关于单调性

单调性的应用

在做题过程中,利用题目的单调性或运用单调性会很好的帮助我们解题


经典的运用单调性的,有单调队列单调栈。其他的在题目中的单调性,我们经常会运用到,平移,滑动等思想。

我们先来复习单调栈和单调队列,体会单调性的有趣。

单调栈

首先我们知道栈,是一种先进先出的线性数据结构。

那我们先来了解一下单调栈的简单应用

POJ-2559(vjudge)

我们有多个矩阵,求被这些矩阵覆盖的最大矩阵面积

图片暂无

做法肯定是单调栈,那我们考虑如何找到与单调性有关的东西。
先来想,假设矩阵是单调递增的,如何做?

可以枚举每个矩阵的高,以该矩阵的高为答案矩阵的高,以该矩阵之后的宽度为答案矩阵的宽度。

那我们回来考虑之前的问题,如何处理不但单调的矩阵。
可以让矩阵变的单调,对于一个比栈队尾小的矩阵,我们把前一个矩阵大于当先矩阵的部分消除,就可以维护单调了。
并且我们直接消掉并不会对之后的答案产生什么影响。
对于消掉的矩阵,要计算可能的答案

        for (int i = 1;i <= n;i ++) scanf("%d",&a[i]);
        a[n + 1] = 0;
        for (int i = 1;i <= n + 1;i ++) {
            if (a[s[top]] <= a[i]) {
                s[++top] = i;
                w[top] = 1;
            }
            else {
                int res = 0;
                while (a[i] < a[s[top]]) {
                    res += w[top];
                    answer = max (answer, 1ll * a[s[top]] * res);
                    top --;
                }
                s[++top] = i;
                w[top] = res + 1;
            }
        }

有一些例题

单调队列

单调队列,是在队列中维护单调性,最简单应用的是滑动窗口。
维护单调时,加入一些数,同时把一些不满足要求的数弹出。

for(int i = 1;i <= n;i ++)
	{
		if(h<=t && q[h] < i-m+1)h ++;
		while(h<=t && f[i] <= f[q[t]])t--;
		q[++t] = i;
		if(i > m - 1)printf("%d ",f[q[h]]);
	}

我们利用这一点可以,维护一个保持最优的待选集合,从而去优化DP
P1725 琪露诺

关于单调性还有很多技巧,作者水平有限,暂不介绍。之后可能会有修改补充。

<think> 我们正在搜索关于单调性实验的具体操作方法。用户意图是了解如何进行单调性实验,尤其是在统计学或数据分析领域的应用。 搜索关键词:"单调性实验 操作方法"、"如何进行单调性实验"、"monotonicity test procedure"等。但由于用户使用中文,我们优先考虑中文资源。 根据检索到的信息,单调性实验通常用于检验两个变量之间是否存在单调关系(即一个变量增加时,另一个变量倾向于增加或减少)。常见的统计方法包括Kendall's Tau和Spearman's秩相关系数,但用户可能想知道更具体的操作步骤,包括数据准备、检验方法选择、结果解释等。 以下是整合后的具体操作方法: 1. **数据准备与假设设定** 收集成对观测数据(例如$(x_i, y_i)$, $i=1,2,...,n$)。 明确研究假设: - 零假设$H_0$:两个变量之间不存在单调关系($\tau=0$) - 备择假设$H_1$:存在单调关系($\tau \neq 0$,或根据方向选择单侧假设) 2. **选择适当的检验方法** 根据数据类型和分布特征选择以下方法之一: - **Kendall's Tau-b系数**:适用于数据中存在较多重复值(tie)的情况,公式为: $$\tau_b = \frac{n_c - n_d}{\sqrt{(n_0 - n_1)(n_0 - n_2)}}$$ 其中$n_c$为一致对数,$n_d$为不一致对数,$n_0=n(n-1)/2$,$n_1$和$n_2$为$x$和$y$中重复值造成的调整项。 - **Spearman秩相关系数**:将原始数据转换为秩次后计算Pearson相关系数,公式为: $$\rho = 1 - \frac{6\sum d_i^2}{n(n^2-1)}$$ 其中$d_i$为每对观测的秩次差。 3. **计算检验统计量** 以Kendall's Tau-b为例,操作步骤: - 将数据按$x$从小到大排序 - 对每个$(i,j)$($i<j$)判断: - 若$x_i < x_j$且$y_i < y_j$,或$x_i > x_j$且$y_i > y_j$,则为一致对($n_c$增加) - 若$x_i < x_j$且$y_i > y_j$,或$x_i > x_j$且$y_i < y_j$,则为不一致对($n_d$增加) - 若$y_i = y_j$或$x_i = x_j$,计入无效对(不参与计数) - 代入公式计算$\tau_b$ 4. **统计显著性检验** 使用大样本近似或精确检验: - 当$n \geq 10$时,检验统计量近似服从正态分布: $$z = \tau_b \sqrt{\frac{9n(n-1)}{4n+10}}$$ 通过$z$值和标准正态分布表确定$p$值 - 小样本($n<10$)时需查Kendall Tau临界值表 5. **结果解释** - $\tau_b$或$\rho$值范围在$[-1,1]$,绝对值越接近1表示单调性越强 - 结合$p$值判断:若$p<0.05$则拒绝$H_0$,认为存在显著单调关系 - 正号表示正单调关系(同增同减),负号表示负单调关系 **可视化辅助方法**: - 绘制散点图并添加局部加权回归(LOESS)曲线观察趋势 - 使用分箱图(binning)检测局部单调性异质性 示例代码(Python): ```python import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] y = [2, 4, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11] # 计算Kendall's Tau-b tau, p_value = stats.kendalltau(x, y) print(f"Kendall's tau: {tau:.4f}, p-value: {p_value:.4f}") # 计算Spearman秩相关 rho, p_spearman = stats.spearmanr(x, y) print(f"Spearman's rho: {rho:.4f}, p-value: {p_spearman:.4f}") # 绘制散点图与趋势线 plt.scatter(x, y) plt.plot(x, np.convolve(y, np.ones(3)/3, mode='valid'), 'r--') # 简单移动平均 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Monotonicity Check') plt.show() ``` **注意事项**: - 单调性检验要求数据至少是定序尺度(ordinal scale) - 存在异常值时优先选择Kendall Tau(比Spearman更稳健) - 当预期关系为严格线性时,Pearson相关系数更合适 §§相关问题§§: 1. Kendall Tau-b 和 Spearman 系数在重复值处理上有何区别? 2. 如何检测复杂网络中心性度量中的非线性单调关系? 3. 针对小规模网络(如Karate),哪些统计方法更适合相关性分析? 4. 在AB实验中如何结合秩相关系数与单调性验证? </think> ### 单调性实验具体操作方法 单调性实验用于验证两个变量$X$和$Y$是否存在单调关系($X$增大时$Y$始终同向或反向变化)。以下是基于统计检验和可视化结合的标准操作流程: --- #### **方法1:统计检验法** **适用场景**:定量分析单调性强弱和显著性 **步骤**: 1. **数据准备** - 收集成对观测值 $(x_i, y_i)$,样本量建议 $n \geq 10$ - 检查数据完整性,处理缺失值(如插补或删除) 2. **选择检验方法** - **Kendall Tau-b**(推荐处理重复值): $$\tau_b = \frac{n_c - n_d}{\sqrt{(n_0 - n_1)(n_0 - n_2)}}$$ $n_c$:一致对数量,$n_d$:不一致对数量,$n_1, n_2$:$X$和$Y$的重复值调整项 - **Spearman秩相关**: $$\rho = 1 - \frac{6 \sum d_i^2}{n(n^2-1)}$$ $d_i$:$X$和$Y$的秩次差 3. **计算与假设检验** - 零假设 $H_0$:无单调关系($\tau_b=0$) - 备择假设 $H_1$:存在单调关系($\tau_b \neq 0$) - 通过Python实现: ```python from scipy.stats import kendalltau, spearmanr tau, p_value = kendalltau(x, y) # 或 spearmanr(x, y) print(f"统计量: {tau:.3f}, p值: {p_value:.4f}") ``` 4. **结果解读** - $|\tau_b| > 0.7$ 为强单调,$0.3 \leq |\tau_b| \leq 0.7$ 为中等,$|\tau_b| < 0.3$ 为弱 - $p < 0.05$ 时拒绝 $H_0$,表明单调性显著 --- #### **方法2:可视化分析法** **适用场景**:直观展示趋势,识别非线性模式 **步骤**: 1. **绘制散点图** - 横轴为自变量$X$,纵轴为因变量$Y$ - 添加非参数回归曲线(如LOESS平滑)观察趋势: ```python import seaborn as sns sns.regplot(x=x, y=y, lowess=True, scatter_kws={'alpha':0.5}) ``` 2. **分区段验证** - 若发现曲线拐点,将数据按$X$分区间(如三分位) - 在各区间内单独计算 $\tau_b$,验证局部单调性一致性 3. **残差分析** - 拟合单调函数(如指数函数 $Y = a e^{bX}$) - 绘制残差图,若残差随机分布则支持全局单调性 --- #### **方法3:鲁棒性验证** **适用场景**:数据含异常值或小样本 **步骤**: 1. **Bootstrap重抽样** - 重复抽取样本(有放回)计算 $\tau_b$ 的置信区间: ```python from scipy.stats import bootstrap res = bootstrap((data,), kendalltau, n_resamples=1000) print(f"95%置信区间: [{res.confidence_interval.low:.3f}, {res.confidence_interval.high:.3f}]") ``` 2. **异常值处理** - 识别Cook距离 $> \frac{4}{n}$ 的强影响点 - 剔除后重新检验,比较 $\tau_b$ 变化幅度 --- #### **方法选择建议** | **数据类型** | **推荐方法** | |--------------------|----------------------------------| | 连续变量,大样本 | Kendall Tau-b + LOESS可视化 | | 有序分类变量 | Spearman + 分箱条形图 | | 含异常值数据 | Bootstrap + 残差分析 | | 小样本($n<10$) | 精确排列检验(scipy.stats.permutation_test) | > **注意事项**: > - 单调性≠线性:$Y=X^2$ 在 $X>0$ 时单调但非线性 > - 避免Pearson相关系数(仅检测线性关系) > - 分类变量需先编码为有序数值
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