打开Minitab之后 点击Stat>Basic Statistics> Normality Test  分析之后若 P value(P值)>0.05,说明此组数据服从正态分布

正态分布: 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图: #导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #构造一组随机数据 s = pd.DataFrame(np.random.randn(

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.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.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. 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

数据集地址:http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt 数据集描述:总共只有三列:体温.性别.心率 #代码 from scipy import stats as st import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #防止乱码 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] =

一.对数据的分布进行初步判断     1.1 原理 对于不同的分布,有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis),正态分布.均匀分布.逻辑斯谛分布.指数分布的偏度和峰度都是特定的值,在偏度-峰度图中是特定的点,而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线,贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区域.因此可以通过未知分布的偏度峰度值(在图中是一个观察点),与各种分布的偏度峰度点(线.区域)进行对比,判断未知分布数据大致可能的一个或几个分布.     1.2 R代码         li

2014-06-26 Created By BaoXinjian

js 判断数据是否为空 // var a = ""; // var a = " "; // var a = null; // var a = undefined; // var a = []; // var a = {}; // var a = NaN; if(a === undefined) { // 只能用 === 运算来测试某个值是否是未定义的 console.log("为undefined"); } if(a == null) { //

formatter 判断数据是否为空

Java判断字符串是否符合yyyyMMdd日期格式 代码: /** * 判断参数的格式是否为“yyyyMMdd”格式的合法日期字符串 * */ public static boolean isValidDate(String str) { try { if (str != null && !str.equals("")) { if (str.length() == 8) { // 闰年标志 boolean isLeapYear = false; String year

在mysql中插入数据有时需要判断数据插入是否重复 语句编写:insert into 表(相应字段) select 相应字段 from dual where not exists (select 相应字段 from 表 where 相应查询条件) eg:

----通过exists判断数据,并查找存在的数据---以scott用户的emp 及dept表为例 select * from emp; select * from dept; ---查找emp表中的数据,且员工部门在dept表中能找到 select * from emp g ---1=1可以不用,此用法方便再后边实现and条件的注释 from dept t where t.deptno = g.deptno); ----查找dept表中的数据,且员工部门在emp表中能找到 select * f

//判断form数据是否为POST而来,判断数据提交方式 if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] != 'POST') { // 非 POST 来路,做警告或你想做的事 return; } else { //POST ,做你想做的事,处理用户提交的 POST 请求 // header('Location:user.php'); }

在C#的List集合操作中,有时候需要根据条件判断List集合中是否存在符合条件的元素对象,此时就可以使用List集合的扩展方法Exists方法来实现,Exists方法的签名为bool Exists(Predicate<T> match),match代表条件方法表达式,一般使用Lambda表达式为多,通过Exists判断是否存在符合条件的元素对象比使用for循环或者foreach遍历查找更简便直接. (1)对List<int>集合对象list1进行查找判断是否有元素对象的值为7 L

发出请求之后,通过添加断言可以判断响应数据是否是我们的预期结果. 1 在Jmeter中发送一个登录的http请求(参数故意输入错误).结果肯定是登陆失败啦. 但结果树中http请求的图标显示‘绿色’表示请求成功了,因为服务器确实对请求返回了响应数据. 我们来添加断言验证响应数据符合预期.只有登录成功,http请求才显示绿色图标. 2  在http请求上点击右键>添加>断言>响应断言 3 响应断言编辑页面,可选择断言应用范围和要测试的响应字段,匹配规则等. 都选择默认配置,输入‘登录成功’

发出请求之后,通过添加断言可以判断响应数据是否是我们的预期结果. 1 在Jmeter中发送一个状态返回200的http请求(参数故意输入错误).结果肯定是不是返回200啦. 但结果树中http请求的图标显示‘绿色’表示请求成功了,因为服务器确实对请求返回了响应数据. 我们来添加断言验证响应数据符合预期.只有返回200成功,http请求才显示绿色图标. 2  在http请求上点击右键>添加>断言>响应断言 3 响应断言编辑页面,可选择断言应用范围和要测试的响应字段,匹配规则等. 都选择默认

发出请求之后,通过添加断言可以判断响应数据是否是我们的预期结果. 1 在Jmeter中发送一个登录的http请求(参数故意输入错误).结果肯定是登陆失败啦. 但结果树中http请求的图标显示‘绿色’表示请求成功了,因为服务器确实对请求返回了响应数据. 我们来添加断言验证响应数据符合预期.只有登录成功,http请求才显示绿色图标. 2  在http请求上点击右键>添加>断言>响应断言 3 响应断言编辑页面,可选择断言应用范围和要测试的响应字段,匹配规则等. 都选择默认配置,输入‘登录成功’

问题来源于以下场景: 我们需要对一张数据表做导出文件操作,需要判断如果数据量不多的时候,直接导出提供下载,如果数据量超过一定数值,则异步处理导出和下载. 这里就引入一个问题,如果我们直接count一张表,当表比较大的时候,太过耗时: select count(1) from table;// 数据量大的时候速度慢 需要如何优化? 我们根据自己的需求,是不需要知道数据量具体又多少,只是想知道多不多的问题. 这个时候,我们能不能限制下数据长度,假设我们要判断超过5000数据量时异步导出.那么我们先限

情景如下: "今日前端忽然说句, 我需要做个判断, 不能重复收藏, 我犹如颈有寒冰不寒而栗, 于是思考我该怎么做?为什么她都思考到了我没有思考到这是我的工作啊" 思考后得到三种解决方案: 1. 两条sql, 然后通过第一条sql判断 2. 一条sql, insert 中使用exists方式(暂时不会,下面讲解) 3. 存储过程 后请教公司一同事,得到结论, 如果是两个客户端同时操作就采用存储过程, 如果不是, 那么第一种第二种都ok, 后决定采用方案2 INSERT INTO tabl

教大家如何在js中判断一个值是否是undefined,null,NaN,以及如何单独判断 平常开发过程中大家可能遇到一种问题,就是取页面某个值的时候获取不到这个var就是undefined了,如果是数字类型的就成了NaN,这个时候判断页面这个值是否存在成了一个麻烦事. 那么有没有什么方法可以在我获取了之后判断有效性呢?还真的有, 判断undefined,null,NaN如下: var tmp = null; //这个tmp可以是undefined,NaN,下面的判断都会返回true. if (!

问题:如何在 DataTree 树形数据里每个分支里根据特定某个元素值,然后挑选出来 思路:先把分支提取出来,每个都要进行判断. 主要用到的电池: >.Cull Pattern 拓展资料:以下是介绍如何根据筛选 DataTree 里面的 path的,与本文介绍的内容互补: https://zhuanlan.zhihu.com/p/149741030?from_voters_page=true