參數檢驗（parameter test）全稱參數假設檢驗，是指對參數 平均值、 方差進行的 統計檢驗。參數檢驗是 推斷統計的重要組成部分。 當總體分布已知（如總體為正態分布），根據樣本數據對總體分布的統計參數進行推斷 ...

Kolmogorov-Smirnov是比較一個頻率分布f(x)與理論分布g(x)或者兩個觀測值分布的檢驗方法。其原假設H0:兩個數據分布一致或者數據符合理論分布。D=max| f(x)- g(x)|，當實際觀測值D>D(n,α)則拒絕H0，否則則接受H0假設。 KS檢驗與t-檢驗之類的其他方 ...

  之前看MADDPG論文的時候，作者提到在離散的信息交流環境中，使用了Gumbel-Softmax estimator。於是去搜了一下，發現該技巧應用甚廣，如深度學習中的各種GAN、強化學習中的A2C和MADDPG算法等等。只要涉及在離散分布上運用重參數技巧時 ...

# Python擬合數據樣本的分布 # 安裝fitter # pip install fitter # 生成一段模擬數據 from scipy import stats import numpy as np # N(0,2)+N(0,10) data1 = list ...

1、讀取數據 2、查看數據基本特征 3、繪制圖形 在直方圖的基礎上畫一個真正的正態分布的圖與繪制QQ圖 5、檢驗是否符合正態 　　這個正態分布的假設檢驗的零假設當然就是分布是正態分布的。結果我們發現，p-value很大，所以我 ...

在對數據建模前，很多時候我們需要對數據做正態性檢驗，進而通過檢驗結果確定下一步的分析方案。下面介紹 Python 中常用的幾種正態性檢驗方法： scipy.stats.kstest kstest 是一個很強大的檢驗模塊，除了正態性檢驗，還能檢驗 scipy.stats 中的其他數據分布 ...

numpy.random.randn(d0,d1,…,dn) 返回一個或一組符合“標准正態分布“的樣本。dn表格每個維度，返回值為指定維度的array。 標准正態分布—-standard normal distribution 標准正態分布又稱為u分布，是以0為均值、以1為標准差 ...

一 同分布檢驗 1.1 判斷數據是否來自於某種分布 p值大於0.05，接受原假設，即原數據符合正態分布。 1.2 判斷兩組數據是否同分布 p值小於0.05，所以x與y分布不一樣。 非參數檢驗 ...