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搜索资源列表

  1. 二元假设检验及判决准则Matlab实验，有matlab源码和演示结果

  2. 二元假设检验及判决准则Matlab实验，有matlab源码和演示结果

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-11-07
    • 文件大小：63kb
    • 提供者：qq1186351245

  1. restriktor:用于线性模型的（不）等式约束估计，模型选择和假设检验的R包-源码

  2. restriktor:用于线性模型的（不）等式约束估计，模型选择和假设检验的R包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：150kb
    • 提供者：weixin_42098830

  1. Hypothesis-testing-using-R-源码

  2. 假设检验 在两个不同的数据集（炸肉排，买方比例）上进行假设检验示例代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42101164

  1. distfit:用于非审查数据单变量分布的概率密度函数拟合的Python包-源码

  2. distfit-概率密度拟合 Star it if you like it! 背景 distfit是一个python软件包，用于通过残差平方和（RSS）和假设检验将89个单变量分布与非审查数据进行概率密度拟合。概率密度拟合是将概率分布拟合到与重复测量可变现象有关的一系列数据。 distfit根据经验分布对89个不同分布中的每一个进行拟合，并返回最佳得分分布。 功能性 distfit库是使用类创建的，以确保使用的简便性。 # Import library from distfit import

  3. 所属分类：其它

  1. Portfolio-Optimization-and-Risk-Management-during-Covid19:软件大学“开发人员数学概念”课程的最终项目；于2020年6月12日完成-源码

  2. 作为软件大学“开发人员的数学概念”课程的最终项目，于2020年6月12日完成（2020年5月-6月） “人工智能”专业化课程，共4门课程 该项目包括以下章节： 收集数据-使用Yahoo Finance API 计算预期收益和协方差矩阵 建立有效的前沿并找到我们的最佳投资组合 在COVID-19危机期间对投资组合的绩效进行模型化 使用风险管理分析进行绩效评估 结论 “开发人员的数学概念”课程涵盖以下主题（4小时实时讲座+ 4小时实时练习和实验室）： 高中数学 基础代数 线性代数 结石 概率与组合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：90kb
    • 提供者：weixin_42099302

  1. BayesianExperiments.jl:贝叶斯AB测试实验-源码

  2. 贝叶斯实验 BayesianExperiments.jl提供了一个工具箱，用于运行各种类型的Bayesian AB测试实验。 当前功能包括： 用贝叶斯因子进行假设检验。支持具有正态分布优先和JZS优先的效果大小模型。 共轭先验模型的贝叶斯决策。支持预期的损失和击败所有可能性的制止法则。 灵活的实验设计，适用于固定水平实验和顺序测试实验。 高效的仿真工具可支持功率分析和灵敏度分析。 文档和示例 有关使用说明和教程，请参阅。 有关该领域许多主题的详细讨论，请参见examples文件夹中的Jupyt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：166kb
    • 提供者：weixin_42097208

  1. ratesci-sas:置信区间和检验以进行费率比较-源码

  2. Rates-sas 置信区间和检验以进行费率比较 rateci-sas包含SAS宏代码，用于计算二项式比例的比率（或风险）差异（'RD'）的得分置信区间，并保证区间和相应的假设检验之间的一致性。 [后续更新可能会将代码扩展为包括比率（RR），也称为相对风险（OR），或比值比率（OR），以及对Poisson'暴露调整后'的发生率进行分析。] 分层计算适用于一系列加权方案，当比较MH权重的RD和WEIGHT=1时，直接等效于Cochran-Mantel-Haenszel（CMH）测试。 请注意，SA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：502kb
    • 提供者：weixin_42127835

  1. Hypothesis_Testing_in_Python-源码

  2. Python中的假设检验 如果爱数据是错误的，我永远都不会是对的。 在此回购中，您将找到各种假设检验。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：135kb
    • 提供者：weixin_42146888

  1. AB-Testing-Result-Analysis-源码

  2. AB测试结果分析 项目介绍 该项目的目的是通过分析A / B测试的结果来支持电子商务公司的决策。公司需要决定是否应该 实施其网页的新版本或保留旧页面，或者进行较长时间的实验以做出决定。 分析概要 评估数据，并决定处理重复项和不匹配的值。 使用Python中的Pandas，Numpy和statsmodels模块对数据执行了概率计算，假设检验和逻辑回归。

  3. 所属分类：其它

  1. moocs_completed:我已完成在线课程列表，并附有相应的证书-源码

  2. moocs_completed 我已完成在线课程列表，并附有相应的证书 从Daquest完成的数据科学路径： 数据分析Python基础 Python for Data Science：基础 适用于数据科学的Python：中间 熊猫和NumPy：基础 探索性数据可视化 数据清理和分析 数据清理项目演练 Python中的数据清理：高级 统计基础 中级统计：平均值和变异性 概率：基础 有条件概率 假设检验：基础 机器学习：基础 线性代数机器学习 机器学习微积分 机器学习线性回归 Python中的机

  3. 所属分类：其它

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar_Statistical_Analysis 项目概况 •该项目涉及使用统计和假设检验来分析汽车行业的一系列数据集。 •所有统计分析和可视化均以R编程语言编写。 •燃油效率（MPG）：燃油效率是车辆每单位燃油可行驶多远的度量。 节油型车辆在行驶给定距离时需要较少的汽油。 由于行程所需的燃料较少，因此从长远来看，节油型汽车可为驾驶员节省更多的钱。 在美国，燃油效率表示为“英里/加仑”（mpg）。 问题是，MechaCars的mpg是否比其他竞争对手好？ 工具与技术 •R编程，R-St

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：394kb
    • 提供者：weixin_42120283

  1. aerospace-engineering-itb-源码

  2. 航空航天工程ITB伪代码 此副本用于代码库，作者具有航空工程ITB的经验。 他们是 ：求解微分方程和多项式线性方程 ：使用时间步长通过状态空间和/或传递函数来控制稳定性 高等：Gramm-Schimdt过程和矩阵线性方程组的求解 ：描述性统计，假设检验和回归 ：使用数学模型识别参数 ：ATC，机场，航空公司和需求模型 如有任何疑问，请联系 。 谢谢

  3. 所属分类：其它

  1. Data-analysis-for-python:这个冬天跟Python有一个约会——Python数据分析课-源码

  2. python数据分析 这个冬天跟Python有一个约会——Python数据分析课。 是的约会。 机器学习与数据分析 目标 计划总共14周，每周两节理论课， 学会机器学习算法基本思想，为模型选择恰当的假设，编写机器学习代码。 初步条件：学过概率统计，线性代数。 课程结构 机器学习入门 模型评价与选择： 经验误差与结构误差 评价指标 比较检验与假设检验 学习理论：频率派和贝叶斯派 学习理论：PAC和VC维 数据预处理方法 学习模型： 最小二乘法线性回归-线性模型 KNN算法 决策树 支持向量机 渐变

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42137539

  1. python_datascience-源码

  2. “＃python_datascience” ->假设检验第1部分->假设检验第2部分->假设检验第3部分->方差分析第1部分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42116596

  1. kaizen-源码

  2. 改善 统计库用于假设检验和数据分析。 库包含以下内容： 假设检验（置换检验） T检验（一个样本，独立样本） 相关性（皮尔逊，斯皮尔曼，协会，协方差） 正态性检验（kolmogorov-smirnov，shapiro wilk） 卡方检验（偶然性，单向表） 曼·惠特尼（Mann Whitney U） 置信区间（均值和均值之差）

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  1. public:Datagrok.ai平台的公共软件包存储库-源码

  2. Datagrok软件包存储库 这是可用于平台的的公共存储库。 它包含与平台集成的不同科学方法，以及自定义查看器，应用程序和功能。 在这里查看完整列表 在自己的场所部署Datagrok的组织可以访问公共软件包。 除此之外，他们通常会建立自己的包含专有扩展名的私有存储库。 内容 ：公共包（由Datagrok团队策划） ：数据库连接库 ：平台帮助（） 回馈 请访问我们的以报告错误，并参与其他讨论。 贡献的想法 如果您想熟悉平台，这里有一些想法。 选择您感兴趣的任何地方，并联系Andrew（ ）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：342mb
    • 提供者：weixin_42146230

  1. Microbiome_Workshop-源码

  2. 讲习班：分析微生物组数据 从扩增子到假设检验 准备说明 - R / RStudio / packages 16S数据集 查戈斯珊瑚微生物组数据 第1天-从原始序列到ESV表格（DADA2 / decontam） 第2天-描述性分析和假设检验（Phyloseq /素食主义者/玉米芯）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：77kb
    • 提供者：weixin_42126399

  1. hw2-mlaracue-源码

  2. 该应用程序可以在链接中找到。 纽约市的主要死因 关于 该仪表板旨在分析自2007年以来纽约市按性别和种族划分的主要死亡原因。该死亡原因来自针对纽约市发生的每一次死亡所签发的NYC死亡证明。 在左下角，用户可以使用全局过滤器来选择数据的子集，并分析导致特定死亡原因的结果。 仪表板包含三个主要页面：探索性数据分析-EDA-，假设检验（最近包括一项功能）和预期发生率。 查找下面的描述： EDA EDA模块使用户可以一目了然地查看人口统计变量之间的主要关系。 在页面的开头，用户可以看到一个饼图，

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：933kb
    • 提供者：weixin_42179184

  1. rissangs.github.io-源码

  2. p值介绍 在统计中，最常见的概念之一是p值。 p值用于简单的统计检验，例如复杂回归分析中的t检验。 在统计中，p值在技术上被定义为“假设原假设是正确的，获得结果的可能性至少与您观察到的结果一样极端”（Auschwanden，2015）。 p值的最重要用途是确定假设检验的统计显着性。 换句话说，p值确定是否应该拒绝原假设。 在现实世界中，p值会影响预测模型或文章发布的成功，因为p值决定了对原假设的否定。 即使建模或研究出色，但是如果没有适当的p值，也很难使用该模型或发布文章。 假设检验简介 为了更

  3. 所属分类：其它

  1. Hypothesis-Testing-Using-R-源码

  2. 假设检验-使用-R 统计中的假设检验是一种用于检验调查或实验结果以查看是否具有有意义结果的方法。 以下调查的目的是比较两个超市（Coles和Woolsworth）之间各种产品的定价，并得出结论，该产品具有市场上较便宜的价格。 为了分析价格，考虑了总共76个产品作为相应超市的样本量（总共注意到152个价格）。我们打算采用大样本量，以最大程度地减少总体标准误差。样本方法具有正态分布。选择是基于超市中产品的可用性，并考虑了超市网站和上的趋势。 两家超市都从各种可用产品类别中进行了随机选择，其中包括各

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：185kb
    • 提供者：weixin_42109639
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