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我在一列中有两个不同的类。如何测试它们各自的正态性？

要测试两个不同类别的数据集的正态性，可以使用以下方法：

直方图检验：绘制两个数据集的直方图，并观察其分布形状。正态分布的数据集应该呈现出钟形曲线的形状，而非正态分布的数据集则可能呈现其他形状。
QQ图检验：绘制两个数据集的QQ图（Quantile-Quantile Plot），将数据集的分位数与理论上的分位数进行比较。如果数据点大致沿着一条直线分布，那么数据集可以被认为是近似正态分布的。
Shapiro-Wilk检验：使用Shapiro-Wilk检验来检验数据集的正态性。该检验基于样本数据与正态分布的理论值之间的差异来计算统计量，并给出一个p值。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即数据集不服从正态分布。
Anderson-Darling检验：使用Anderson-Darling检验来检验数据集的正态性。该检验基于样本数据与正态分布的理论值之间的差异来计算统计量，并给出一个临界值。如果计算得到的统计量大于临界值，则可以拒绝原假设，即数据集不服从正态分布。
Kolmogorov-Smirnov检验：使用Kolmogorov-Smirnov检验来检验数据集的正态性。该检验基于样本数据与正态分布的理论值之间的最大差异来计算统计量，并给出一个p值。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即数据集不服从正态分布。

对于云计算领域的专家来说，可以使用腾讯云的相关产品来进行测试和分析。例如，可以使用腾讯云的数据分析服务（https://cloud.tencent.com/product/das）来进行数据集的可视化和统计分析，以及使用腾讯云的机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行更深入的数据分析和模型建立。

相关搜索:我在一个父表中有两个表，如何使它们具有相同的宽度？我在R上有两个图表，它们有不同的x轴，但趋势相似。我如何将它们覆盖在r上？在TornadoFX中，我如何将布局分离到不同的类，然后在构建器中使用它们？我如何从两个不同的db.collections中获取数据并将它们合并到Kotlin-Firebase中的一个类中？如果我在python中使用Johansen test来确定两个时间序列之间的相关性，如何读取测试结果？我如何纠正Spring Boot单元测试在两个几乎相同的测试类中加载应用程序上下文失败？对于训练数据和测试数据存储在两个不同的F1文件中的模型，如何计算csv分数或准确性分数？小程序必须腾讯云小程序手机验证码小程序支持 sdk

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线性回归

在前面的时间，我学习了Logistic回归，这是用来进行二分类学习的一种算法。虽然按照书上的介绍，编写了算法实现代码，但对其原理并不清楚，总感觉没有理解透。...在Cost Funciton - Intuition部分，讲解了如何推导θ0, θ1，其方法依然是逐步简化，比如先固定θ0, 分别取不同的值，然后画出假设函数和Cost Function函数，下一步固定...其中m为训练数据集的大小，xi, yi为训练数据集的值。其实有一个更通用的偏导数推导公式： ? 为了方便矩阵运算，数据集添加了一列，x0=1，代入到上述公式，就可以看出它们其实是等价的。...然而问题在于这个方程式存在求逆的运算，这带来两个问题：并非所有的矩阵都存在逆对一个巨大的矩阵求逆，将非常耗时下表给出两种方法各自的优缺点：梯度下降算法正态方程式需要选择一个合适的alpha值...所以如果有很多特征，那么正态方程求解将会很慢。在实践中，当n超过10,000时，采用梯度递减算法更合适。小结在《机器学习实战》第8章，还介绍了局部加权线性回归。

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两个重要的统计问题。

前几天，一位好友投稿前让我帮看一下他的稿件，发现他对两个统计方法的概念未厘清。细聊之下，感觉这两个问题很多人未曾重视。 ? 今天，借此推文，详细说明。 1 — 如何理解单因素方差分析？...单因素的意思是在本次统计中有且只有一个控制变量(不同水平)存在，其他资料同质。如果忽略这个问题，那么在统计分析和标注统计结果时会犯下2个错误。以下详细说明。...一般性的分组方式为假手术组、模型组、X药高剂量组、X药中剂量组、X药低剂量组和阳性对照药组，治疗结束后检测各组大鼠的射血分数。假若各组数据均正态，方差齐。...在结果列表中，一定要看调整后显著性这一列的数据，即图中标黄数据。前面一列的显著性结果是无意义的。为什么呢？...大家可以想象一下，两个组的数据按大小排序后某数据的序列号，与四个组的所有数据按大小排序后该数据的序列号显然不同。前者为结果列表中“显著性”，后者为结果列表中“调整后显著性”。第2个问题。

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哪些因素影响Java调用的性能？

现在，我想知道哪些因素影响了Java方法调用的性能。所以我决定以不同方式调用方法，并测算它们的性能开销。...我会选择在同一层次结构中不同层次的子类里调用一些方法，并且在这些方法里有一些是会被不同层次的子类重写的。这样的测试能让我们确定或排除深的层次结构是否影响到重写所带来的性能开销。多态性 ?...动物世界：多态是如何表现的先前我提到调用点这一概念时，我偷偷地回避了一个相当重要的问题——因为在子类中可以重写一个非 final 方法，这使得调用点可以调用不同的方法。...这就使得我在基准测试与探究当中，需要额外地把调用情况划分为三类：单态、双态、超多状态。结果让我们把结果分类组织，以便研究细节。我已经提供了统计产生的原始数据。...但我们的兴趣点不应放在性能测试结果的具体数值上，而应是不同类型的方法调用的性能开销之间的比率以及各自的错误率是否够低。如果最快与最慢的结果之间比率为6.26，则说明这是一个显著性差异。

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影响Java调用性能有哪些因素

现在，我想知道哪些因素影响了Java方法调用的性能。所以我决定以不同方式调用方法，并测算它们的性能开销。...多态性先前我提到调用点这一概念时，我偷偷地回避了一个相当重要的问题——因为在子类中可以重写一个非 final 方法，这使得调用点可以调用不同的方法。...除了单态的调用点以外，还有两种调用点我们希望对其进行优化。一种称为双态（bimorphic）调用点，在该点上有两个候选方法。...这就使得我在基准测试与探究当中，需要额外地把调用情况划分为三类：单态、双态、超多状态。结果让我们把结果分类组织，以便研究细节。我已经提供了统计产生的原始数据。...但我们的兴趣点不应放在性能测试结果的具体数值上，而应是不同类型的方法调用的性能开销之间的比率以及各自的错误率是否够低。如果最快与最慢的结果之间比率为6.26，则说明这是一个显著性差异。

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【数据】数据科学面试问题集二

Box cox转换是一种将非正态因变量转换为正常形状的统计技术。如果给定的数据不满足正态，但是大部分统计技术都假设正态化。应用boxcox转换意味着您可以运行更多的测试。 ?...Box Cox变换是一种将非正态因变量转换为正态形状的方法。对于许多统计技术来说，正态性是一个重要的假设，如果您的数据不满足正态分布，应用Box-Cox意味着您可以运行更多的测试。...虽然聚类算法没有指定，但是这个问题通常会参考K-Means聚类，其中“K”定义聚类的数量。例如，下图显示了三个不同的组。 ? 在簇内平方和通常用于解释群集内的同质性。...这一点被称为转折点，在K-Means中被视为K.这是广泛使用的方法，但很少数据科学家也首先使用分层聚类来创建树状图并从中识别不同的组。 6 什么是深度学习？...在时间t-1达到的递归神经网络的决定会影响它在时间t达到的决定。所以循环性网络有两个输入源，现在和最近的过去，这两个输入源组合起来决定它们如何响应新数据，就像我们在生活中一样。

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R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例|附代码数据

让我们以衡量智力为例，其中有 9 个项目可以衡量智力的不同方面：视觉、文本和速度。观察到的变量是 x1-x9。...请注意，这就是我们在最初的CFA中所做的事情--我们将x1-x9视为正态/连续分布。事实证明，它们是（即不是高度离散的）。...均值和协方差调整的 WLS（又名“WLSMV”）通常是可行的方法，因为它可以比典型的 WLS 更好地处理多元分布的非正态性。...这些估计器的'稳健'通常会在整个模型的卡方检验和标准误差的层面上对非正态性（以及潜在的其他东西，如聚类）进行稳健处理，因此，显著性检验。...summary(filr, fit.measures=TRUE) 我们现在有一列“稳健”的全局拟合指数，并注意标准误差是使用 Huber-White 估计器估计的（对非正态性和聚类稳健）。

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结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例

让我们以衡量智力数据（查看文末了解数据获取方式）‍为例，其中有 9 个项目可以衡量智力的不同方面：视觉、文本和速度。观察到的变量是 x1-x9。...请注意，这就是我们在最初的CFA中所做的事情--我们将x1-x9视为正态/连续分布。事实证明，它们是（即不是高度离散的）。...均值和协方差调整的 WLS（又名“WLSMV”）通常是可行的方法，因为它可以比典型的 WLS 更好地处理多元分布的非正态性。...这些估计器的'稳健'通常会在整个模型的卡方检验和标准误差的层面上对非正态性（以及潜在的其他东西，如聚类）进行稳健处理，因此，显著性检验。...summary(filr, fit.measures=TRUE) 我们现在有一列“稳健”的全局拟合指数，并注意标准误差是使用 Huber-White 估计器估计的（对非正态性和聚类稳健）。

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常用的时间序列分析方法总结和代码示例

这也是我们选择气象数据的原因，因为它们在大多数情况下是平稳的，所以才会出现在不同的时间序列相关的学习材料中进行分析。分布在得出所有时间序列都是平稳的结论之后，让我们来看看它们是如何分布的。...第一列和第一行中的其他图是相同的，但它们的可视化方式不同。这些是散点图，可以确定两个变量是如何相关的。所以一个点的颜色越深，或者离中心圆越近，这个区域内点的密度就越高。...BoxCox变换后的时间序列分布，可以看到，它还远远不能被称为“正态”分布。...但是如果我们把它和右边的比较，我们可以说的确更接近于“正态”。...我们还可以做的另一件事是确保执行的转换是有用的，可以创建一个概率图：绘制理论分布的分位数(在我们的情况下是正态)与经验数据的样本(即我们考虑的时间序列)。越靠近白线的点越好。

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【转载】如何进行数据变换

里说过的判断样本分布正态性的两个方法——频率直方图和 q-q 图。...通常的做法是尝试若干种变换函数，然后对变换后的新样本重新检验正态性（如频率直方图、q-q 图或夏皮罗－威尔克检验等方法），选择正态性最好的样本用于后续分析。...我们只需将所有数据加上一个正的常数，使得数据全部为正即可。如何对左偏数据进行变换前面我们讨论了对右偏数据的变换方法，那么左偏的数据又该如何？在现实生活中，左偏的分布比右偏稍微少见一些。...与之前相似，没有一种变换是万能的，因此我们在数据变换后必须重新检查样本的正态性。至此为止，我们提到了许多可用于数据变换的函数，它们各有所长，我们得根据实际问题的特点按需取用。...数据变换的局限性在今天这一集里，我们讨论了利用数据变换来改善正态性的方法。

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在SEM世界中，确认性因子分析是最常见的反映性潜变量模型。这样的模型中使用=~操作符（'测量的'）来指定。让我们以衡量智力为例，其中有 9 个项目可以衡量智力的不同方面：视觉、文本和速度。...请注意，这就是我们在最初的CFA中所做的事情--我们将x1-x9视为正态/连续分布。事实证明，它们是（即不是高度离散的）。...均值和协方差调整的 WLS（又名“WLSMV”）通常是可行的方法，因为它可以比典型的 WLS 更好地处理多元分布的非正态性。...这些估计器的'稳健'通常会在整个模型的卡方检验和标准误差的层面上对非正态性（以及潜在的其他东西，如聚类）进行稳健处理，因此，显著性检验。...summary(filr, fit.measures=TRUE)我们现在有一列“稳健”的全局拟合指数，并注意标准误差是使用 Huber-White 估计器估计的（对非正态性和聚类稳健）。

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不得不学的统计学基础知识（一）

(2) 标准差：所有样本各自减平均数的差，平方后在累计求和，再除以样本个数，最后再开方。 (3) 标准差系数：所有样本各自减平均数的差，平方后在累计求和，再除以样本个数再开方，最后除以样本平均值。...2.协方差协方差通俗的理解就是两个变量在变化过程中是同向还是反向？同向或反向的程度如何？...你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化，这时协方差就为正；你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差为负协方差的计算公式：如果有X,Y两个变量，每个时刻的X与其均值之差’乘以‘...正态分布左右是对称的，偏度系数为0。较大的正值表明该分布具有右侧较长尾部。较大的负值表明有左侧较长尾部。偏度系数与其标准误的比值同样可以用来检验正态性。偏态系数的计算公式如下： ?...峰度系数与其标准误的比值用来检验正态性。如果该比值绝对值大于2，将拒绝正态性。

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终于把进程和线程学会了

）同一进程下不同线程间数据很易共享（A车厢换到B车厢很容易）进程要比线程消耗更多的计算机资源（采用多列火车相比多个车厢更耗资源）进程间不会相互影响，一个线程挂掉将导致整个进程挂掉（一列火车不会影响到另外一列火车...，但是如果一列火车上中间的一节车厢着火了，将影响到所有车厢）进程可以拓展到多机，进程最多适合多核（不同火车可以开在多个轨道上，同一火车的车厢不能在行进的不同的轨道上）进程使用的内存地址可以上锁，即一个线程使用某些共享内存时...二、进程和线程的特征动态性：进程是程序的执行；并发性：多个进程可同存于内存中，能在一段时间内同时运行；独立性：独立运行的基本单位，独立获得资源和调度的基本单位；异步性：各进程按各自独立的不可预知的速度向前推进...为解决此问题，人们想到将进程的上述两个属性分开，即对作为调度和分派的基本单位，不同时作为独立分配资源的单位；对拥有资源的单位，不对之进行频繁切换。 ?...（二）引入线程的好处 1、创建一个新线程花费时间少（结束亦如此）； 2、两个线程的切换花费时间少； 3、因为同一进程内的线程共享内存和文件，因此它们之间相互通信无须调用内核； 4、适合多处理机系统。

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方差分析简介(结合COVID-19案例)

这就是方差分析的概念发挥作用的地方。在本文中，我将向你介绍方差分析测试及其用于做出更好决策的不同类型。...分数分布的正态性可以用直方图、偏度和峰度值来检验，也可以用Shapiro-Wilk或Kolmogorov-Smirnov或Q-Q图来检验。独立性的假设可以根据研究设计来确定。...值得注意的是，方差分析对于假设独立性的违规行为并不强大。这就是说，即使你违反了同质性或正态性的假设，你也可以进行测试并基本相信结果。但是，如果违反了独立性假设，方差分析的结果是无效的。...，以检查它们在不同密度组中的分布： ?...从上面的Q-Q图，我们可以看到残差几乎是正态分布的（尽管在最末端的点可以被贴现）。因此，我们可以得出结论，它满足方差分析检验的正态性假设。

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R中的假设检验方法

⑴正态总体检验在实际科研中很多数据是服从正态分布的，例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。...更多检验方法详细介绍如下： ①Kolmogorov-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...这也提醒我们，在做正态性检验之前，要先对数据进行描述性分析，对数据整体要先有个大致的认识，这也才后续才能选择正确的检验方法。...②Lilliefor检验是Kolmogorov-Smirnov正态性检验修正，可用于正态性检验。使用函数：lillie.test()，在nortest包中。...③Anderson-Darling正态性检验使用函数：ad.test()，在nortest包中。

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