今年的收益是否真的与典型年份的预期不同?差异实际上与典型年份的预期不同吗?这些都是容易回答的问题。我们可以使用均值相等或方差相等的检验。 但是下面这个问题呢。
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。
“你的输入变量/特征必须是高斯分布的”是一些机器学习模型(特别是线性模型)的要求。但我怎么知道变量的分布是高斯分布呢。本文重点介绍了保证变量分布为高斯分布的几种方法。
python 检验数据分布,KS-检验(Kolmogorov-Smirnov test) – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是
作者:张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript blog: http://blog.fens.me 随机变量在我们的生活中处处可见,如每日天气,股价涨跌,彩票中奖等,这些事情都是事前不可预言其结果的,就算在相同的条件下重复进行试验,其结果未必相同。数学家们总结了这种规律,用概率分布来描述随机变量取值。 就算股价不能预测,但如果我们知道它的概率分布,那么有90%的可能我们可以猜出答案。 目录 正态分布 指数分步 γ(伽玛)分布 weibull分布 F分布 T分布 β(贝塔)分布
在引入copula时,大家普遍认为copula很有趣,因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。
因为是随机的所以两组个体不会完全的相同(identical)。但是有时候,它们在总体表现时甚至不是“相似”的(similar)。例如,我们可能在一个群体中有更多的男性,或者年长的人,等等。(我们通常称这些特征为协变量或控制变量)。当这种情况发生时,就不能再确定结果的差异只是由于实验得来的。因此,随机化后,检查所有观察变量是否在组间平衡,是否没有系统差异是非常重要的。
来源:DeepHub IMBA本文6400字,建议阅读12分钟我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布,无论是在可视化上还是在统计上。 比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。当我们想要评估一项策略(用户体验功能、广告活动、药物等)的因果效应时,因果推断的黄金标准便是随机对照试验,也就是所谓的A /B测试。在实践中,我们为研究选择一个样本,并将其随机分为对照组(control group)和实验组(treatment group)比较两组之间的结果。随机化确保了两组之间的唯一差异,这样我
比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。当我们想要评估一项策略(用户体验功能、广告活动、药物等)的因果效应时,因果推断的黄金标准便是随机对照试验,也就是所谓的A /B测试。在实践中,我们为研究选择一个样本,并将其随机分为对照组(control group)和实验组(treatment group)比较两组之间的结果。随机化确保了两组之间的唯一差异,这样我们就可以将结果差异归因于实验效果。
作者:Matteo Courthoud 翻译:陈超校对:赵茹萱本文约7700字,建议阅读15分钟本文从可视化绘图视角和统计检验的方法两种角度介绍了比较两个或多个数据分布形态的方法。 从可视化到统计检验全方位分布形态比较指南: 图片来自作者 比较同一变量在不同组别之间的经验分布是数据科学当中的常见问题,尤其在因果推断中,我们经常在需要评估随机化质量时遇到上述问题。 我们想评估某一政策的效果(或者用户体验功能,广告宣传,药物,……),因果推断当中的金标准就是随机对照试验,也叫作A/B测试。在实际情况下,我们会
这是一句来自希腊的哲学家赫拉克利特写的话,它很简单但却道出了世界的真理之一。在数据科学与机器学习领域,这句话同样是非常有意义的,在生产中部署机器学习模型的许多实际应用中,数据通常会随着时间的推移而变化,因此之前构建的模型会随着时间的推移而变得不准确,效果大打折扣,这就是典型的数据漂移问题。
在比较两种不同的机器学习算法或比较相同的算法与不同的配置时,收集一组结果是一个好习惯。
本研究的目标是在一家专门从事不良贷款组合的巴西公司254,914名客户的样本中开发一个催收评分模型,使用Logistic回归来识别那些更倾向于偿还不良贷款的客户。 此外,本文还提出了商业应用的建议。
通常先用 lm() 函数对数据建立线性模型,再用 anova() 函数提取方差分析的信息更方便。
两独立样本检验也是非参数检验方法的一种,其基本功能是可以判断两个独立的样本是否来自相同分布的总体。这种检验过程是通过分析两个独立样本的均数、中位数、离散趋势、偏度等描述性统计量之间的差异来实现的。
这里记录下这本书里我之前不了解的内容,欢迎一起交流!向量的模式作者写了个函数来干这件事,我学习下,登上巨人的肩膀。我的理解,这个是相当于motif,计数最多的元素的意思。
程序包BDSA中的函数z.test()可以快速地实现方差己知时两总体均值差的假设检验。
在地统计基本概念:克里格插值、平稳假设、变异函数、基台、线性无偏最优等中,我们详细介绍了地学计算的几个基本概念,并对其数学推导公式加以了梳理。接下来,我将通过几篇新的专题博客,对地学计算相关的代码、操作加以实践与详细讲解。本篇博客便是第一篇——基于MATLAB的空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制。
今天在B站看了毕导的《我给自己发了2亿个红包,才发现先抢和后抢的差距这么大!》的视频,非常有意思,大家感兴趣也可以到B站观看。
在索尼准备推出PS5的时候,微软绞尽脑汁想办法在下一款游戏机的名称中加入字母“X”,现在是回顾第八代视频游戏机的好时机,我们来尝试使用假设检验判断哪一款游戏机,可以说是“最好的”。
Accord.NET Framework是在AForge.NET基础上封装和进一步开发来的。功能也很强大,因为AForge.NET更注重与一些底层和广度,而Accord.NET Framework更注重与机器学习这个专业,在其基础上提供了更多统计分析和处理函数,包括图像处理和计算机视觉算法,所以侧重点不同,但都非常有用。 官方网站:http://accord-framework.net/
R 语言在统计分析方面起了很大的作用,并且其开开放性更是促进了大量分析R包的出现。今天我们就不一一去列举相关的R包,而是总结一下R语言自带的统计学函数。 一、统计学数据的生成函数: norm 正态分布 f F分布 unif 均匀分布 cauchy 柯西分布 binom 二项分布 geom 几何分布 diag 对角阵 二、基础的运算函数 abs 绝对值 sqrt 平方根 exp e^x次方 log 自然对数 log2,log10 其他对数 sin,cos,tan 三角函数 sinh,cosh,tanh 双曲
在实际科研中很多数据是服从正态分布的,例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的,例如两种药物在不同医院的的疗效,这时候由于不同医院医疗水平不同,其治疗效果自然有差异,因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外,很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
1写在前面 完成了聚类后,我们就要进行差异分析,寻找差异基因了。🥳 由于scRNAseq是高维数据,而且并没有明确的组,你可以选择之前介绍的SC3包等,先进行聚类,然后确定了组后,进行比较,或者采用生物学分组进行比较。😘 本期我们介绍一下常用的一些差异分析方法,再比较各种方法的准确性。🤒 2用到的包 rm(list = ls()) library(scRNA.seq.funcs) library(edgeR) #library(monocle) library(MAST) library(ROCR) 3示
前两天介绍了一个开发中的单细胞数据分析相关R包,内置了,4(热图,气泡图,upset图,堆叠条形图)+4(密度散点图,半小提琴,山峦图,密度热图)美图,见 8种方法可视化你的单细胞基因集打分 ,蛮多小伙伴留言想问一下到底什么是基因集打分,正好学徒投稿了她自己的理解,借花献佛分享给大家。
背景介绍 如果是bulk RNA-seq,那么现在最流行的就是DESeq2 和 edgeR啦,而且有很多经过了RT-qPCR 验证过的真实测序数据可以来评价不同的差异基因算法的表现。 对单细胞测序数据来说,通常需要先聚类之后把细胞群体进行分组,然后来比较不同的组的差异表达情况。当然,也有不少单细胞测序实验设计本身就有时间点,不同个体来源,不同培养条件这样的分组! 同时还有不少方法是不需要预先分类的,因为分类本身就会引入偏差。 跟bulk RNA-seq不一样的地方是,scRNA-seq通常涉及到的样本数量更
这本书的第三版继续演示如何应用概率论,以获得洞察到真实的日常统计问题和情况。这种方法最终导致了对统计程序和策略的直观理解,最常用的是实践工程师和科学家。这本书是为统计学或概率和统计的入门课程而写的,为工程、计算机科学、数学、统计学和自然科学的学生而写。因此,它假定你有初等微积分知识。
http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method
20220502:已经很长时间不用 CSDN 写博客了,今天偶然看到自己以前写的这篇,发现存在一些错误和讲的不清楚的地方,修改一下以免误人子弟。(当然可能改后还是有错的,请读者不要尽信,如果实在不能理解我说的,很可能是我说错了
我们这做风控模型的时候,经常是会用KS值来衡量模型的效果,这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标,了解当中的原理以及实现,因为这些知识是必备的基本功。我将会从下面几个方面来展开讲解一下KS:
MISIS大学信息技术和计算机科学系副教授,博士,数学家和博士Alexandra Bernadotte优化了算法,显著提高了机器人设备对心理命令的识别精度。这是通过优化字典的选择来实现的。在机器人设备中实现的算法可用于通过噪声通信信道传输信息。研究结果发表在同行评议的国际科学杂志《数学》上。
最近看到一个好玩的工具库,叫做dython,乍一看还以为是哪个模仿python的冷门语言
R函数:ks.test(),如果P值很小,说明拒绝原假设,表明数据不符合F(n,m)分布。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,曾荣获AM
之前介绍过拟合种面积关系(species–arearelationship, SAR)工具:
假设指的是当我们没有足够的证据支持一个结果时,先可以假定一个结果。这个事先给出的假定结果,就叫做原假设(或零假设, H0),同时提出与之相对应的假设,叫做备择假设(H1)。
Tip:本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第四场 —— 零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛。 赛题以金融风控中的个人信贷为背景,要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能,以此判断是否通过此项贷款,这是一个典型的分类问题。通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景,解决实际问题,帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。
评分卡开发描述了如何将数据转化为评分卡模型,假设数据准备和初始变量选择过程(过滤)已完成,并且已过滤的训练数据集可用于模型构建过程。 开发过程包含四个主要部分:变量转换,使用逻辑回归的模型训练,模型验证和缩放。
KS-检验与t-检验等方法不同的是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布时,KS-检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS-检验作为非参数检验,在分析两组数据之间是否存在异常时相当常用。
对于分类模型,在建立好模型后,我们想对模型进行评价,常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数,把模型结果分割成n(100)份,计算top1的准确率、覆盖率。
在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。
一、正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知。现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时? 解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225 H1: μ > 225
https://www.kaggle.com/greenarrow2018/santander-value-prediction-challenge
在做数据分析或者统计的时候,经常需要进行数据正态性的检验,因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的,例如:T检验。
几何布朗运动(GBM)是模拟大多数依赖某种形式的路径依赖的金融工具的标准主力。虽然GBM基于有根据的理论,但人们永远不应忘记它的最初目的 - 粒子运动的建模遵循严格的正态分布脉冲。基本公式由下式给出:
构建机器学习模型的想法应基于建设性的反馈原则。你可以构建模型,从指标得到反馈,不断改进,直到达到理想的准确度。评估指标能体现模型的运转情况。评估指标的一个重要作用在于能够区分众多模型的结果。
临床模型研究,说到底是做一个模型,那么模型应该如何纳入自变量,纳入哪些自变量,这都是至关重要的问题。线性回归,逻辑回归和Cox比例风险回归模型是被广泛使用的多元回归分析方法。我们在前面的几篇文章中解释过他们的统计学意义、应用及结果释义。但是我们很少讨论自变量筛选的方法,这些方法在数据分析和撰写论文时应用较为混乱,却十分重要。本集整理并总结了前沿的自变量筛选方法,我们来一观究竟。
近几年,随着深度学习的大热,许多研究攻克了如何从单张图片生成3D模型。从某些方面似乎再次验证了深度学习的神奇——doing almost the impossible。
https://www.cnblogs.com/REAY/p/6709177.html
【磐创AI导读】:评估一个模型是建立一个有效的机器学习模型的核心部分,本文为大家介绍了一些机器学习模型评估指标,希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
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