在之前的文章《机器学习---线性回归（Machine Learning Linear Regression）》中说到，使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件。但是这些假设条件却往往是人们容易忽略的地方。如果不考虑模型的适用情况，就只会得到错误的模型。下面来看一下，使用最小二乘回归模型需要满足哪些假设，以及如果不满足这些假设条件会产生怎样的后果。 最小二乘回归模型的5个基本假设：自变量（
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2023-12-07 23:05:42
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Statsmodels 是一个 Python 模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。它是一个构建在 NumPy、SciPy 和 Pa检验、线性回归模型以及可视化。
举个栗子。我说我射击特别厉害，平均能打到8环，那么如何验证我是不是在吹牛逼呢，那就让我做几次射击看看我水平到底怎么样。首先你选择相信我，假设我没吹牛，我的成绩在8环附近（这就是原假设）。我作为一个8环水平的选手，射中的环数应该服从一个平均值为8的高斯分布。但是事先说好我的原则：1、可能我当天没吃饱饭呀、或者心情不好呀，而且也就只让我射击几次，我可能发挥不好等等的，所以你不能轻易怀疑我，如果我打7环
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2020-11-16 17:49:00
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机器学习中的假设检验： （摘自：《常用数据挖掘算法总结及Python实现》）
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2022-05-18 17:03:42
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目录1 假设检验的基本思想2 假设检验的基本原理3 假设检验中可能犯的错误4 假设检验的基本步骤4.1 第一步：提出假设4.2 第二步：确定理论的显著性水平
4.3 第三步：计算用于检验的统计量4.4 第四步：根据统计量对应的P值进行判断假设5 假设检验中总体的集中不同情况 1 假设检验的基本思想举例理解，如检验"小明是一个从来不做坏事的好人"按照这个假设前提，小明不会干坏事或干坏事的几率是非
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2023-09-21 01:36:22
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什么是假设检验 什么是假设检验，简单的讲就是，首先我有一个某个领域的数据分布有一个预期，然后观测并获取到这个领域一组统计学的数据，那么这组数据到底是支持我的预期还是反对我的预期，为了回答这个问题就需要使用到假设检验。
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2019-12-24 20:43:00
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实验二：逻辑回归算法实验 【实验目的】理解逻辑回归算法原理，掌握逻辑回归算法框架；理解逻辑回归的sigmoid函数；理解逻辑回归的损失函数；针对特定应用场景及数据，能应用逻辑回归算法解决实际分类问题。【实验内容】1.根据给定的数据集，编写python代码完成逻辑回归算法程序，实现如下功能：建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否会被大学录取。假设您是大学部门的管理员，您想根据申请人的两次考
第九章 假设检验9.1 假设检验的概念先对总体的参数或总体的分布形式作某种假设 \(H_0\)，然后由抽样结果推断假设 \(H_0\)在数理统计学中，称检验假设 \(H_0\)参数的假设检验分布的假设检验检验假设的理论依据实际推断原理：小概率事件在一次试验（抽样）中是不可能发生的9.2 正态总体均值和方差的假设检验9.2.1 \(\sigma^2\) 已知，均值 \(\mu\)1. \(\sigm
1 描述统计学与推断统计学上大学的时候，除了文史类专业，其他专业大部分都会学概率统计这门课程。其实概率统计这门课程是对实际生活中的各种场景的一种高度抽象，然后用严谨的数学语言进行描述罢了。但是国内的统计学教材，一上来就是各种复杂的公式，也没有对这些公式背后的实际场景进行举例说明，更没有对这些公式的发展进程进行讲解分析，导致国内的大部分学生，包括我自己在内，在学统计这门课程的时候觉得特别枯燥。老觉得
参考书目：贾俊平. 统计学——Python实现. 北京: 高等教育出版社，2021.参数估计和假设检验是统计学的核心。上一节介绍了常见的参数估计，本章介绍Python实现假设检验的流程。导入包，读取案例数据import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.stats.weightstats import ztest
exam
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2023-08-04 18:59:17
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实验目的：1、学会使用SPSS的简单操作。2、掌握假设检验。实验内容：1.一个总体均值的检验（小样本）；2.两个总体均值之差的检验；3.绘制正态概率图；4.S—W检验。实验步骤：单总体的Z检验和t检验。设是取自正态总体的一个样本，要检验。其中为已知的常数。为了说明如何构造检验统计量和拒绝域，先看一个简单的情形。设总体方差是已知的，记为，设为样本均值，则。设为真，即，对作标准化，得到 上述
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2023-07-05 20:16:46
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假设检验的基本思想：用了反证法的思想，为了检验一个假设是否成立，就先假定这个假设是成立的你然后看由此产生的后果是否合理，如果不合理，说明原假设不正确，我们就拒绝原假设。如果由原假设导出没有不合理的现象发生则接受原假设。假设检验的一般步骤：对待检验的未知参数θ根据问题的需要做出一个单边或双边的假设，选择原假设的原则是事先有一定信任度或出于某种考虑是否要加以保护；选定一个显著性水平α，最常用的是α=0
一、快速理解我开始学习假设检验时遇到了几个问题：什么是假设检验？为什么要假设检验？什么是假设：对总体参数（均值，比例等）的具体数值所作的陈述。（因为一般来说总体的属性具体值我们是测不出来的，也只是靠不停的测试逼近具体值，所以只能假设总体的某一个属性的具体值为xxx）而假设检验就是先对总体的参数提出某种假设，然后利用样本的信息判断假设是否成立的过程。样本值是变化的，通过样本值计算出来的样本参数不一定
数据分析师 数据分析师假设检验假设检验的基本步骤（以两个总体均值的假设检验为例）：（1）建立原假设H成立，备择假设H1；原假设Ho：从1=2（或μ1≥μ2，或μ1≤μ2），备择假设H1从1≠μ2（或从1<μ2，或μ1>μ2）。一般假设H为真，对其统计检验；H与H1对立，两者择一。（2）确定小概率事件的界值。一般情况下我们将p<0.05或p<
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2023-10-31 22:02:37
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原网址：Python来做假设检验 - SegmentFault 思否对于任何一个频率派的数据科学家而言，日常做数据分析难免还是会用到一些假设检验方法做一个数据探索和相关性、差异性分析，并且这也是做后续统计模型（机器学习类预测模型可以略过）预测的第一步。这篇博文目的就是整理基本的假设检验方法、适用条件和调用Python（主要是scipy模块）的哪些方法。正态性检验这个是很多统计建模的第一步，例如，普
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2023-05-28 21:29:21
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假设检验一、假设概念假设总体均值为μ，那么实际抽样的均值离μ越近意味着假设越合理，相反，实际抽样均值离μ越远意味着假设越不合理。其中，实际抽样结果与假设的差异“程度”可以用概率值表示，概率值越大意味着越无差异。在实际中往往认为设定一个P-value的阈值将差异程度判断为有差异或者无差异，这就是显著性水平。二、假设检验基本步骤提出原假设和备择假设确定适当的检验统计量规定显著性水平计算检验统计量的值
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2023-09-15 18:20:47
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假设检验就是利用小概率事件原理(发生概率很小的随机事件在一次试验中几乎不可能发生)判断是否可以拒绝原假设的一个工具。在生活中的应用假设检验的例子有很多，最常见的就是在法庭上，法官先假设嫌疑犯无罪，然后收集证据，如果有足够证据证明嫌疑犯有罪，则拒绝原假设，宣判嫌疑犯有罪。假设检验做的就是这么一回事，它之所以重要是因为它是我们思考问题，分析问题，解决问题的一套逻辑思维方法论。假设检验的步
1.符合
正态分布，
总体均值和方差已知的单个样本假设检验：均值差异的显著性检验
例子：有一个婴儿服用维他命后8个月会走路，检验服用维他命对加快婴儿走路是否有效
2.一组样本的假设检验
例子：有25个学生
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2023-12-28 23:50:47
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