Tukey法 在介绍Tukey方法前，首先了解学生化极差分布。 在概率论和统计学中，学生化极差分布是极差的抽样分布。该分布是一种连续型概率分布，用于在样本量较小且总体标准差未知的情况下估计正态分布总体的极差。 假设要比较的组数为k，那么在零假设成立的条件下，下面的随机变量服从学生化极差分布。 ...
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2019-11-01 21:00:08
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4 二项分布近似正态分布的条件？ 参数和统计量的区别？ 总体参数通常用希腊字母表示,样本统计量通常用小写英文字母来表示 抽样分布是一种理论分布吗？ 抽样分布不是样本结果的分布，而是一种无法穷尽情况的分布，但是我们可以使用数学方法来求得进行这样抽取方法后的特统计量的分布。我们收取的样本点的统计量被认为 ...
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2019-11-01 20:47:55
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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。 ...
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2019-11-01 20:43:35
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X ~ ：随机变量X的取值和其对应的概率值P(X = ) 满足正态分布（高斯函数） 很多随机现象可以用正态分布描述或者近似描述 某些概率分布可以用正态分布近似计算 正态分布（又称高斯分布）的概率密度函数 numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, s ...
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2019-11-01 20:05:45
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盒图¶ In [1]: %matplotlib inline np.random.normal()的意思是一个正态分布:numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) 参数loc(float)：正态分布的均值，对应着这个分布的中心。loc=0说明这一 ...
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2019-10-25 20:07:39
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从多元正态分布中抽取随机样本。 多元正态分布，多正态分布或高斯分布是一维正态分布向更高维度的推广。这种分布由其均值和协方差矩阵来确定。这些参数类似于一维正态分布的平均值（平均值或“中心”）和方差（标准差或“宽度”，平方）。 np.random.multivariate_normal方法用于根据实际情 ...
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2019-10-22 22:27:52
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回归分析： 对于连续型变量使用回归分析，对于离散型变量使用方差分析。取均值之后误差便消失了，因为误差服从均值为零的正态分布。 确定性关系是指函数关系，而不确定性关系可以用函数+误差值的形式表达出来，相关关系是一种不确定关系。 相关系数可以用于去掉量纲。 只用来描述线性关系，如果原来数据不是线性关系， ...
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2019-10-22 22:13:51
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摘要：randn，standard_normal, normal这三个函数都可以返回随机正态分布的数组， 它们是从特殊到一般的形式。normal这个函数更加通用，且名字好记，建议平时使用这个函数生成正态分布。 这三个函数都可以返回随机正态分布（高斯Gaussian 分布）的数组，都可以从numpy. ...
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2019-10-21 20:34:52
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numpy伪随机数的生成 normal函数 可以用normal来得到一个标准正态分布的4×4样本数组 seed函数 这些都是伪随机数，是因为它们都是通过算法基于随机数生成器种子，在确定性的条件下生成的。可以用NumPy的np.random.seed更改随机数生成种子： RandomState num ...
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2019-10-07 16:12:47
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一、功能 产生正态分布$N(\mu, \ \sigma^2)$。 二、方法简介 正态分布的概率密度函数为 $$ f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{ (x \mu)^{2}/2\sigma^{2}} $$ 通常用$N(\mu, \ \sigma^2)$表示。式中$\ ...
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2019-10-05 22:06:54
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