我试着用卡方检验比较两个概率分布函数。计算卡方和(o- e )^2/e的公式表明,当您应用此测试时,结果未归一化(即,如果您更改o和e的单位,您可能会得到不同的卡方值),我是否应该仅使用o和e的“bincounts”?
如果要比较的两个分布具有不同的x范围,我如何将其合并到测试中?(例如,distribution1可以在0-100范围内采样,distribution2可以在100-200范围内采样)。
我是否应该使用其他测试来比较两个发行版?
我试着在节点上用AES 128-ecb破译一个base64格式令牌.
键:ed9d26Z0JES0X52Q (更改了一些字符,但长度是正确的)
O4girrZ2YeLSE1sZ4FSIvp3Edm1GiwBLHmvDIEYCf+xkvbxP6EfYjy+PEB2kaYe0606EyPmlCC0iExVRq9e3Iw== 令牌
decodeToken(token) {
var key = new Buffer(exchangeKey, 'hex')
var encrypted = new Buffer(token, 'base64')
我想使用aes-128-cbc来解码,但是它会被转换成输入键长度,怎么了?
以下是代码:
const crypto = require('crypto');
var key = 'DoCKvdLslTuB4y3EZlKate7XMottHski1LmyqJHvUhs'+'=';
var iv = crypto.randomBytes(16) //key.substr(0,16)
var keyhex = new Buffer(key,'base64').toString('hex')
var decipher =
在我看来,有多种方法可以处理数据集离群值
> -> Delete data
> -> Transforming using log or Bin
> -> using mean median
> -> Test separately
我有一个大约50000个观测值的数据集,每个观测值都有相当多的异常值(一些变量有少量的异常值,有些有100-200个异常值),所以排除数据并不是我想要的,因为它会导致我丢失大量数据。
我在某处读到使用均值和中位数是用于人为的异常值,但在我的例子中,我认为异常值是自然的
我实际上打算使用median来去除异
我正在尝试从浏览器中对象q的以下x和y生成公钥。问题是,为了使用这个公钥来验证JWT,我必须获得密钥的十六进制格式。我使用的是src="bitcoinjs.min.js“中的键盘,它不允许我检索公钥的十六进制形式。是否有任何库或函数将其转换为十六进制形式?
// Taking reference from http://procbits.com/2013/08/27/generating-a-bitcoin-address-with-javascript
var pubX = hdnode.keyPair.Q.x.toByteArrayUnsigned();
var pubY = hd
我有一个数据帧,我试图在每一行上应用T-test,但它给了我nan。
代码:
from scipy.stats import ttest_ind, ttest_rel
import pandas as pd
df_stat = df_stat[['day', 'hour', 'CallerObjectId', 'signals_normalized', 'presence_normalized']]
def ttest(a, b):
t = ttest_ind(a, b)
return t
d
我正在研究R.中的质量库的活检数据,我正处于建立一个logistic回归模型的初始阶段,以了解哪些变量对发生恶性肿瘤的概率有影响。我删除了所有丢失数据的行(大约16个观察)。所有变量本身都是重要的,所以我从包含所有变量的最充分的模型开始,而第三个变量(V3 -单元大小的一致性)在这个最完整的模型中最不重要。
我创建了另一个删除V3的模型。然后,我想使用anova()函数来查看这两种模型的匹配是否有显着性差异。然而,我从我的anova测试中没有得到p值。这是否意味着p值接近于1?在我的模型设置中,我犯了什么错误吗?
感谢您的所有输入!
#post removal of rows with mis
我想将一个函数应用于多个列。我在dataframe data中的数据结构如下:
col1 col2 col3
x x x
x x x
x x x
特别是,我想在每一列的时间序列上应用ADF测试。
我想像这样的事情可能会奏效:
f <- function(x) ur.df(x, type = "none", lags = 10, selectlags = "AIC"))
sapply(data, f)
但是,似乎存在处理列的“变量”的问题。
它是如何正确完成的?
Update:使用此方法创建具有随机值的三列:
data =