②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。 ③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。 本次介绍： 卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。...卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱，只能展现两个分类变量是否有关。 / 01 / 数据挖掘的技术与方法 数据挖掘的方法分为描述性与预测性两种。 两类方法均是基于历史数据进行分析。...预测性模型从历史数据中寻找规律，并用于预测未来。 描述性数据挖掘常用算法：聚类分析、关联规则分析。 预测性数据挖掘常用算法：线性回归、逻辑(Logistic)回归、神经元网络、决策树、支持向量机。...接下来通过卡方检验，来确定结论，使其具有统计学意义。 02 卡方检验 卡方检验在于比较期望频数和实际频数的吻合程度。 实际频数就是单元格内实际的观测数量，实际频率的分母为总样本数。...下面用Python对数据进行卡方检验。
首先读取数据。...02 单样本t检验 单样本t检验是最基础的假设检验，其利用来自总体的样本数据，推断总体均值是否与假设的检验值之间存在显著差异。 P值大于显著性水平，则无法拒绝原假设。...下面在Python中进行单样本t检验，使用电影评分数据，假设均值为8.8分。...03 双样本t检验 双样本t检验是检验两个样本均值的差异是否显著。 常用于检验某二分类变量区分下的某连续变量是否有显著差异。 本次使用豆瓣电影TOP250中中外国家电影评分数据。...方差齐性检验的原假设为两组数据方差相同。
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。...在Python中，主要有以下检验正态性的方法： 1.scipy.stats.shapiro ——Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数据符合正态分布。...2.scipy.stats.kstest（K-S检验）：可以检验多种分布，不止正态分布，其原假设：数据符合正态分布。...参数是： rvs：待检验数据。 cdf：检验分布，例如’norm’，’expon’，’rayleigh’，’gamma’等分布，设置为’norm’时表示正态分布。...其参数： axis=None 可以表示对整个数据做检验，默认值是0。
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...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。...PS：t-检验的假设是检验的数据满足正态分布，否则对于小样本不满足正态分布的数据用t-检验就会造成较大的偏差，虽然对于大样本不满足正态分布的数据而言t-检验还是相当精确有效的手段。...由于数据近似正态分布，所以对其采用t-检验是最佳的检验方法。 如何使用KS检验 在R中可以使用ks.test（）函数。
在python3中，可以使用函数注解，类似这样： def print(input :str) -> int: pass 函数注解可以用内置方法获取，所以可以利用这个特性做一个类型检验的装饰器。
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。...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)<.......，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 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...，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 此时
引入所需的包 from scipy import stats import numpy as np 注：ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel均进行双侧检验 H0:μ=μ0H..._0: μ=μ_0 H1:μ≠μ0H_1: μ≠μ_0 单样本T检验-ttest_1samp ttest_1samp官方文档 生成50行x2列的数据 np.random.seed(7654567)...statistic=array([-0.68014479, 4.11038784]), pvalue=array([ 4.99613833e-01, 1.49986458e-04])) ---- 将两列数据均值分别与...-ttest_ind ttest_ind官方文档 生成数据 np.random.seed(12345678) #loc:平均值 scale：方差 rvs1 = stats.norm.rvs(loc...，检验两总体是否具有方差齐性。
1.话题引入 我们在线性回归做假设检验，在时间序列分析做自回归检验，那么我们如何检验一个分布是否是正态分布的呢？ 首先，我们定义一个用来生成价格路径的函数。...当然这是我们仿真出来的路径，那么如果我们真的获取了这样的价格数据，我们要知道他是不是服从正态分布我们该怎么办呢？比较在金融理论里面，正态分布有着很大的优越性。...2.正态性检验 我们知道，其实价格服从的是lognormal分布，而每天的收益率是服从正态分布呢，所以，首先我们根据上面的仿真数据来获得每天的收益率数据。...这个正态分布的假设检验的零假设当然就是分布是正态分布的。结果我们发现，p-value很大，所以我们不能拒绝原假设。
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 growth 1.2.2 Changepoints 1.2.3 n_changeponits、changepoint_range...模型其他参数 2 prophet 与 LSTM的对比案例 9 参考文献 ---- 1 趋势检测 参考官方文档：Trend Changepoints 怎么训练出一个NB的Prophet模型 1.1 趋势检验案例...of history in which trend changepoints will be estimated m.fit(data) forecast = m.predict(data) # Python
bValid = False print("*" + traceback.format_exc()) return bValid 3、pdf是来自网络的bytes数据...的参数为文件名或文件对象，所以需要做一下转换 方法一 import traceback, tempfile from PyPDF2 import PdfFileReader # 参数为bytes类型数据...traceback.format_exc()) return bValid 方法二 import io, traceback from PyPDF2 import PdfFileReader # 参数为bytes类型数据
前言 今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明，请注意，本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验，对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解...正态性检验 正态性检验是检验数据是否符合正态分布，也是很多统计建模的必要步骤，在Python中实现正态性检验可以使用W检验(SHAPIRO-WILK TEST) 检验原假设：样本服从正态分布 Python...基本假定： 每个样本中的观察是独立同分布的 每个样本的观察具有相同的方差 所有变量可以是连续型变量或可排序的分类变量 检验原假设：两个变量不相关 Python命令：corr,p =spearmanr(x...基本假定： 样本数据服从正态或近似正态分布 每个样本中的观察是独立同分布的 T检验属于参数检验，用于检验定量数据，若数据均为定类数据则应使用卡方检验 检验原假设：样本均值无差异(μ=μ0) Python...检验原假设：样本均值无差异(μ=μ0) Python命令stats.ttest_ind(data1,data2) 当不确定两总体方差是否相等时，应先利用levene检验检验两总体是否具有方差齐性stats.levene
分类数据的 拟合优度检验 独立性检验 分类数据的 拟合优度检验 前面我已经写了关于几种常见的假设检验内容，而 检验主要是测试样本分类数据的分布是否符合预期分布。...在处理分类数据时，这些类别值本身对统计检验没有多大用处，比如像“男性”、“女性”和“其他”这样的类别数据没有任何数学意义。...下面通过生成一些虚假的人口统计数据，并通过 检验来检验它们是否不同： import numpy as np import pandas as pd import scipy.stats as stats...检验统计量。...独立性检验是统计学的另一种检验方式，它是根据次数判断两类变量彼此相关或相互独立的假设检验。
Python代码实现。...参数检验 假定样本数据来自具有特定分布（一般是假设服从正态分布）的总体，然后通过构造出来的估计量对总体的集中趋势和离散程度的参数进行检验，例如总体均值、总体方差和总体标准差等。 ? ?...非参数检验 不需要假定总体分布的形式，用到排秩（排序）的思想来规避分布未知带来的问题，直接对数据的分布和总体参数进行检验。...注：由于参数检验的精确度高于非参数检验，因此在数据符合参数检验的条件时，仍优先采用参数检验。 ? 01 秩次 将数据从小到大依次排序。...单样本Wilcoxon符号秩和检验 单样本的Wilcoxon符号秩和检验：该检验属于非参数检验，一般用在数据呈现非正态分布的情况下，主要用来对总体均值进行检验，当数据呈现正态分布时，一般使用单样本t检验或者
因子分析用Python做的一个典型例子 一、实验目的 采用合适的数据分析方法对下面的题进行解答 二、实验要求 采用因子分析方法，根据48位应聘者的15项指标得分，选出6名最优秀的应聘者。...df2_corr1 = df2_corr.values print("\n巴特利特球形检验:", bartlett(df2_corr1[0], df2_corr1[1], df2_corr1...，数据标准化 因为数据是面试中的得分，量纲相同，并且数据的分布无异常值，所以数据可以不进行标准化。...进行相关系数矩阵检验——KMO测度和巴特利特球体检验： KMO值：0.9以上非常好；0.8以上好；0.7一般；0.6差；0.5很差；0.5以下不能接受；巴特利球形检验的值范围在0-1，越接近1，使用因子分析效果越好...通过观察上面的计算结果，可以知道，KMO值为0.783775605643526，在较好的范围内，并且巴特利球形检验的值接近1，所有可以使用因子分析。
基本概念 假设: 对总体分布的各种论断 参数假设: 对总体分布中参数的假设 非参数假设: 不是关于总体分布中的参数的假设(如对分布的假设) 假设检验: 判断假设是否成立 参数假设检验 非参数假设检验 假设检验问题...(2)建立检验统计量乙,满足Z \sim \mathrm{N}(0,1), 根据样本数据计算检验统计量数值Z。 (3)根据检验统计量数值 Z 和显著性水平\alpha,计算拒绝域。...(2)建立检验统计量t,满足t \sim \mathrm{t}\left(n^{\prime}\right), 根据样本数据计算检验统计量数值t。...2} \sim \chi^{2}\left(n^{\prime}\right)^{1}, 根据样本数据计算检验统计量数值 \chi^{2} 。...偏度峰度检验 7.3.4.卡方拟合优度检验 判断一组样本是否服从某种分布, 可进行卡方拟合优度检验, 首先 当然需要设置H_0,H_1.
当我们进行数据分析时，有时候需要反复进行假设检验，使用多重检验校正可以避免假阳性的发生，主要包括误差测量和校正。 错误类型 假设检验H0：?=0，H1：?≠0。可能出现的结果如下： 实际?...所以如果进行了10000次假设检验并获得500个阳性结果，其中很有可能有大部分的结果是假阳性。 用多重检验来进行校正，减低假阳性结果出现的次数。 校正?...次检验，希望控制FWER使Pr（V≥1）<?，将每次检验的 I 型错误率控制在?/?之内。经过Bonferroni校正，?fwer=?/?，每次检验的P值小于?fwer时认为阳性。...(20) x <- rnorm(20) pValues[i] <- summary(lm(y ~ x))$coeff[2, 4] } 生成1000个数据集，每个数据集中生成互不相关的正态随机数...没有校正，查看小于0.05的P值的数量： sum(pValues < 0.05) [1] 51 实际上所有数据集中变量x和y是不相关的，但仍有51个数据集得到x与y相关的结论，即有51个假阳性结果。
正态分布又叫高斯分布，很多统计学的理论都是假设所用的数据符合正态分布。所以在研究数据时，首先要看数据是否符合正态分布。 首先，R中很多安装包中有自带的数据集，所以在使用某个数据前先看它是在哪个包中。...具体可以参考R各个包里面的数据集列表....这次主要用MASS包中的crabs数据 1 直方图检验crabs对象是否正态分布 library(lattice) library(MASS) histogram(crabs$CW) histogram...只需将检验的数据当作shapiro。test()的函数即可。...0.99106, p-value = 0.2542 p-value反应服从正态分布的概率，值越小越小的概率符合，通常0.05做标准，大于0.05则表示符合正态分布（此处为0.2542），故符合正态分布 接下来分别检验公螃蟹和母螃蟹是否符合正态分布
比如当你的文章着重于研究方法的设计时，稳健性检验则应该更多关注于研究方法成立的前提条件和假设；而当你的文章数据处理时，则应该更多的关注于数据本身的稳健性。...3.2 替换自变量 蔡晓慧 (2016) 在研究地方政府基础设施和企业技术创新关系时，正文部分讨论中使用的地方政府基础设施的数据来自于金戈 (2016) 估算的省级基础设施资本存量数据，而在稳健性检验中采用了地级市市辖区道路密度代表基础设施资本存量...我们需要注意的是，稳健性检验的意义在于我们需要保证，文章得出的结论不会根据现在使用的数据的变化而发生巨大的变化，比如当其他人使用了一份相似的数据，或者当本文数据的样本量发生不同时，你的结论依然成立，这才能保证结论的可靠性...比如原文中只采用了省会城市进行分析，在稳健性检验部分则可以将样本扩大到所有地级市城市，这一方法有时也被称为降低数据维度。...9.3 更换新的数据源 何兴强 (2019) 在探讨房价收入比对家庭消费房产财富效应的影响时，为了增强研究结论的稳健性，分别使用了调查数据、宏观数据、和不同的家庭调查数据重新估计本文的主要回归。
所以如果进行了10000次假设检验并获得500个阳性结果，其中很有可能有大部分是假阳性结果。 在统计分析时进行多次假设检验，多重检验校正可以降低假阳性结果的发生。 ➢校正显著性水平?...次假设检验，希望控制FWER使Pr（V≥1）<?，将每次检验的I型错误率控制在?/?之内。经过Bonferroni校正， =?/?，每次检验的P值小于 时认为结果是阳性。...次检验，控制FDR使 <?。计算每次检验的P值，结果按由小到大进行排序 ，…， ，找到第?个P值，当 ≤?× 时，认为结果是阳性，此时第1到第?个P值对应的检验都认为结果是阳性的。...) x <- rnorm(20) pValues[i] <- summary(lm(y ~ x))$coeff[2, 4] } 生成1000个数据集，每个数据集中生成互不相关的正态随机数y和x...没有校正，查看小于0.05的P值的数量： sum(pValues < 0.05) [1] 51 实际上所有数据集中变量x和y是不相关的，但仍有51个数据集得到x与y相关的结论，即有51个假阳性结果。
其主要缺点是容易丢失数据中包含的信息。所以凡是正态分布或可通过数据转换成正态分布者尽量不用这些方法。 用于计量资料、正态分布、两组间多项指标的综合差异显著性检验。...配对设计主要有四种情况：①同一受试对象处理前后的数据；②同一受试对象两个部位的数据；③同一样品用两种方法(仪器等)检验的结果；④配对的两个受试对象分别接受两种处理后的数据。...此种情况下，应先把原始数据X进行对数变换，用变换后的数据代入式(19.10)、(19.11)、(19.12)计算t值。...两种方法与样本量没有直接关系,而是与数据的分布有关系,如果数据是正态分布的,那不管是小样本或大样本,利用莱维-林德伯格中心极限定理的原理,都是可以用的,如果数据非正态分布,那只能使用大样本利用李雅普诺夫中心极限定理的原理进行...,而方差结果显示数据无统计学差异,很可能代表实验失败或设计有问题 在对均值进行假设检验时，一般有两种参数检验方法，即t检验与方差分析。
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