wilcoxon符号秩和检验

Hosmer-Lemeshow检验（HL检验） 为模型拟合指标，其原理在于判断预测值与真实值之间的gap情况，如果p值大于0.05，则说明通过HL检验，即说明预测值与真实值之间并无非常明显的差异。反之如果p值小于0.05，则说明没有通过HL检验，预测值与真实值之间有着明显的差异，即说明模

1. 不同检验方法 最小样本量 的确认 由统计量反推得到 2. 检验方法 方差齐性检验（F检验）： 两个独立样本的方差差异检验，反映了平均值的代表性。方差齐次检验前提要近似正态分布。 正态性检验： 是否符合正态分布 似然比检验： 比较样本不同似然函数，检验其分布 参

概念 ：是一种根据样本数据来推断总体的分布或均值、方差等总体统计参数的方法。 根据 样本 来推断 总体 的原因： 总体数据不可能全部收集到。如：质量检测问题 收集到总体全部数据要耗费大量的人力和财力 假设检验包括： 参数检验 非参数检验 基本原理 ：利用小概率

        简单说就是：拒绝域与备择假设方向相同。假设检验就是一个证伪的过程，原假设和备择假设是一对\\\"相反的结论\\\"。\\\"拒绝域\\\"，顾名思义，就是拒绝原假设的范围和方向，所以判断拒绝域在哪，可以直接看备择假设H1的条件是大于还是小于即可。 上述只是判断方法之一

白细胞数目、中性粒细胞数目、淋巴细胞数目、单核细胞数目、嗜酸性粒细胞数目、嗜碱性粒细胞数目、中性粒细胞百分比、   淋巴细胞百分比、单核细胞百分比、嗜酸性粒细胞百分比、嗜碱性粒细胞百分比、红细胞数目、血红蛋白、红细胞压积、平均红细胞体积、 平均红

方差分析(Analysis of Variance,ANOVA)是假设检验的一种延续与扩展，主要用来对多个总体均值（三组或三组以上均值）是否相等作出假设检验，研究分类型自变量对数值型因变量的影响。 它的零假设和备择假设分别为： 方差分析的核心 因变量的总变化由两部分引起： 自变量引起

介绍 JB检验主要适用于 样本数量大于30 ，而且样本数越多，JB检验效果越准确。 JB检验主要用于 判断数据是否符合总体正态分布 ，而且构造的 JB统计量 需要符合自由度为2的卡方分布，即为 。JB统计量如下所示。 （n为样本量，S为偏度，K为峰度） JB检验主要 利用峰度 和 偏

确定时间分隔、开始时间、结束时间 在hive中创建该表 计算每段时间内申购和赎回的量 查询每段时间开始和结束时的万份收益，计算净收益率 在面板数据和序列数据中，如果存在单位根，会产生 伪回归 等严重后果，所以必须对每个变量进行单位根检验，这样能够保证每个变

在日益激烈的市场竞争中，对产品质量严格把关，是制造企业提高核心竞争力与品牌价值的关键因素。那如何高效、高质地完成产品质检工作？这就需要企业在工业质检中引进数字化技术加以辅助，进而推动智能制造高质量发展。 蓝库云QMS质量检验管理系统，涵盖来料检验、

关于问卷是否需要进行问卷信效度检验，前提时你的问卷含有量表题，量表题有两种量表：李克特量表和瑟斯顿量表 ，并且只有量表题才参与信效度检验。所以，信效度检验前需要对量表每一个选项的得分数据放到独立的一列数据中。如下图所示（Excel表） 我们说量表的信度

t检验 t检验主要是用来做总体均值检验，在讲t检验前，我们先看一下t分布的概念以及特点。 t分布也称学生氏分布，定义是：设随机变量X~N(0,1)， ，且X与Y独立，则 ，这个分布就是t分布，记作t(n)，n为自由度。下图是自由度分别是1，10，100的t分布，可以看到t分布的密度函数

在宏观计量经济研究中，通常会使用VAR模型研究多个时间经济变量之间的数量关系情况，但是VAR模型要求数据无单位根或者同阶单整，如果无单位根通常可直接进行VAR模型构建，如果有单位根但是满足同阶单整，此时则可使用协整检验进行分析模型稳定性，通常协整关系后再

为了对梯度进行检验，需要计算近似误差值来接近梯度 对于单边误差和双边误差公式，其中双边误差与真实梯度相差更小，故一般采用双边误差公式 双边误差 公式： 对于成本函数，求出的导数，计算出双边误差 ，再将两者进行比较 比较方法： ，判断的大小 若，则误差很

最近项目中要实现根据不同用户去划分不同的角色，而不同角色具备调用不同接口的权限这个功能。用户在调用接口时需要校验用户是否具有权限访问接口，防止外界恶意调用随意篡改 为什么要进行接口鉴权？ 接口鉴权可以提供对接口访问的 监控和追 踪功能。通过记录和审

在SAP系统的生产过程中运行中间产品或成品的质量流程，例如每个班次的检查等，在生产订单发布时生成检验批，在系统中进行检验的检验类型为03，当有生产订单发布时，将在系统中自动创建检验批。 （1）、物料主数据维护MM02 创建检验类型03，配置基本默认。 （2）、质检

卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法，属于非参数检验范畴。这种检验方法主要用于推断两个总体率之间有无差别、多个总体率之间有无差别、多个样本率之间的多重比较、两个分类变量之间有无关联性和频数分布拟合优度的检验等。 卡方检验的 𝐻 0是：实

一：Friedman检验        Friedman函数（非参数检验）检验矩阵X的各列是否来自于相同的总体，即检验因素A的各水平之间无显著差异，他对分组因素B不感兴趣。Frideman函数返回检验的p值，当检验的p值小于或等于给定的显著性水平时，应拒绝原假设，原假设认为X总体来自于相同

DescrStatsW.ztest_mean() statsmodels.stats.weightstats.DescrStatsW.ztest_mean(value=0, alternative=\\\'two-sided\\\') 参数 说明 value 假设的均值 alternative 备择假设的形式，可选值：‘two-sided’, ‘larger’, ‘smaller’ weightstats.ztest() statsmodels.stats.weightstats.ztest(x1, x2=None, value=0, alternative=\\\'two-sided\\\') 参数 说明

1. 不同检验方法 最小样本量 的确认 由统计量反推得到 2. 检验方法 方差齐性检验（F检验）： 两个独立样本的方差差异检验，反映了平均值的代表性。方差齐次检验前提要近似正态分布。 正态性检验： 是否符合正态分布 似然比检验： 比较样本不同似然函数，检验其分布 参