wilcoxon符号秩和检验
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协整检验该如何分析?
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
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【Python】卡方检验
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
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t检验详细讲解
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
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生产检验配置和操作
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
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【电子取证篇】汽车取证检验标准
汽车取证鉴定可能涉及的测试/测量方法—【蘇小沐】 GA/T 976-2012《电子数据法庭科学鉴定通用方法》; GA/T 1998-2022《汽车车载电子数据提取技术规范》; GA/T 1999.2-2022《道路交通事故车辆速度鉴定方法 第2部分:基于汽车事件数据记录系统》; GB 39732-2020《汽车事件数据记录系
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调节效应检验(一):线性回归分析
根据侯杰泰 等(2004)的研究,如果变量Y和变量X的关系是变量M的函数 (Y=f(X,M)+e) ,即Y和X的关系受到第三个变量M的影响,则称M为调节变量。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等),也可以是定量的(如年龄、受教育程度等), 它影响因变量和自变量之间关系的强弱
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SPSS统计教程:卡方检验
本文简要的介绍了卡方分布、卡方概率密度函数和卡方检验,并通过SPSS实现了一个卡方检验例子,不仅对结果进行了解释,而且还给出了卡方、自由度和渐近显著性的计算过程。本文用到的数据\\\"2.2.sav\\\"链接为: https://url39.ctfile.com/f/2501739-875711187-f3dbb8?p=2096 (访问密码: 2096) 一.卡
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Kruskal-Wallis检验
在看论文时,常看到Kruskal-Wallis检验,却不知道它具体是一个什么样的检验,这篇文章主要介绍Kruskal-Wallis检验的检验方法,和检验目的,不涉及Kruskal-Wallis检验的证明。详情请看博客原文 Kruskal-Wallis检验是基于wilcox秩和检验发展而来的,其目的是检验不同分组之间中位数是否
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记录matlab符号方程符号解求法
这个问题每次遇到都需要查找博客,还是matlab运用不熟练,特此记录。 问题背景:克雷格先生的机器人学导论课后7.15题,当t1!=t2时求解参数,由于许多问题中都需要这种求解符号解的情况,因此希望我下次写的时候就能不再查博客了)。 首先能求出3个简单的参数,剩下的
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uniapp:图片验证码检验问题处理
图形验证码功能实现 uniapp:解决图形验证码问题及利用arraybuffer二进制转base64格式图片(后端传的图片数据形式:x00x10JFIFx00x01x02x00…)_❆VE❆的博客-CSDN博客 UI稿: 需求 :向后端请求验证码图片,然后用户输入图片验证码之后,在校验通过之后才执行后面的逻辑 难点
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面板数据协整检验(Stata)
当时间序列数据存在非平稳性时,直接将经济变量进行回归可能产生伪回归问题。针对非平稳数据计量建模,首先要判定这些变量是否存在同阶单整,如果满足同阶单整,才有必要对这些变量进行协整检验。当所涉及的变量存在协整时,由这些变量构建的回归模型才有意义,
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【Express.js】使用zod检验
上一节我们介绍了 express-validator,本节我们介绍一个更通用的检验工具 Zod 写前端的同学可能知道Zod,我们在提交表单前需要对数据初步检查,Zod是一个很棒的工具。前端可以偷懒,但后端不能偷懒,Zod也可以用到我们的 express 后端中来,封装一个 Zod 中间件即可 用 evp-expre
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皮尔逊相关系数及假设检验
一、看两者是否算相关要看两方面:显著水平以及相关系数 (1)显著水平,就是P值,这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的,那么多少才算显著,一般p值小于0.05就是显著了;如果小于0.01就更显著;例如p值=0.001,就是很高的显著水平了,只要
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非参数检验方法,核密度估计简介
在20世纪,统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候,假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代,正态分布可以使计算不那么繁琐。 但在这个大数据时代,随着计算能力的提高,数据的可用性使得统计学家采用了更现代的
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数据的统计描述和分析——假设检验
对总体X的分布律或分布参数作某种假设,根据抽取的样本观察值,运用数理统计的分析方法,检验这种假设是否正确,从而决定接受假设或拒绝假设. 1. 参数检验 :如果观测的分布函数类型已知,这时构造出的统计量依赖于总体的分布函数,这种检验称为参数检验.参数检验
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统计学下的假设检验
由于本人才疏学浅,再加上时间仓促,难免有疏漏之处,恳请批评指正. 数理统计: 以概率论为基础,研究如何有效的去搜集、整理、分析带随机性影响的数据 总体与样本: 研究对象的全体就称为总体 样本: 假设需要测试某一个指标
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统计基础:3.1_假设检验综述
假设检验的思想和方法是根据小概率原理,具体地说当我们对问题提出原假设H0和备注假设H1,并要检验H0是否可信时,可以先假设H0是正确的,在此假设下,经过一次抽样,若发生小概率事件,可以根据“小概率事件在一次实验中几乎是不可能发生的”的理由,怀疑原假
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java:找不到符号 符号:变量:log
问题 :java:找不到符号 符号:变量:log 环境 :springboot idea 解决方法 :在idea中,点击file-Settings,打开配置页面,如图红框位置,输入:
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MongoDB常用的比较符号和一些功能符号
比较符号 功能符号
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Stata | 分组回归系数差异性检验
这篇博客介绍的是在两个样本组的模型设定是一样的情形下,进行分组回归后,比较相同变量中二者在系数大小上是否显著差异。如果系数差异显著,则说明二者在经济意义上显著差异。 因为我们常常使用的数据是面板数据,并且,我们常常由于控制很多固定效应,导致在进