正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为:D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分…

检验模型是否满足正态性假设的方法: 1.正态概率图 这是我编写的画正态概率图的函数: #绘制正态概率图 plot_ZP = function(ti) #输入外部学生化残差 { n = length(ti) order = rank(ti) #按升序排列,t(i)是第order个 Pi = (order-1/2)/n #累积概率 plot(ti,Pi,xlab = "学生化残差",ylab = "百分比") #画正态概率图 #添加回归线 fm = lm(Pi~ti)…

假设检验的基本思想 若对总体的某个假设是真实的,那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的:如果事件A真的发生了,则有理由怀疑这一假设的真实性,从而拒绝该假设: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确 ks 检验 ks 检验分为 单样本 和两样本 检验: 单样本检验 用于 检验 一个数据的观测分布 是否符合 某…

1.t-test的功能:单因素二水平的假设检验. H0:与我们想过要的结果相反的假设,比如我们想要的是两组数据的差异性,那么这个假设是:两组数据没有差异性. H1或Ha:备择假设,与H0假设相反. 2.t-test的前提:正态性和方差齐性 3.R中的t-test的使用. t.test(x, y = NULL,alternative = c("two.sided", "less", "greater"),mu = 0, paired = FALSE…

做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检…

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[译文]利用STAN做贝叶斯回归分析:Part 2 非正态回归 作者 Lionel Hertzogn 前一篇文章已经介绍了怎样在R中调用STAN对正态数据进行贝叶斯回归.本文则将利用三个样例来演示怎样在R中利用STAN拟合非正态模型. 三个样例各自是negative binomial回归(过离散的泊松数据).gamma回归(右偏的连续数据)和beta-binomial回归(过离散的二项数据). 相关的STAN代码及一些说明会贴在本文末尾. 负二项回归 泊松分布经常使用于计数数据建模,它如果了数据…

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真…

来源:丁香园论坛:SPSS上的把非正态分布数据转换为正态分布数据 一楼 可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布.常用的变量变换方法有对数变换.平方根变换.倒数变换.平方根反正玄变换等,应根据资料性质选择适当的变量变换方法. 对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据: X'=lgX 当原始数据中有小值及零时,亦可取X'=lg(X+1) 还可根据需要选用X'=lg(X+k)或X'=lg(k-X) 对数变换常用于(1)使服从对数正态分布的数据正态化.如环境…

opencv3.0版本中,实现正态贝叶斯分类器(Normal Bayes Classifier)分类实例 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); //创…