一张图介绍假设检验分类

于 2024-08-12 12:13:18 发布
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假设检验根据数据的分布形态，分为参数类假设检验（基于正太分布）和非参数类假设检验 （非正太分布）

什么是假设检验（hypothesis test）？什么是正态性检验（normality test）？
statistics+insight+vista+power
03-03 137
什么是假设检验（hypothesis test）？什么是正态性检验（normality test）？
基于神经网络的图像分类算法理论解析与应用实践
AI天才研究院
08-29 516
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 ：基于神经网络的图像分类算法理论解析与应用实践 摘要 随着互联网的普及、计算机视觉领域的不断发展和AI技术的落地，越来越多的人开始关注和尝试利用人工智能技术进行图像分类和对象检测等计算机视觉任务。而图像分类算法也逐渐
数据分析基础-假设检验原理详解
wx1871428的博客
07-05 783
假设检验分为参数假设检验和分布拟合假设检验和非参数检验 一、假设检验的思想： 建立假设 选择检验统计量并给出拒绝域形式 选择显著性水平 给出拒绝域 做出判断 二、p 值：利用样本观测值能够作出拒绝原假设的最小显著性水平 三、参数假设检验类型：详见茆诗松 正态总体参数假设检验 指数参数假设检验，对指数分布的参数θ进行假设检验 2n x θ0 服从自由度为 2n 的卡方分布。 比率 p 的假设检验。二项分布参数 p 的假设检验。 大样本检验：构造正态分布统计量。 似然比检验 LRT ：分子表示没有假设的
质量控制图
weixin_37123068的博客
03-06 3302
质量控制图，1928年由沃特·休哈特（Walter Shewhart）博士率先提出。其指出：每一个方法都存在着变异，都受到时间和空间的影响，即使在理想的条件下获得的一组分析结果，也会存在一定的随机误差。 质量控制图是一种根据假设检验的原理，在以横坐标表示样组编号、以纵坐标表示根据质量特性或其特征值求得的中心线和上、下控制线。在直角坐标系中,把抽样所得数计算成对应数值并以点子的形式按样组抽取次序标注...
统计学基础之假设检验
aimian8731的博客
09-08 2888
目录： 一、基本概念 　　1、原假设 　　2、备择假设 　　3、两类错误 　　4、显著性水平 　　5、p值 　　6、单侧检验 　　7、双侧检验 二、假设检验的分类 　　1、一个总体参数的假设检验 总体均值的检验 总体比例的检验 总体方差的检验　　 　　2、两个总体参数的假设检验 两个总体均值之差的检验 两个总体比例之差的检验 两个总体方差比的...
假设性检验
weixin_45780620的博客
01-05 2012
本周是统计学学习小组-第二期的第十周，我们这周的学习内容是【假设检验】，涉及到的二级知识点有两个，分别是： 1、基本概念：原假设、备择假设、两类错误、显著性水平、P值、单侧检验、双侧检验 2、假设检验的分类：一个总体参数的检验、总体均值的检验、总体比例的检验、总体方差的检验；两个总体参数的检验、两个总体均值之差的检验，两个总体比例之差的检验，两个总体方差比的检验 一、基本概念： 1、原假设： 在假...
统计学习第十周-假设检验
maplepiece1999的博客
12-31 949
学习内容： 原假设、备择假设、两类错误、显著性水平、P值、单侧检验、双侧检验 假设检验的分类：一个总体参数的检验、总体均值的检验、总体比例的检验、总体方差的检验；两个总体参数的检验、两个总体均值之差的检验，两个总体比例之差的检验，两个总体方差比的检验 一、基本概念 参数估计和假设检验区别 参数估计讨论的是样本统计量估计总体参数的方法；假设验证则是对值进行一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设...
统计假设检验之显著性检验（significance test）
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
10-30 1万+
一、显著性检验前传：什么是显著性检验？它与统计假设检验有什么关系？为什么要做显著性检验？ “显著性检验”实际上是英文 significance test 的汉语译名。在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，显著性检验是用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法，也是为了突出实验组效果比对照组效果明显，否则的话也便没有什么意义可言。实际上，了解显著性检验的“宗门背景”（统计假设检验）更有助于一个科研新手理解显著
SML实现图像标注/分类
02-08
图像分类的目标是将图像分配到预定义的类别中，例如，将一张图片分类为“猫”或“狗”。这通常通过深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）来实现，这些模型能够从输入图像中提取特征并进行分类。 SML库可能是一个专门...
深度学习——图像分类（CNN）—测试模型
2301_76794217的博客
05-23 915
导入必要的库加载测试数据集，假设CSV文件中的图像文件名是完整的路径，随机选择一张图片进行展示，加载图像，使用模型进行预测，设置模型的预测结果，计算准确率，指定test文件夹路径，读取名为image_path的图片，加载图像，检查图像是否为空
总结：14种常用的统计假设检验的方法
m0_37228052的博客
11-23 1万+
本文分享利用SPSSAU进行14个常用的统计假设检验的方法，分为以下五个部分： 一、正态性检验 正态性特质是很多分析方法的基础前提，如果不满足正态性特质，则应该选择其它的分析方法，因此在做某些分析时，需要先进行正态性检验。如果样本量大于50，则应该使用Kolmogorov-Smirnov检验结果，反之则使用Shapro-Wilk检验的结果。 SPSSAU将常见的分析方法正态性特质要求归纳如下表（包括分析方法，以及需要满足正态性的分析项，如果不满足时应该使用的分析方法）。 分析步骤： 如果p.
假设检验(hypothesis testing)及P值(p-value)
Tonywu2018的博客
11-09 1万+
前一篇t检验的文末提到了P值的概念，P值实际上是医学统计中很常用的一个概念，那么这篇文章继续讲解什么是P值。说到P值，就得先从假设检验说起。 首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。   目录 1、什么是假设检验 2、P值 2.1     为什么要把更极端的情况加起来？ 3、显著水平 4、与置信区间的关系 参考文献： 1、什么是假设检验 抛硬币是概率统计...
【数模笔记05】篇2-假设检验
2301_79843311的博客
07-24 576
以下多为《概率论与数理统计》已学内容，注意复习多种分布的特点、概率密度函数和假设的理解。
统计学假设检验方法简单介绍
weixin_71158509的博客
01-15 1251
需要注意的是，这些案例中的数据仅用于示范，实际应用时需要根据具体情况使用真实的数据。请注意，这只是提供了一个基本的代码框架示例，你需要根据你的具体数据和假设进行适当的调整。假设检验是统计学中常用的方法之一，可以帮助我们判断样本数据是否支持某个假设，并在科学研究、市场调查、医学实验等领域中起到重要的作用。10. Friedman 秩和检验：用于比较同一组样本的多个相关变量的中位数是否相等。3. 配对样本 t 检验：用于比较同一组样本的两个相关变量的均值是否相等。5. 方差分析：用于比较多个样本均值是否相等。
统计学8——假设检验
零度°C的博客
07-12 2964
当原假设H为真时，却错误的拒绝了原假设，导致由部分推断总体的判断发生错误,犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平。备择假设是指如果原假设不成立,就要拒绝原假设，而需要在另一个假设中做出选择,这个假设与原假设对立的假设，也称“研究假设”,表示为$H_{1}$,（研究者想收集证据予以支持的假设总是有不等号)。从假设检验的原理来看，不拒绝原假设只能说明与原假设相矛盾的小概率事件没有发生，但可能还有其他的小概率事件，因此“接受原假设”的说法是不严谨的，应当为“没有充分的理由拒绝原假设”。
常见分布与假设检验
Mark_Jiang233的博客
06-26 2003
常见分布与假设检验一、常见分布1、离散型分布1.1 二项分布1.2 泊松分布（描述某段时间内，事件具体发生的概率）2、连续型分布2.1 均匀分布2.2 正态分布2.3 指数分布(描述事件的时间间隔的概率） 一、常见分布 1、离散型分布 1.1 二项分布 二项分布可以认为是一种只有两种结果（成功/失败)的单次试验重复多次后成功次数的分布概率。 二项分布需要满足以下条件： 试验次数是固定的 每次试验都是独立的 对于每次试验成功的概率都是一样的 一些二项分布的例子： 销售电话成功的次数 一批产品中有缺陷的产品数量
R统计计算--差异性检验
晏九的博客
08-09 2万+
假设检验 差异性检验: t检验、秩和检验（如wilcox检验）、Kolmogorov-Smirnov检验 组间差异检验：方差分析、Fisher检验、卡方检验 相关性分析：相关性检验（pearson、spearman和kendall等）、cos相关性检验 基本概念： 1.假设检验是统计推断的一个主要部分 2. 对某一个事情提出疑问，解决疑问的过程往往是先做一个和疑问相关的假设，然后在这个...
统计学（五）：几种常见的假设检验
热门推荐
芦金宇的专栏
10-22 4万+
定义 假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。 基本原理 　　（1）先假设总体某项假设成立，计算其会导致什么结果产生。若导致不合理现象产生，则拒绝原先的假设。若并不导致不合理的现象产生，则不能拒绝原先假设，从而接受原先假设。
据说假设检验是个很难的题
data_cola的博客
11-30 1131
假设检验是利用样本对总体进行的推断。其原理是小概率反证法。即为了检验一个假设是否成立，我们先假设它成立，在原假设成立的前提下，如果出现了不合理的事件，则说明样本与总体的差异是显著的，就拒绝原假设，如果没有出现不合理的事件，就不拒绝原假设。 这里所述的不合理的事件指的是小概率事件，通常情况下我们认为一个小概率事件基本上不会发生，如果发生了，说明它就不是一个小概率事件了，所以不能接受原假设。 假设检验的基本问题 Q：1989年某地新生儿的平均体重为3190克，1990年新生儿随机抽取100个平均体重为3210克
基于resnet18的图像分类
最新发布
02-16
### 使用 ResNet18 实现图像分类 #### 背景介绍 在计算机视觉领域，基于深度学习的图像分类任务广泛应用于多个行业，包括但不限于工业生产检测、医学图像分析等场景[^1]。ResNet18作为一种经典的卷积神经网络架构，在处理复杂的图像识别问题方面表现出色。 #### 准备工作 为了能够顺利地使用ResNet18进行图像分类，需先安装PyTorch及相关依赖库： ```bash pip install torch torchvision ``` #### 构建模型并加载预训练权重 下面展示一段Python代码片段，用于构建ResNet18模型，并加载官方提供的ImageNet数据集上的预训练参数： ```python import torch from torchvision import models # 初始化ResNet18模型结构 model = models.resnet18(pretrained=True) # 修改最后一层全连接层以适应特定的任务需求（假设目标类别数为num_classes） num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes) ``` #### 数据预处理与增强 对于输入到ResNet中的每一张图片都需要经过标准化处理以及可能的数据增广操作，这有助于提升最终模型的表现效果。这里给出一个简单的例子说明如何创建适用于训练阶段的数据管道： ```python from torchvision import transforms data_transforms = { 'train': transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]), 'val': transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) } ``` #### 定义损失函数和优化器 选择合适的损失函数和优化算法同样重要。通常情况下交叉熵作为多分类问题的标准配置；而随机梯度下降(SGD)或Adam则是较为常用的两种优化方法之一： ```python criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) ``` #### 开始训练过程 设置好上述组件之后就可以正式开启训练循环了。注意这里的`dataset`变量应该指向已经准备完毕的数据集实例对象： ```python for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 for inputs, labels in dataloaders['train']: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) epoch_loss = running_loss / dataset_sizes['train'] print('Training complete') ``` #### 验证与评估性能 当完成了全部轮次的学习后，还需要对测试集合做一次完整的前向传播计算来检验实际泛化能力： ```python correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() accuracy = 100 * correct / total print(f'Accuracy of the network on the {total} test images: {accuracy:.2f}% ') ``` #### 模型保存与推理服务部署 一旦获得了满意的实验结果，则可考虑将当前状态下的整个网络序列化存储起来以便后续重复利用或者直接上线提供在线预测功能： ```python torch.save(model.state_dict(), './resnet18.pth') # 加载已有的checkpoint继续之前的工作流程... loaded_model = models.resnet18() loaded_model.load_state_dict(torch.load('./resnet18.pth')) loaded_model.eval() ```
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