data: df1$Money D = 0.96667, p-value = 1.221e-15 alternative hypothesis: two-sided 这里不知道什么原因计算出来的P值竟然小于0.05,说明结果不符合均匀分布 搜索原因的时候找到了https://stats.stackexchange.com/questions/137408/low-p-value-in-test-of-uniformity-of-uniformly-distributed-data暂时还没看懂 ...
reference plane of in reference points reference prices syst reference radiosonde reference year reference-value scale referencecircle stand referencegrouponhuman referenceplane referencepricemechani referencerange referencing referent object referrals referrence referring referring to subject refertoendorser referto...
>ks.test(df1$Money,"punif")One-sample Kolmogorov-Smirnov testdata:df1$MoneyD=0.96667,p-value=1.221e-15alternative hypothesis:two-sided 这里不知道什么原因计算出来的P值竟然小于0.05,说明结果不符合均匀分布 搜索原因的时候找到了 https://stats.stackexchange.com/questions/137408/low-p-value-in-test-of...
raw parts raw raising raw surface raw text raw value raw video picture raw wash raw white off-white raw tienchi pill rawa voivodship rawee rawhides and leathers rawls rawr rawslurry ray atomizer mist ato ray birdwhistell ray cooling tower ray department ray diagram x ray diffraction patte ray...
, "Skewness", "Kurtosis", "JB", "P-value JB","ARCH(12)", "Q^2(12)") rownames(sum.stats) <- names(stat.x) sum.stats[, i] <- stat.x } #sum.stats ``` # Save the statistics in an Excel file: ```{r} write.xlsx(as.data.frame(sum.stats), file = paste("Output/...
运行CS趋势检验方法,可以发现,使用二项式离散分布检验得到p-value值为0.004181,小于0.05,因此有理由认为原假设 不成立,从而支持假设 :该数据存在上升趋势 import numpy as np import pandas as pd import scipy.stats as stats def cox_staut(list_c):
Value 属性值。 Status 设备状态。 display msg-queue process 命令功能 display msg-queue process命令用来查看进程中组件消息队列内消息节点的个数。 命令格式 display msg-queue process process-id 参数说明 参数参数说明取值 process-id 指定进程ID,显示该进程的消息队列。 整数形式,取值范围是0～4294967295 视图...
降维过程是PCA的核心过程,需要计算特征向量(eigenvector)和特征值(eigenvalue)。特征向量与特征值总是成对出现,这是线性代数的概念,这里不再赘述。 “对于一个给定的线性变换A,它的特征向量经过线性变换作用,得到的向量与原来的v保持同一直线, Av= λv,其中,λ是特征向量的长度在该线性变换下的缩放比例,是特征值...
get_pvalue_position: 使用ggplot2添加p值时可自动计算添加坐标 增强R中的ANOVA factorial_design(): 建立因子化的设计,方便使用car::Anova()进行分析,对于重复测量Anova非常有帮助; anova_summary(): 提取美观的Anova检验的结果,包括从car:Anova()或者stats:aov()中,主要结果包含Anova结果表、一般效应量、和一些...
library(stats)binom.test(x=92,n=315,p=1/6)Exactbinomial test data:92and315number of successes=92,number of trials=315,p-value=3.458e-08alternative hypothesis:trueprobability of successisnot equal to0.166666795percent confidence interval:0.24242730.3456598sample estimates:probability of success0.2920635...