概念区别：T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著。 区
目录 1.检验原理 2.检验步骤 1.将数据进行配对 2.做差 3.选取检验统计量 3.例题 1.数据 2.检验假设 3.计算P值 4.R软
一个GM模型是否满足预测实际需要，就要对模型后验差（残差）进行检验。 （1）残差的均值 （2）残差的方差 （3）原始数据均值 （4）原始序列方差
发表时间：2021（ICML 2021） 文章要点：文章想说，我们训好一个policy之后，在真正用他的时候需要考虑安全性和可靠性（RL tasks is the safety and reliability of the system）。所以我们就需要一个方法来快速检测这个train好的policy在用的时候效果有没有变差，如果变差了，要尽快发现，以便及时调
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天跟大家分享的是万众期待的ABtest原理。其实ABtest的难度主要在开发上：开发新版本、进行测试、测试数据回传保存等等。在数据上，ABtest原理很简单，只要上一篇《3分钟，看懂假设检验》认真看了的话，能很轻松get哦！ 一、ABtest的基本原理 简单来
目录硬件形式化验证技术调研1.模型检验（Model Checking）1.1 模型检验步骤21.2 状态爆炸的优化技术1.2.1 二叉决策图(Binary Decision Diagram, BDD)1.2.2 符号模型检验(Symbolic Model Checking, SMC)1.2.3 偏序规约(Partial Order Reduction)1.2.4 抽象技术1.2.5 其他的优化技术1.3
①计量经济学研究步骤 1.模型设定 ● Y = α + βX + μ 其中μ为随机误差项 2.估计参数 ● 参数是计量经济模型中表现经济变量之间相对稳定依存程度的那些因素。 ● 经过实际样本信息估计出的参数值为参数的估计值，估计值不一定等于真实值。 ● 通过样本观测值获得估计值的公
记录自己学习过程的一篇博客（根据B站清风老师的课程所学所感。自己水平不高，希望各方大佬指点错误） 先介绍一下，层次分析法(The Analytic Hierarchy Process简称 AHP)是由美国运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.Saaty（萨蒂）于20世纪70年代创立的一种系统分析与决策的综合评价方法，是在充分研
全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/ef4384a5266fb.html 目录 1. 背景介绍2. 基本原理 2.1 理论模型与假设2.2 蒙特卡罗模拟3. Stata 演示 3.1 xtgranger 命令的安装3.2 xtgranger 命令的语法格式3.3 xtgranger 命令在具体案例中的运用4. 小结5. 参考资料6. 相关推文 1. 背
A/B test 应用场景 ①产品UI：红色 or 紫色？，动态icon or 静态icon? ②文案内容：免费注册 or 注册送大礼包？ ③页面布局：登录框 置于导航栏 or 页面左侧？ ④产品功能：看似冗余的功能 下掉 or 留着？ ⑤算法模型：根据用户的历史记录推荐 or 根据相似用户的行为推荐？ 流程 ①确定对比指标 ②
特征工程 1、特征提取：从文字，图像，声音等其他非结构化数据中提取新信息作为特征。 2、特征创造：把现有特征进行组合，或互相计算，得到新的特征。 3、特征选择：从所有的特征中，选择出有意义，对模型有帮 助的特征，以避免必须将所有特征都导入模型 去训练的情况。 在做特征选择之前一定要
题库来源：安全生产模拟考试一点通公众号小程序 安全生产模拟考试一点通：安全生产模拟考试一点通：P气瓶充装最新解析根据新P气瓶充装考试大纲要求，安全生产模拟考试一点通将P气瓶充装模拟考试试题进行汇编，组成一套P气瓶充装全真模拟考试试题，学员可通过P气瓶充装考试资料全真模拟，进
1.一些统计学知识： 显著性水平：α，原假设H0成立时，发生的小概率事件的概率。如果H0真的成立，进行一次实验，小概率事件基本不会发生。如果发生了，我会想为什么我做一次实验就会变成小概率事件呢，小概率只有0.05啊，还是拒绝原假设吧。 假设成立时所犯错误的风险等于显著性水平（仅仅是数值上
双重检验锁实现单例模式 package mylove.home.demo.t; /** * 双重校验锁实现单例模式 * @author RioNice#XWX * 第一次校验：也就是第一个if（singleton==null），这个是为了代码提高代码执行效率，由于单例模式只要一次创建实例即可， * 所以当创建了一个实例之后，再次调用getInst
射线检测是5大无损检测技术中的一种，通常聊到射线检测，大家自然会联想到医院的射线检测设备。其实，它们便是应用了射线检测技术的产品。为增进大家对射线检测的认识，本文将对射线检测、射线检测原理以及射线检测设备予以介绍。如果你对检测、射线检测技术具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。
轿顶部分， 辨识轿顶主要装置，正确指出，检修装置，停止装置，悬挂装置，轿厢，导靴，安全窗，门机等装置，为便于维修，维护，应在轿顶上装设一个易于接近的检修装置，该装置有一个能满足电气安全装置要求的开关操作，该开关应是双稳态的，并设有误操作的防护，一旦进入检修运行，应取消正常运行，紧急电动运行，
1 void check_div(int n) 2 { 3 int num=0; 4 5 while(true) 6 { 7 int in_coming_bit; 8 cin>>in_coming_bit; 9 10 if(in_coming_bit==1) 11 { 12 num=num*2+1; 13 } 14 else if
上图中，因为取定的基是可行基，所以基本解就是基本可行解了。 那么基本可行解，作为一个可行解有没有可能是最优解呢？那么就需要检验。
from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差 from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metrics import r2_score#R square #调用 MSE：mean_squared_error(y_test,y_predict) RMSE:np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predic
序贯概率比检验(Sequential probability ratio test，SPRT) 什么是序贯概率比检验 数理统计学的一个分支，其名称源出于亚伯拉罕·瓦尔德在1947年发表的一本同名著作，它研究的对象是所谓“序贯抽样方案”，及如何用这种抽样方案得到的样本去作统计推断。序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规
相关性分析及显著性检验 相关性分析 相关类型: pearson/偏相关 person相关系数： 备注：偏相关用于分析两个变量都与第三个变量相关时，剔除第三个变量的影响，只分析另外两个变量之间的相关程度。 相关性的显著性检验 由于抽样具有不确定性，样本的相关系数本身就是个随机数字，所以要检验不
灰色预测 灰色系统 GM(1,1)模型：Grey Model GM(1,1)原理介绍 呢么，准指数规律的检验？ 发展系数(-a)与预测情形的探究 发展系数越小预测的越精确 GM(1,1)模型的评价 在使用GM(1,1)模型对未来的数据进行预测时，我们需要先检验GM(1,1)模型原数据的拟合程度 一般两种方法：残
目录 一、相关性分析与回归分析 二、最小二乘法 三、回归性检验 （1）F检验 （2）t检验 （3）r检验 四、回归系数的置信区间 五、常用的目标函数及其线性化方法 （1）一元线性/非线性 （2）多元线性回归 （3）回归性检验与预测 （4）逐步回归分析 六、matlab命令 七、总结 一、相关性分析与回归分析
原文链接：https://www.lianxh.cn/news/67e04ad54052c.html 目录 1. 问题背景2. 过度识别检验 2.1 Sargan 检验2.2 Hansen J 检验2.3 C 统计量3. 过度识别检验的 Stata 实现 3.1 ivreg2 命令3.2 xtbond2 命令4. 过度识别检验统计量无法计算 4.1 原因4.2 解决方法4.3 Stata 实现参
相关性研究思路及代码实现（MIC-最大信息系数、Relif-F特征选择算法、pearson、spearman、kendall、卡方检验、fisher精确检验、F检验、简单粗暴的分层聚合） 为什么要研究相关性？相关性计算方法选择与代码实现1. 数据预览与清洗a. 连续变量b. 有序分类变量c. 无序分类变量d. 二
