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独家 | 如何比较两个或多个分布形态（附链接）

核密度估计的问题自安于它是一个黑箱，可能会掩盖数据的相关特征。 累积分布图 一种更为透明的表征两个分布的方法是累积分布函数。在x轴的每个点（收入）我们绘制出数值相等或更低的数据点的百分比。...计算R和U的直观方法是:如果第一个样品的值都大于第二个样品的值，那么R₁= n₁(n₁+ 1)/2，因此，U₁将为零(可得到的最小值)。...Kolmogorov- smirnov检验统计量的渐近分布是Kolmogorov分布。 为了更好地理解检验，让我们画出累积分布函数和检验统计量。首先，我们计算累积分布函数。...，图片来自作者 我们现在需要找到累积分布函之间的绝对距离最大的点。...但如果我们有多个组呢?我们看到的一些方法可以很好地扩展，而另一些则不行。 作为一个可行的例子，我们现在要检查不同处理组的收入分布是否相同。

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R语言系列第二期（番外篇）：R先生教你统计概率与分布

如果你忘记了，详情点击：R语言系列第二期：②R编程、函数、数据输入等功能 在这个部分，我们会给大家介绍一下概率与分布的统计知识以及R中包含的关于随机抽样和处理理论分布的函数，这个部分的内容同时也是下一个系列描述性统计和图表的基础...在R里，可以使用choose()函数来解决组合问题，这个概率就可以写成： > 1/choose(6,3) [1] 0.05 3 统计知识：离散分布和连续分布 当观察一个独立重复的二项试验时，通常对每次试验的成功或失败并不感兴趣...其实，dnorm还有其他参数，即均值和标准差，他们分别默认0和1，因为通常我们默认的是标准正态分布。 Part2.累积分布函数 累积分布函数描述的是对一个给定分布小于或等于x的累积概率。...相应的R函数按惯例以“p”(probability第一个字母)开头。 正如可以对密度作图，也可以对累积分布函数作图，但是我们更需要的是实际的数字，即我们计算的概率到底是多少。...Part3.分位数 分位数函数是累积分布函数的反函数。P–分位数是具有这样性质的一个值：得到小于等于它的概率为P。 #Tips：统计分布表几乎都是根据分位数函数结果给出的。

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    深入理解JavaScript函数式编程

    (r); //计算圆的面积 return Math.PI * r * r; } //lodash的memoize方法 接收一个纯函数 对纯函数的结果缓存 返回一个带有记忆功能的函数 //...当函数有多个参数的时候，对函数进行改造调用一个函数只传递并返回一个新的函数(这部分参数以后永远不会发生变化)，这个新的函数去接收剩余的参数，返回结果。...[, index[, array]])[, initialValue]) 第一个累计器累计回调的返回值; 它是上一次调用回调时返回的累积值 第二个参数数组中正在处理的元素。...，需要盒子的map方法传递一个处理值的函数（纯函数），由这个函数来对值进行处理 最终map方法返回一个包含新值的盒子（函子） 存在的问题,在输入null的时候存在异常，无法处理异常情况，那么如何解决这种的副作用呢...是无法知道的 //maybe 函子的问题 console.log(r); MayBe 函子其实就是在容器的内部判断值是否为空，如果为空就返回一个值为空的函子。

    4.3K30

    【统计学基础】从可视化到统计检验，比较两个或多个变量分布的方法总结

    核密度估计的问题在于它有点像一个黑匣子，可能会掩盖数据的相关特征。 累积分布 两种分布更透明的表示是它们的累积分布函数(Cumulative Distribution Function)。...在较温和的条件下，检验统计量作为学生 t 分布渐近分布。 我们使用 scipy 中的 ttest_ind 函数来执行 t 检验。该函数返回检验统计量和隐含的 p 值。...计算 R 和 U 背后的理论如下：如果第一个样本中的值都大于第二个样本中的值，则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果，U 1 将为零（可达到的最小值）。...Kolmogorov-Smirnov 检验统计量的渐近分布是 Kolmogorov 分布。 为了更好地理解，让我们绘制累积分布函数和检验统计量。首先计算累积分布函数。...作为一个示例，我们现在将查看不同实验组的收入分配是否相同。 箱线图 当我们有多组时，箱线图可以很好地扩展，因为我们可以并排放置不同的框。

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    绘制频率分布直方图的三种方法，总结的很用心！

    直方图能帮助迅速了解数据的分布形态，将观测数据分组，并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法，可检测数据是否有问题，也可看出数据是否遵从某种已知分布。...pandas也提供了一个方便的.value_counts() 方法，用来计算一个非空值的直方图，并将之转变成一个pandas的series结构：df.年龄.value_counts() Seaborn模块...4）、normed：是否将直方图的频数转换成频率。 5）、weights：该参数可为每一个数据节点设置权重。 6）、cumulative：是否需要计算累积频数或频率。...16）、stacked：当有多个数据时，是否需要将直方图呈堆叠摆放，默认水平摆放。...6）、fit：指定一个随机分布对象，需调用scipy模块中随机分布函数，用于绘制随机分布概率密度曲线。 7）、hist_kws：以字典形式传递直方图的其他修饰属性，如填充色、边框色、宽度等。

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    如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

    核密度估计的问题在于它有点像一个黑匣子，可能会掩盖数据的相关特征。 累积分布 两种分布更透明的表示是它们的累积分布函数(Cumulative Distribution Function)。...在较温和的条件下，检验统计量作为学生 t 分布渐近分布。 我们使用 scipy 中的 ttest_ind 函数来执行 t 检验。该函数返回检验统计量和隐含的 p 值。...计算 R 和 U 背后的理论如下：如果第一个样本中的值都大于第二个样本中的值，则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果，U 1 将为零（可达到的最小值）。...Kolmogorov-Smirnov 检验统计量的渐近分布是 Kolmogorov 分布。 为了更好地理解，让我们绘制累积分布函数和检验统计量。首先计算累积分布函数。...多组数据对比-可视化 到目前为止，我们只考虑了两组的情况，但是如果我们有多个组呢？我们在上面看到的一些方法可以很好地扩展，而另一些则不能。 作为一个示例，我们现在将查看不同实验组的收入分配是否相同。

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    如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

    核密度估计的问题在于它有点像一个黑匣子，可能会掩盖数据的相关特征。 累积分布 两种分布更透明的表示是它们的累积分布函数(Cumulative Distribution Function)。...在较温和的条件下，检验统计量作为学生 t 分布渐近分布。 我们使用 scipy 中的 ttest_ind 函数来执行 t 检验。该函数返回检验统计量和隐含的 p 值。...计算 R 和 U 背后的理论如下：如果第一个样本中的值都大于第二个样本中的值，则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果，U 1 将为零（可达到的最小值）。...Kolmogorov-Smirnov 检验统计量的渐近分布是 Kolmogorov 分布。 为了更好地理解，让我们绘制累积分布函数和检验统计量。首先计算累积分布函数。...多组数据对比-可视化 到目前为止，我们只考虑了两组的情况，但是如果我们有多个组呢？我们在上面看到的一些方法可以很好地扩展，而另一些则不能。 作为一个示例，我们现在将查看不同实验组的收入分配是否相同。

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    R 与 Python 双语解读统计分析基础

    本篇概要如下， 基本概要统计函数 分位数与经验累积分布函数 Q-Q Plot 的原理与手动实现 由于 R 语言为统计而生，所以我们把它放在前面，而 Python 放在后面压轴。...mean(data$igf1, na.rm=T) 340.167976424361 有一个例外: length 函数将无法理解 na.rm，因此我们无法使用它来计算 igf1 的非缺失值的数量。...4Q-Q 图 计算经验累积分布函数（c.d.f.）的一个目的是查看是否可以假定数据为正态分布。...这里我们要用到累积分布函数的反函数 qnorm，即分位数函数，这里的 q 是指分位数（quantile）。使用函数 qnorm 可以回答一个问题: 标准正态分布中的某个分位数对应的 x 是多少？...0.77, 0.79, 0.81, 0.83, 0.85, 0.87, 0.89, 0.91, 0.93, 0.95, 0.97, 0.99]) 我们可以使用 stats.norm.ppf 函数来计算正态分布的百分位数

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    WRFOUT计算风速Weibull分布

    风 速的 变 化 特 性 经 常 用 两 参 数 的 统 计 分 布 函 数 — Weibull 模型 来 描 述 。...已 有 的 研 究 表 明 ，Weibull 函 数 的 优 点 在 于它 对 风 能 密 度 评 估 有 很 大 的 适 应 性 和 简 化 性 ， 尤 其 对长 期 的 风 速 数 据 有 很 好...from 《基于GIS的江苏省陆地风能资源潜力评估及微观选址》 Weibull 分布函数密度的表达式为 其中v 为风速，m/s；c 为 尺 度 参 数 ，反 映 该 风 电 场 的 平 均风速；k...# 计算威布尔分布的参数 k, loc, c = weibull_min.fit(ws100fl, floc=0) # 生成威布尔分布的概率密度函数 x = np.linspace(0, 25, 1000...Distribution of Wind Speed') plt.legend() plt.show() print(k,c) 2.5044236083581928 5.818903248872731 # 计算威布尔分布的累积分布函数

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    正态性检验

    01.描述统计方法 描述统计就是用描述的数字或图表来判断数据是否符合正态分布。常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。...SW检验中的S就是偏度，W就是峰度，峰度和偏度与正态的关系我们在前面的文章有讲过，没看过的同学可以去看看：你到底偏哪边的？ 2.1 KS检验 KS检验是基于样本累积分布函数来进行判断的。...如果是判断某个样本是否符合某个已知分布，比如正态分布，则需要先计算出标准正态分布的累计分布函数，然后在计算样本集的累计分布函数。两个函数之间在不同的取值处会有不同的差值。...CDF( cumulative distribution function)：累积分布函数，是概率密度函数的积分。 ?...，有：‘norm’,’expon’,’logistic’,’gumbel’,’gumbel_l’, gumbel_r’, ‘extreme1’值可以选，其中norm表示正态分布检验。

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    JavaScript函数式编程之函子

    map方法传递一个处理值的函数（纯函数），由这个函数来对值进行处理 最终map方法返回一个包含新值所在的盒子（函子） 根据函子的定义我们创建一个函子 // functor 函子 class Container...，比如空值的时候就会报错, 会让我们的函子变的不纯，我们需要去拦截空值错误，我们创建一个方法去判断是否为空值，如果是控制我们直接返回一个空值的函子，如果有值再去处理，这个时候就需要使用MayBe函子 let...，但是我们不知道那个地方出现了空值，所以我们创建两个函子一个是正常的处理一个是出现错误情况处理，正常的就按照正常的方式创建，错误的是是否我们把map方法改造一下让她不再处理回调函数，直接返回一个空值的MayBe...= parseJson('{ name: "2" }') r.map(x => x.name.toUpperCase()) console.log(r) IO 函子 IO 函子中的 _value 是一个函数..._value()) IO 函子内部帮我们包装了一些函数，当我们传递函数的时候有可能这个函数是一个不纯的操作，不管这个函数纯与不纯，IO这个函子在执行的过程中它返回的这个结果始终是一个纯的操作，我们调用map

    1.2K30

    《数据可视化基础》第七章：分布可视化：经验累积分布函数和q-q图

    这种只要涉及到人工调整的部分，在很大程度上就会对数据的分布产生误解。为了解决这种人工调整的问题，所以就有了经验累积分布函数(ecdfs)以及q-q图来说明数据分布的问题。...经验累积分布函数 为了说明经验累积分布函数，我们这里使用一个学生成绩的数据集。假设班有50名学生，这些学生刚刚进行了一个测试。这个测试的结果是以0-100的分数来体现的。我们要如何更好的可视化结果呢？...就出现了简单的经验累积分布函数（ecdf）或简单地是累积分布。在这个图里面，每一个点代表一个学生的排名以及其得分。 ? ?的图形是按照递增的结果来进行展示的，如果我们要变成递减的话，那就变成?...2. qq图 如果想要确定我们的数据是否符合某一个分布，这个是有一般可以使用qq图(Quantile–quantile plot)。...第84%位数据点的值是13（比平均值高一个标准偏差），第2.3%位数据点的值是4（比平均值低两个标准偏差）。经过这样的计算。我们就获得了一个列新的数据。

    3K20

    从箱线图到统计指标表

    在比较两组数据时，我们通常关注的是中位数（即箱线图的中线）是否有显著差异，以及数据的分布是否不同。如果两个组的箱线图有显著的差异，这可能表明基因在这两个组中的表达有显著差异。...t检验来检查两个组的表达量是否有显著差异，然后绘制了一个箱线图来可视化这些差异。...---- 让我非常吃惊，chatGPT居然给出来的案例是可以运行的， 但是它的问题在于，没有体现出来差异，因为是同样的分布函数得到的数据分成两组，本来就不应该是有差异，后面的一切计算都看不出来差异。...其实R语言提供了一系列的函数来处理各种统计分布，包括正态分布、二项分布、泊松分布等。这些函数通常有四种形式，分别用于生成密度函数（d）、累积分布函数（p）、生成随机变量（r）和分位数函数（q）。...pnorm(q, mean = 0, sd = 1)：正态分布的累积分布函数。 qnorm(p, mean = 0, sd = 1)：正态分布的分位数函数。

    36220

    图像的灰度直方图、直方图均衡化、直方图规定化（匹配）

    ，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。...uniform，是否进行归一化，默认为true accumulate，累积标志，默认值为false。...均衡化算法 直方图的均衡化实际也是一种灰度的变换过程，将当前的灰度分布通过一个变换函数，变换为范围更宽、灰度分布更均匀的图像。...通常均衡化选择的变换函数是灰度的累积概率，直方图均衡化算法的步骤： 计算原图像的灰度直方图 P(S_k) = \frac{n_k}{n} ，其中n为像素总数，Nk为灰度级Sk的像素个数 计算原始图像的累积直方图...将原始图像的灰度直方图进行均衡化，得到一个变换函数 s = T(r) 其中s是均衡化后的像素，r是原始像素 对规定的直方图进行均衡化，得到一个变换函数 v = G(z) 其中v是均衡化后的像素，z是规定化的像素

    5.5K10

    java8读书笔记：探究java8流收集数据原理

    代码@2：判断是否符合并行化累积与规约的条件。...原始流是否有顺序 或 者 收集器的行为集合中明确包含Characteristics.UNORDERED(不要求顺序性)。 上述三个条件必须同时满足，才能并行执行，否则串行执行。...代码@5：如果收集器收集行为集合中包含Characteristics.IDENTITY_FINISH，则直接返回原始值，否则使用Collector.finishier()方式对计算的值进行函数式计算。...通过上面的代码，我们应该对Characteristics枚举类型中的3个值不难得出如下类型： CONCURRENT 收集器行为，表示收集其中的累积函数是否支持并行执行。...收集器中的泛型参数说明如下： T ：累积器中一个操作数类型 A： 累积器中的初始值类型 R：返回值的类型，例如ListR >。

    1.1K40

    【强化学习】策略梯度（Policy Gradient，PG）算法

    根据期望的定义，我们有： 其中， 是在策略 下，智能体在状态 选择动作 后的状态-动作值函数。...) # 用Categorical分布定义一个概率分布对象 action = m.sample() # 从该分布中采样一个动作 policy.saved_log_probs.append...# 定义结束一个回合的函数 R = 0 # 初始化回报R为0 policy_loss = [] # 初始化用于保存每个动作损失的列表 rewards = [] # 初始化保存所有回报的列表...for r in policy.rewards[::-1]: # 从后往前遍历奖励列表 R = r + args.gamma * R # 计算当前时刻的回报（折扣奖励）...六、总结 策略梯度方法通过优化策略函数来提高累积回报，其核心思想是直接优化策略而非间接估计值函数。

    40610

    R语言VaR市场风险计算方法与回测、用LOGIT逻辑回归、PROBIT模型信用风险与分类模型

    R代码如下： 常见的核函数有高斯核、均匀核、三角函数核等等，我们以高斯核为例讲述这类方法，高斯核函数就是标准正态分布密度函数： 求得核密度函数序列之后，就可以通过对收益率升序排列之后的核密度函数累加，...in 1:1000){ifcmy\[i一个累积密度函数低于1%的序号dVR-(ds$x\[noder\](cum\[norder+\]-1+alp)+dsxnordr...并以样本外一天是否超过VaR的次数来回测VaR。 编程的要点如下： 输入项：中证800的股票成分向量；取数据的方法：随机选择一只股票后，用quantmod包的getSymbols函数取数据。...主要算法：产生随机数并判别上市时间是否早于2013年；根据取出来的时序数据计算收益率，并以每90天计算一个VaR，共n-90个VaR，可以回测n-91次。...并以样本外一天是否超过VaR的次数来回测VaR，判定VaR的计算是否合理。 信用风险与分类模型 信用风险指的是在金融交易中，由对手方可能的违约带来的风险。

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    MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

    GARCH-EVT-Copula 模型 首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率，并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提，接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合，中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数...，从而得到标准化残差的边缘分布函数 。...然后选取适当的Copula 函数,构造多元标准化残差间的相关结构和联合分布函数。...) 第二步，利用密度似然函数估计Copula函数的参数: GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR 本项目将开放式基金看做是一个资产组合，以每只基金所持有的股票收益率为研究对象，从投资组合的角度利用多元...); grid('on') legend('拟合的广义 Pareto 累计分布函数','经验累积分布函数','Location','SouthEast'); xlabel('Exceedance')

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