参数检验（parameter test）全称参数假设检验，是指对参数 平均值、 方差进行的 统计检验。参数检验是 推断统计的重要组成部分。 当总体分布已知（如总体为正态分布），根据样本数据对总体分布的统计参数进行推断 ...

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。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。 KS检验与t-检验之类的其他方 ...

  之前看MADDPG论文的时候，作者提到在离散的信息交流环境中，使用了Gumbel-Softmax estimator。于是去搜了一下，发现该技巧应用甚广，如深度学习中的各种GAN、强化学习中的A2C和MADDPG算法等等。只要涉及在离散分布上运用重参数技巧时 ...

# Python拟合数据样本的分布 # 安装fitter # pip install fitter # 生成一段模拟数据 from scipy import stats import numpy as np # N(0,2)+N(0,10) data1 = list ...

1、读取数据 2、查看数据基本特征 3、绘制图形 在直方图的基础上画一个真正的正态分布的图与绘制QQ图 5、检验是否符合正态 　　这个正态分布的假设检验的零假设当然就是分布是正态分布的。结果我们发现，p-value很大，所以我 ...

在对数据建模前，很多时候我们需要对数据做正态性检验，进而通过检验结果确定下一步的分析方案。下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法： scipy.stats.kstest kstest 是一个很强大的检验模块，除了正态性检验，还能检验 scipy.stats 中的其他数据分布 ...

numpy.random.randn(d0,d1,…,dn) 返回一个或一组符合“标准正态分布“的样本。dn表格每个维度，返回值为指定维度的array。 标准正态分布—-standard normal distribution 标准正态分布又称为u分布，是以0为均值、以1为标准差 ...

一 同分布检验 1.1 判断数据是否来自于某种分布 p值大于0.05，接受原假设，即原数据符合正态分布。 1.2 判断两组数据是否同分布 p值小于0.05，所以x与y分布不一样。 非参数检验 ...