方差分析 单因素方差分
日期 2023-06-12 10:48:40Python之OS模块：os.access()检验权限模式（验证文件及目录权限）
os.access(path,mode) 检验权限模式 os.access()方法使用当前的uid/gid尝试访问路径。大部分操作使用有效的uid/gid，因此运行环境可以在suid/sgid环境尝试。 path -- 要用来检测是否有访问权限的路径。 mode -- mode为F_OK，测试存在的路径，
日期 2023-06-12 10:48:40Google Earth Engine（GEE）——python检测 Sentinel-1 图像中的变化最大似然检验和P值（第 2 部分）
运行以下单元格以初始化 API。输出将包含有关如何使用您的帐户授予此笔记本对 Earth Engine 的访问权限的说明。 import ee # 触发身份验证流程。 ee.Authenticate() # 初始化库。 ee.Initialize() 数据集和 Python 模块 本教程将使用一个数据集： 哥白尼/S1_GRD_FLOAT
日期 2023-06-12 10:48:40【Python爬虫】：使用高性能爬虫快速检验证代理IP是否有效
在进行爬虫的过程当中，我们经常会遇到被封IP的情况，因此我们可以搜集一些代理IP，然后使用程序去测试哪些代理IP是可用的,我在这里使用了请求如下网站的方法： http://icanhazip.com/ 请求这个网站之后，如果请求成功，没有遇到异常，就会返回当前你请求这个网站的IP地址。同时保存到一个txt文件当中，进行数据的持久化，这样我们下次需要这些代理IP的之后，也可以随手使用。我们设定
日期 2023-06-12 10:48:40