其次参数检验的方法受限于数据量,有时候我们得到的数据很少,不适合做回归等参数方法。比如当我们开发的APP上线新功能,我们需要在短时间内判断其是否带来用户的增长,流量的增长,以便做出相应的策略;或者当出现某种疫情的时候,我们迫切希望了解到疫情是否得到控制等... Cox和Stuart提出的基于符号检验的非参数方法就能有效的...
用s+表示得到整数的个数，即后一个数大于后一个数，用p(+)表示取到正数的概率，用p(-)表示取到负数的概率，这样我们就得到符号检验方法来检验序列是否存在趋势性。方法/步骤 1 R语言代码# 处理成为符号数据 cox_test <- function(dat = customers) { n <- length(dat) c <- (n...
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* CoxStuart趋势检验 * @param timeSeries * @param AlternativeHypothesis * @return */defCoxStuart(timeSeries:Seq[Double],AlternativeHypothesis:String=hypothesis.GROWTHREND)={vallength=timeSeries.lengthvalts=if(length%2!=0){timeSeries.drop(length/2+1)}elsetimeSeriesvalpre=ts.slice(0,ts.length/2...