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ks tEst

单样本分布的Kolmogorov-Smirnov检验 kstest可检验样本来自任意指定的分布;

p值是能够拒绝零假设的最小显著性水平,显著性水平大于等于p值时拒绝原假设,反之则不拒绝。 你所做的卡方检验p值很小,则说明有较大的可能性零假设会被拒绝。 你可以将该p值与0.05,0.01,0.001等常用的显著性水平进行比较,一般如果小于0.05,就...

WIN7的打印测试页在打印机属性选项里面。

是对数据是否符合正态分布的检验 原假设符合正态分布,所以当拒绝原假设时,说明不符合正态分布

概率p值如果小于一个设定的标准(比如0.01)就拒绝原假设 反之就接受

2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。 Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据

public class Person {public String name;public int age;public double height;public Person(){System.out.println("姓名=" + name + " 年龄=" + age + " 身高=" + height);}public void sayHello(){System.out.println("Hello");}}

一般是以0.05作为界限,这是比较通用的规则。你的数据并不严格服从正态分布,因为Shapiro-Wilks test的P值为0.017。考虑到Shapiro-Wilks test有较高的...

ks.test()实现了KS检验,可以检验任意样本是不是来自给定的连续分布。 你这里的用法就是: ks.test(data,pt,df=df) #data是样本的数据,df是要检验的...

p-value 是用于判断假设是否成立的依据,显著水平一般默认为0.5,若大于0.5则接受原假设,否则拒绝原假设。此处为0,说明两组数据不同。

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