目录基本概念概率密度函数(PDF:ProbabilityDensityFunction)累积分布函数(CDF:CumulativeDistributionFunction)核密度估计（(kerneldensityestimation）1.正态分布概率密度函数（pdf）正态分布累积分布函数(CDF）正态分布核密度估计（kde）正态分布四则运算二维正态分布（逐渐补充）马氏距离2.卡方分布概率密度函数（pdf）： 卡方分布表：卡方分布相关计算生成卡方分布随机数3.学生t分布概率密度函数（pdf）：基本概念概率密度函数(PDF:ProbabilityDensityFunction)连续随机变量的概率分
我想知道是否有比以下方法更好的方法来测试两个变量是否协整:importnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.tsa.stattoolsastsy=np.random.normal(0,1,250)x=np.random.normal(0,1,250)defcointegration_test(y,x):#Step1:regressonvariableontheotherols_result=sm.OLS(y,x).fit()#Step2:obtaintheresidual(ols_resuld.resid)#Step3:
我想知道是否有比以下方法更好的方法来测试两个变量是否协整:importnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.tsa.stattoolsastsy=np.random.normal(0,1,250)x=np.random.normal(0,1,250)defcointegration_test(y,x):#Step1:regressonvariableontheotherols_result=sm.OLS(y,x).fit()#Step2:obtaintheresidual(ols_resuld.resid)#Step3:
卡方检验1.卡方检验2.独立性卡方检验与一致性卡方检验2.1独立性卡方检验2.1.1python独立性卡方检验2.2一致性卡方检验3.正态分布卡方检验3.1python正态分布卡方检验1.卡方检验卡方检验也属于假设检验的一种即可以分析一个变量的拟合程度，如拟合优度检验（二项分布、泊松分布和正态分布），即可以分析数据是不是正态分布，在做T检验的时候（前提条件就是数据要符合正态分布）。还可以用来分析两个变量间的关系：是否相互独立，是否来自一个总体。2.独立性卡方检验与一致性卡方检验对于两个变量关系的分析方法与在拟合优度中的方法略有差别，这里适用了一种称为列联表的表格来进行分析。列联表所谓列联表就是
对总体X的分布律或分布参数作某种假设，根据抽取的样本观察值，运用数理统计的分析方法，检验这种假设是否正确，从而决定接受假设或拒绝假设.1.参数检验：如果观测的分布函数类型已知，这时构造出的统计量依赖于总体的分布函数，这种检验称为参数检验.参数检验的目的往往是对总体的参数及其有关性质作出明确的判断.2.非参数检验：如果所检验的假设并非是对某个参数作出明确的判断，因而必须要求构造出的检验统计量的分布函数不依赖于观测值的分布函数类型，这种检验叫非参数检验.如要求判断总体分布类型的检验就是非参数检验.假设检验的一般步骤：1．根据实际问题提出原假设H0与备择假设H1，即说明需要检验的假设的具体内容；2．
//======================================================================//GNSS/INS紧组合导航系统完好性监测（理论和c++代码）专栏，后续会开源全部代码https://blog.csdn.net/hltt3838/category_12207970.html?spm=1001.2014.3001.5482//======================================================================//目录
业务需求：表单el-form有一表单项：发布时间，有5个选项：今天、24小时、近3天、近7天和自定义时间，其中当选择自定义时间时，后面跟着的日期时间选择器是必填的，选中其他选项时则不需要。这就需要做到表单的动态检验。最开始实现方式是在当前表单项中设置规则rules，根据时间类型来设置时间选择器的required与否来实现是否必选。但是这种实现方式在我的业务场景中存在一种问题：我的是左侧有可点击的列表项，每个列表项对应的发布时间可能不同，每次点击不同的列表项时会对应填充右侧的发布时间选项，然后查询数据显示在页面中间部分。在第一次填充是必填后，再切换其他列表项，若是非必填，然而表单查询校验却还是提
笔记来源：通俗统计学原理入门5假设检验显著水平significancelevelα拒绝域rejectionregion_哔哩哔哩_bilibili目录摘要一、假设检验二、显著水平、拒绝域和假设检验相关生活实例1.显著水平和拒绝域(1)显著水平(2)拒绝域2.实例应用摘要本文分别介绍了假设检验(HypothesisTest)、显著性水平(SignificanceLevel)和拒绝域(RejectionRegion)一、假设检验我们接着知识点1的故事继续讲起，如果没有看过知识点1的小故事可以查看此专栏的知识点1中进行观看，相对清晰明了。我们还是接着上一次的故事来讲。上一次，我们通过抽样统计，得出了
基于B/S架构的医学实验室云LIS检验信息系统，整个系统的运行基于WEB层面，只需要在对应的工作台安装一个浏览器软件有外网即可访问，技术架构：Asp.NETCORE3.1MVC+SQLserver+Redis等。 一、系统概况本系统是将各种生化、免疫、临检、放免、细菌及实验用的分析仪器，通过网络管理和传输实验分析过程中全部数据。对每一专业，实现检验申请、样本采集、样本核收、联机检验、质量控制、报告审核到报告发布的全环节的信息化管理平台。 二、系统功能特点1.检验流程简单，可自适配，操作简便；2.检验界面优雅，支持报告模板多样化，预设报告模板多种多样；3.接口标准化，预留标准HIS、仪器数据接
目录UIE-X在医疗领域的实战1.项目背景2.案例简介3.环境准备数据转换5.模型微调6.模型评估7.Taskflow一键部署UIE-X在医疗领域的实战PaddleNLP全新发布UIE-X🧾，除已有纯文本抽取的全部功能外，新增文档抽取能力。UIE-X延续UIE的思路，基于跨模态布局增强预训练模型文心ERNIE-Layout重训模型，融合文本、图像、布局等信息进行联合建模，能够深度理解多模态文档。基于Prompt思想，实现开放域信息抽取，支持零样本抽取，小样本能力领先。项目链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/appl
