什么是稳健性检验？ 论文中，我们常常要求要做稳健性检验，那么什么是稳健性检验呢？...在较早的文献中，一般很少涉及稳健性检验，但近年来，大家对稳健性检验的重视程度越来越高，这也体现了大家对所得结论准确性的要求越来越高。做好稳健性检验，是使结论得到广泛接受的重要步骤之一。...遗憾的是，目前关于如果做稳健性检验并没有统一的标准，也没有一个明确的说明告诉我们在文章中我们到底应该要从哪些角度去做稳健性检验。因此，每篇文章根据自己的研究目的不同，稳健性检验的角度也会大不相同。...分样本回归法 由于不同的样本对于所得的结果具有不同的敏感性，因为在稳健性检验时，也常常进行分样本回归，常见的分类方法用按照人口规模分类，按照地理位置分类，按照城乡分类，按照性别不同分类等等。...稳健性检验！
针对原始类型，C#的==操作符并没有使用.NET里提供的那些Equals方法，这时==操作符使用专用的汇编语言指令来进行判断相等性的。...使用 == 判断引用类型的相等性 这里的引用类型不包含string。 看例子，这里我使用==来比较自定义类MyClass的两个实例是否相等： ? 而结果是两个False： ?...所以这应该也是使用CPU的硬件来进行判断相等性的，那么像这种引用类型是怎么通过CPU硬件来比较的呢？...string 我们都知道，==用来判断string相等性的时候，比较的是string值，而不是引用地址。 看例子： ? 结果是两个True： ?...针对这两个tuple，我做了三个相等性判断，通过第一个ReferenceEquals方法我们可以知道这两个tuple变量指向不同的实例。
可以用于判断某个样本集是否符合某个已知分布，也可以用于检验两个样本之间的显著性差异。...然后基于样本集的样本数和显著性水平找到差值边界值(类似于t检验的边界值)。判断边界值和D的关系，如果D小于边界值，则可以认为样本的分布符合已知分布，否则不可以。...可选值与ks检验中可选值一致。 上面代码会返回三个结果： 第一个为统计值，第二个为评判值，第三个为每个评判值对应的显著性水平 AD检验和anderson有啥关系呢？anderson发明了AD检验。...2.3 W检验 W检验(Shapiro-Wilk的简称)是基于两个分布的相关性来进行判断，会得出一个类似于皮尔逊相关系数的值。值越大，说明两个分布越相关，越符合某个分布。...shapiro是专门用于正态性检验的，所以不需要指明分布类型。且 shapiro 不适合做样本数＞5000的正态性检验。
通过数据搜集的信息，想知道哪些因素与谋杀率相关性较高。...计算相关性系数 R 可以计算多种相关系数，包括 Pearson 相关系数、Spearman 相关系数、Kendall 相关系数、偏相关系数等。...#计算相关性矩阵 colnames(state.x77) cor.test(state.x77[,5], state.x77[,1]) plot(state.x77[,5], state.x77[,1]
若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t’检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。...如果说要指出差别，则区别仅在下列一点上： 用ANOVA检验两总体均值相等性时，只限于这样的双侧检验问题，即： H0：mu1=MU2 Ha:mu1 not= mu2 而两样本的T检验则可以比上述情况更广泛...Ha:mu1 > mu2 Ha:mu1 < mu2 Ha:mu1 not= mu2 这样说来，两样本均值相等性检验虽然可以用ANOVA做, 但这没有任何好处，反而使得对立假设受到限制，因而还是T检验更好...两独立样本t检验要求两样本所代表的总体服从正态分布N(μ1，σ12)和N(μ2，σ22)，且两总体方差σ12、σ22相等,即方差齐性(homogeneity of variance, homoscedasticity...两独立样本t检验要求两样本所代表的总体服从正态分布N(μ1，σ12)和N(μ2，σ22)，且两总体方差σ12、σ22相等,即方差齐性(homogeneity of variance, homoscedasticity
ES2015中有四种相等算法： 抽象相等比较 (==) 严格相等比较 (===): 用于 Array.prototype.indexOf, Array.prototype.lastIndexOf, 和...== x) 成立的唯一情况是 x 的值为 NaN） 非严格相等 == 相等操作符比较两个值是否相等，在比较前将两个被比较的值转换为相同类型。...相等操作符满足交换律。 相等操作符对于不同类型的值，进行的比较如下图所示： 图片点击放大查看 一般而言，根据 ECMAScript 规范，所有的对象都与 undefined 和 null 不相等。...不可变属性和新设定的值使用 same-value 相等比较。 同值相等由 Object.is 方法提供。 零值相等 与同值相等类似，不过会认为 +0 与 -0 相等。...规范中的相等、严格相等以及同值相等 在 ES5 中， == 相等在 Section 11.9.3, The Abstract Equality Algorithm； === 相等在 11.9.6, The
一、t 检验与 wilcox 检验 连续型变量独立性检验，如果数据分布满足正态分布可以使用t检验，否则使用wilcox检验。 基因表达差异：基因表达量高低。...dta <- read.csv("heatmap.csv",header = T,row.names = 1) # 单个基因t检验 head(dta,1) dta[1,1:5] dta[1,6:...p.value}) apply(dta, 1, function(x){wilcox.test(x[1:5],x[11:15],paired = T)$p.value}) #计算Qvalue,多重假设检验...p.value}) p.adjust(p) p.adjust(p,'holm') p.adjust(p,'fdr') library(pheatmap) pheatmap(dta) p 二、利用 t 检验验证实验结果...yellow')) x <- ToothGrowth nrow(x) ncol(x) #统计频数 table(x$supp) table(x$dose) table(x$supp,x$dose) #分组t检验
总第235篇/张俊红 1.前言 我们在方差分析里面有讲过，方差分析有一个很重要的前提就是叫方差齐性。这一篇来讲讲如何来检验方差齐性。 先讲讲什么是方差齐性，方差齐性是指不同组间的总体方差是一样的。...方差齐性检验是对两组样本的方差是否相同进行检验。检验思想与均值之间差异性检验是一样的。常用的方法有：方差比、Hartley检验、Levene检验、BF法、Bartlett检验。...2.方差比 方差比顾名思义就是两组方差的比，用较大一组的方差除较小一组的方差，最后得到一个F值，然后根据F值的大小来判断两组之间的方差是否相等。F值越大，则认为两组方差越不相等。...6.Bartlett检验 Bartlett检验的核心思想是通过求取不同组之间的卡方统计量，然后根据卡方统计量的值来判断组间方差是否相等。...比较常用的是Levene检验，适用于多组方差的比较，且对正态性没要求。
一、假设检验 假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。...在假设检验中常记这个概率为 α，称为显著性水平。而把原先设定的假设成为原假设，记作 H0。把与 H0 相反的假设称为备择假设，它是原假设被拒绝时而应接受的假设，记作 H1。...假设的形式 H0——原假设， H1——备择假设 双侧检验：H0:μ = μ0 ，H1:μ ≠ μ0 单侧检验：H0:μ ≥ μ0，H1:μ μ0 假设检验就是根据样本观察结果对原假设（H0）进行检验，接受 H0，就否定 H1；拒绝 H0，就接受 H1。...零假设检验 二、频数统计与独立性检验 离散型变量通过计算频数，然后进行独立性检验。
问题 你想要（精确）检验样本的方差同质性（同方差，方差齐性）。许多统计检验假设总体同方差。...方案 有许多检验方差同质性的方式，下面列出三种： Bartlett’s test - 如果数据服从正态分布，这是最好的检验方法。...Levene’s test - 数据偏离正态性时比Bartlett检验更稳定（鲁棒性更好），内置于car包 Fligner-Killeen test - 这是一个非参数检验，数据偏离正态是非常稳定适用。...对于所有的检验，零假设为总体方差相同（同质；不是相等的意思）；备择假设是至少两组样本（总体方差）不同。 样例数据 这里的例子使用了InsectSprays 和 ToothGrowth 数据集。...初一看好像数据集的方差都不同质，但这需要像下面一样进行合适的检验。
--MORE--> 背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...、字典编码 通过整数展现的方式，被称作分类或者字典编码。...0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 dtype: object type(df1) # Series数据 pandas.core.series.Series...cat.values s ['语文', '数学', '语文', '语文', '语文', '数学', '语文', '语文'] Categories (2, object): ['数学', '语文'] type(s) pandas.core.arrays.categorical.Categorical...1, 1], dtype=int8) 如何生成Categorical对象 主要是两种方式： 指定DataFrame的一列为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数
图解Pandas中的数据分类 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用。...背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as pd data =...0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 dtype: object type(df1) # Series数据 pandas.core.series.Series...subject_cat.values s ['语文', '数学', '语文', '语文', '语文', '数学', '语文', '语文'] Categories (2, object): ['数学', '语文'] type(s) pandas.core.arrays.categorical.Categorical...1, 1], dtype=int8) 如何生成Categorical对象 主要是两种方式： 指定DataFrame的一列为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数
研究对象自报的类风湿关节炎躯体感觉症状数量在1-6个之间，为有序分类变量，变量名为symptoms。...二、对问题分析 要判断类风湿关节炎躯体感觉症状数量与疼痛等级之间是否有线性变化的趋势，可以使用Mantel-Haenszel卡方检验。...进行Mantel-Haenszel卡方检验，需要满足以下两个假设。 假设1：其中一个变量是有序分类变量。 假设2：另一个变量是有序分类变量(或二分类变量)。 假设1和假设2与研究设计有关。
对规则的分析 倘若程序员只是一知半解地了解相等性的判断，反而不会违背这一规则。引用类型都有一个共同的父类Object，它的equals()仅仅比较了对象是否属于同一个实例，以此确定是否相等。...== obj); } 然而，对于像Integer、Long这样的包装类而言，深谙Java基础知识的程序员都知道它们作为Number的子类，重写了equals()和hashcode()方法，使得对它们的相等性判断变得更简单...aInt2 = new AtomicInteger(0); aInt1.equals(aInt2); // 返回false 正确做法是通过get()方法获得它包装的值，然后再进行相等性比较： AtomicInteger...AtomicInteger(0); AtomicInteger aInt2 = new AtomicInteger(0); aInt1.get() == aInt2.get(); // 返回true 除了相等性不同之外...Bruce Eckel认为：“这些类提供了原子性的更新能力，充分利用了现代处理器的硬件级原子性，实现了快速、无锁的操作。”保证操作的原子性是确保线程安全的有效手段。
由于类型能够重写Equals方法,所以Equals方法的逻辑远比想象的要复杂.下面来举几个例子: 1、由于类型能够重写Equals方法,所以不能使用它来测试同一性,为了解决这个问题,Object类型提供了...ReferenceEquals方法来比较两个对象的同一性,ReferenceEquals代码如下: public static bool ReferenceEquals(object objA,object...objB)=>(objA==objB) 注:判断两个对象的"同一性"不应该使用C#的==操作符(除非将两个操作符进行装箱转换为Object),因为某个操作数可能重载了==操作符 2、System.ValueType...(所有值类型的基类)就重写了Object的Equals方法,并对两个对象进行了正确的值相等检查而不是同一性检查.代码如下: public bool Equals(uint obj)=>(this ==...任何字段不相等,就返回false. 4、返回true,ValueType的Equals方法不掉用Object的Equals方法.
【30 秒速览】本文从实证资产定价和因子投资研究方法论的角度仔细探讨了因子的分类，不同的因子组合构造方法，以及不同因子组合构造方法之间的关联，并讨论了检验因子显著性的 Fama-MacBeth 回归方法...因子的分类 02. 因子构建之价差组合 03. 双重排序 04. 三重排序 05. 截面回归 06. 显著性检验与 FM 分析 07. 综合性的因子构建方法 08. 统计因子 09....06 显著性检验与 FM 分析 更进一步，为了检验因子溢价是否长期存在并显著，在每期末进行截面回归，得到因子溢价序列 ? 然后计算因子溢价序列的均值、标准差和 t 统计量，检验其显著性。...事实上，上述检验截面回归系数显著性的方法，正是经典的 Fama-MacBeth 方法，出自 Fama and MacBeth (1973)。...09 结语 本文仔细探讨了因子的分类，不同的因子组合构造方法，以及不同因子组合构造方法之间的关联，并讨论了检验因子显著性的 Fama-MacBeth 回归方法。
variance_inflation_factor # 这里可以选择想要判断的变量列 df_tezheng=df[["var1","var2","var3","var4","var5", 'Constant Value']] # 进行vif检验
通常情况下引用类型的相等性是不应该被重定义/重写的。 例如两个引用类型的变量 x 和 y，如果这样写：if(x == y) {...}，那么大家都明白，这个比较的是引用的相等性。...但是有少数情况下，也可以为引用类型重写相等性。 例如这个类： ? 这个类里面只有两个string类型的属性和字段，那么对它的相等性来说，更合理的是去比较值，而不是引用。...实际上如果想比较两个应用类型里面的值是否相等，你不必非得去重写那些相等性的方法，你可以通过实现IEqualityComparer接口来写一个单独的相等性比较器。...在之前重写值类型相等性的文章里，我还为值类型实现了IEquatable接口，而对于引用类型来说，就没有必要去实现该接口了，可以把相等性判断逻辑放在object.Equals()方法里。...这里面x和y其实都是BeijingCitizen的实例，但是现在所处的位置是其父类Citizen的==方法里，所以相等性检查会在这里发生，所以这个相等性检查只会检查父类里面的字段，Citizen这个类无法知道其它继承于它的类型
但这里牵涉到一个问题，如何有效的判断两次请求的参数是相等的。C#中自定义类型会从Object类继承Equals和GetHashCode两个方法，可以根据实际需求来重写这两个方法实现对象相等性比较。...null this和obj引用同一个对象返回true this和obj是不同类型返回false 调用Equals逐字段进行比较 必要时调用基类的Equals方法来比较基类中字段的相等性...ValueType中Equals实现思路如下： obj==null返回false this和obj为不同类型则返回false 使用反射获取字段信息，然后调用字段的Equals方法来逐字段比较相等性...如下图是Github上Dictionary根据key获取value的一段源码，代码中先比较了hashCode是否相等，然后再调用Enquals方法对key做相等性判断： ?...系统优化思路 性能满足当前需求就好，莫要追求极致性能 性能与代码可读性之间要有一个权衡，丧失了可读性也就增加了维护成本 减少I/0（磁盘、网络） 优化数据库查询，只查询必要的字段，即可减少磁盘
好在C#7.3开始，引入了元素的相等性比较，让元组的易用性有了大幅提升。 ---- 绑定 微软对此的介绍是“从 C# 7.3 开始，元组类型支持 == 和 != 运算符。...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。
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