Jarque-Bera test: 如何绘制pp图?   找该直线的截距和斜率,通过截距和斜率的值找到正态参数均值和方差,可对这些正态参数进行正态检验. K-S检验的的特点? 并不是只针对正态分布,是针对某一分布.在大样本时针对正态分布.  …

应用统计学: 物理条件一致时,有理由认为方差是一致的.配对检验可排除物理影响,使方差变小,但是自由度降低了,即样本数变小.二项分布均值假设检验的模型要依据前面的假设条件: PP图统计图要看中间的贴近情况 即先通过直方图得到PP-plot,通过散点图拟合一个线性直线,找该直线的截距和斜率,通过截距和斜率的值找到正态参数均值和方差,可对这些正态参数进行正态检验. 小样本使用SW检验,大样本使用K-S检验.K-S检验可以做修正来减小样本偏差,修正具体是实际和理论概率累积量的max偏差值与零相比.  …

 一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线…

 一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线…

1.QQ图检查2个数据集是否符合同一分布,Purpose:Check If Two Data Sets Can Be Fit With the Same Distribution PP图和QQ图 - 三年一梦 - 博客园 https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7840268.html Python中作Q-Q图(quantile-quantile Plot) - Arkenstone - 博客园 https://www.cnblogs.com/arkenstone/…

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系  QQ:231469242    目录: 1.Sh…

假设检验的标准步骤: 1.建立假设:根据问题的需要提出原假设H0,以及其对立面备择假设H1. 2.确立检验水准:即设立小概率事件的界值α. 3.进行试验:得到用于统计分析的样本,以该试验的结果作为假设检验的根据. 4.选定检验方法,计算检验统计量. 5.确定P值. 原假设也称为零假设,备择假设也称为对立假设.对立假设就是对立于原假设,备择假设的意思是,一旦你决定不采纳原假设,则这假设可备你选择. 根据统计学观点,接受原假设和否定原假设,二者的意义并非对等.接受原假设只是意味着,按所获数据来看,并…

新的股票绘制粗来啦,欢迎围观star的说(*^__^*) 嘻嘻-- 捏合功能也准备完善了 Github:https://github.com/yate1996/YYStock 长按分时图+五档图 分时图+五档图 长按分时图 分时图 K线图 长按K线图 非全屏嵌入 咦,发现UI好看但是功能好像有点不够用??? 没事,欲求不满的话专业版K线Demo也有♪(^∇^*) 戳这里:https://github.com/yate1996/Y_KLine…

正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为: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.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分…

题目链接:https://www.spoj.com/problems/COT/en/ 题目: 题意: 给你一棵有n个节点的树,求节点u到节点v这条链上的第k大. 思路: 我们首先用dfs进行建题目给的树,然后在dfs时进行主席树的update操作.众所周知,主席树采用的是前缀和思想,区间第k大是与前一个树添加新的线段树,而树上第k大则是与父亲节点添加新的线段树,因而在此思想上此题的答案为sum[u] + sum[v] - sum[lca(u,v)] - sum[fa[lca(u,v)].求第k大…

<异动K线--庄家破绽(连载)> http://bbs.tianya.cn/post-stocks-612892-1.shtml ————马后炮分析,没有什么前瞻性.纯技术是害死许多钻牛角的股民． ————最后的总结很重要   给我一张K线图,我将知道庄家要干什么.这句话听起来似乎觉得有点狂妄,甚至觉得幼稚.毕竟对大多数投资者来说,股票的好坏由基本面决定,大势的好坏由经济环境决定.但在这里我们可以仔细想一下,所有的这些无论是基本面还是经济环境,在股市以什么方式表现出来呢?回答肯定是K线,因为无…

先废话一下:来到公司之前.项目是由外包公司做的,面试初,没有接触过分时图k线这块,认为好难,我能搞定不.可是一段时间之后,发现之前做的那是一片稀烂,可是这货是主功能啊.迟早的自己操刀,痛下决心,开搞,本想用开源控件.可是想自己实现一下:接着有了本文 開始用surfaceview,可是这货在上下滑动的时候会出现黑边,这个问题我也是纠结了好久,想想产品肯定会打回,打回了还丢脸,算了没多少东西就用view吧,废话真tm多,開始吧. 1,创建项目(Android studio) 2,对了.先上个效果图吧…

[导读]在之前的<数据挖掘概念与技术 第2章>的文章中我们介绍了Q-Q图的概念,并且通过调用现成的python函数, 画出了Q-Q图, 验证了Q-Q图的两个主要作用,1. 检验一列数据是否符合正态分布 2. 检验两列数据是否符合同一分布.本篇文章将更加全面的为大家介绍QQ图的原理以及自己手写函数实现画图过程 本文的代码文件(jupyter)和数据文件可以在我们的公众号"数据臭皮匠" 中回复"QQ图"获取 Q-Q图是什么 QQ图是quantile-quan…

利用R语言中的quantmod包和fBasics对股票数据的获取和简要的分析, 通过获取的数据进行典型图像绘制,使用JB正态性检验来检验是否服从于正态分布. 前提概要:quantmod 包默认是访问 yahoo finance 的数据,其中包括上证和深证的股票数据,还有港股数据.上证代码是 ss,深证代码是 sz,港股代码是 hk比如茅台:6000519.ss,万科 000002.sz,长江实业 0001.hk在R的控制台里使用如下命令:> library(quantmod)> setSymb…

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------…

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量.数据录入.统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标…

整合几部分代码的汇总 隐藏代码片段 导入python数据和可视化包 导入统计相关的工具 导入回归相关的算法 导入数据预处理相关的方法 导入模型调参相关的包 读取数据 特征工程 缺失值 类别特征处理-label转化 box-cox转换 one-hot categoy 特征 数据相关性 模型部门 基模型 模型初步评估 stacking models 增加metal模型 ensemble StackedRegressor model with XGBoost and LightGBM 整合几部分代码的…

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 机器学习,项目统计联系QQ:231469242  目录 1.基本概念 2.SSE/SSR/SST可视化 3.简单回归分为两类 4.一元回归公式 5.估计的…

题面传送门 好久没写过题解了,感觉几天没写手都生疏了 首先这种题目直接做肯定是有些困难的,不过注意到题目中有个奇奇怪怪的条件叫 \(m\ge n-2\),我们不妨从此入手解决这道题. 我们先来探究 \(m=n-1\) 的情况,观察大样例可知这种情况一定有解,我们不妨考虑这样一个贪心:假设 \(x\) 为使 \(d_i\) 取到最小值的 \(i\),\(y\) 为使得 \(d_i\) 取到最大值的 \(i\),那么我们就用 \(d_x\) 个原料 \(x\) 与 \(k-d_x\) 个原料 \(y…

注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的效率就高?因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器,具有超强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,而可视化就是迎合了人眼的这种特点,才使得获取信息难度大大降低.(获取信息难度大大降低,也就是学习难度降低,也就能以有限的精力学到更多的东西,从而提高学习效率,所以可视化做得好…

传递 Time Limit: 12000/6000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 42    Accepted Submission(s): 16 Problem Description 我们称一个有向图G是传递的,当且仅当对任意三个不同的顶点a,,若G中有 一条边从a到b且有一条边从b到c ,则G中同样有一条边从a到c.我们称图G是一个竞赛图,当且仅当它是一个有…

1.Kolmogorov-Smirnov正态性检验 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,若两者间的差距很小,则推论该样本取自某特定分布族或两个观测值分布相同 使用函数:ks.test()在默认安装的stats包中 说明:ks.test有四个参数,第一个参数x为观测值向量,第二个参数y为第二观测值向量或者累计分布函数或者一个真正的累积分布函数,如pnorm(正态分布函数,一般做正态检测的时候直接输入pnorm),只对连续CD…

Description 经过连续若干年的推广,Risk这个游戏已经风靡全国,成为大众喜闻乐见的重要娱乐方式.Risk这个游戏可以理解为一种简易的策略游戏,游戏者的目的是占领所有的土地.由于游戏规则的规定,只要两个国家相邻,就认为两个国家有交战的可能性.我们现在希望知道在当前的局面下,哪些国家之间有交战的可能性.注意,我们认为只有当两个国家的国界线有公共边的时候才认为相邻,若两个国家的领土只有公共点,则认为两个国家不相邻.每一个国家的边界由一系列线段组成,保证这个边界是一个简单多边形,即严格不自交…

所用到工具: Mysql.Navicat Premium: 主库设置: 一．设置my.ini 文件: 1.在安装目录下找到my.ini 文件: 默认路径:C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.0 2.在my.ini 文件中找到[mysqld](#注释自行删除) 添加如下配置 server-id=1#主库和从库需要不一致 log-bin=mysql-bin binlog-do-db=mstest#同步的数据库 binlog-do-db=test#同步的数据库…

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl…

4.14 网络流专项测试 先看T1,不会,看T2,仙人掌???wtf??弃疗.看T3,貌似最可做了,然后开始刚,刚了30min无果,打了50分暴力,然后接着去看T1,把序列差分了一下,推了会式子,发现是傻逼费用流,然后码码码,码完秒过大样例,觉得比较稳,又肉眼查了会错,就放了.然后接着推T3,发现我会做一个限制条件的,貌似和T1差不多,然后就写了,感觉能多骗点分,之后看了看T2,发现30裸树剖,30裸最大流,然后码码码.最后查了会错,发现T1没开long long,赶紧改了.100+44+63=…

邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.判断邻居就是用向量距离大小来刻画.          kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. kNN方法在类…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242   目录0.概念1.绘制单个正太分布2.比较多个正态分布2.1偏态和峰态3.应用4. z分数5.中心极限定理6.大数定理7.二项式…

1. 密度聚类概念 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法,和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用于非凸样本集. 2. 密度聚类步骤 DBSCAN算法描述: 输入: 包含n个对象的数据库,半径e,最少数目MinPts; 输出:所有生成的簇,达到密度要求. (1)Repeat (…

redis 官网https://redis.io redis 下载  进入下载页面  https://redis.io/download https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases 单击 Learn more 进入GitHub页面…