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Shapiro-Wilk 检验方法

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简介：
Shapiro-Wilk检验是一种用于评估数据是否符合正态分布的统计学方法，通过计算样本与正态分布之间的匹配程度来确定显著性水平。 Shapiro-Wilk检验是一种用于小样本的正态性检验方法。程序中的注释非常详细。

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  • Shapiro-Wilk 检验方法
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    Shapiro-Wilk检验是一种用于评估数据是否符合正态分布的统计学方法，通过计算样本与正态分布之间的匹配程度来确定显著性水平。 Shapiro-Wilk检验是一种用于小样本的正态性检验方法。程序中的注释非常详细。
     
  • Shapiro-Wilk和Shapiro-Francia正态性检验：
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    本文介绍了Shapiro-Wilk与Shapiro-Francia两种正态性检验方法，旨在帮助读者理解如何有效验证数据集是否符合正态分布。 Shapiro-Wilk 复合正态性参数假设检验适用于样本量在 3 到 5000 之间的数据集，并基于 Royston R94 算法进行计算。此外，该检验还对 platykurtic 样本执行 Shapiro-Francia 正态性检验。
     
  • Shapiro-Wilk/Shapiro-Francia 检验（SWFT）：用于计算正态分布的...
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    简介：Shapiro-Wilk/Shapiro-Francia检验（SWFT）是一种评估数据是否符合正态分布的统计方法，广泛应用于假设检验中。该测试通过比较数据与理想正态分布间的吻合程度来确定样本的正态性，尤其适用于小样本量的数据分析。 示例：[SW, SF] = swft(x_list, names, 1) 输入参数： 1) x_list - 要测试的数据的数值或单元矩阵。 行是观察值，列被视为自变量。 2) 名称（可选）- 变量名称的单行元胞数组。（注意：如果x_list 是一个元胞数组，则第一行可以包含变量名称。） 3) 标志（可选） - 在输出表中用“< 0.0001”代替 p 值小于0.0001： 0（默认）- 显示计算的 p 值 1 - 显示“< 0.0001” 输出： 1) SW - 包含 Shapiro-Wilk 检验结果的表格。 2) SF - 包含 Shapiro-Francia 检验结果的表格。 swft 函数计算正态分布的 Shapiro-Wilk 和 Shapiro-Francia 检验。
     
  • K-S与Shapiro检验在数据正态分布中的应用
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    本文探讨了Kolmogorov-Smirnov (K-S) 检验和 Shapiro-Wilk (Shapiro) 检验在评估数据是否符合正态分布的应用，为数据分析提供了理论依据与实践指导。 R语言简单易操作。
     
  • CRC检验方法
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    CRC检验方法是一种广泛应用于数据通信和存储系统中的错误检测技术。通过生成多项式算法计算数据帧的冗余校验码，确保数据传输或读取过程中的完整性和准确性。 我也曾因为MODBUS通讯问题研究过CRC校验，并在此分享我的心得。理解了CRC校验的整个过程及其作用后，你会发现它其实很简单，关键在于自己去推导。 ### CRC校验方法详解 #### 一、CRC校验简介 CRC（Cyclic Redundancy Check）是一种用于检测数据传输错误的算法，在数字通信领域尤其是串行通信中被广泛应用。通过在数据末尾附加一个由特定算法生成的校验码，接收端可以重新计算该值并与接收到的数据进行对比以判断是否发生错误。 #### 二、CRC校验原理 1. **选择生成多项式**：CRC的核心在于选取合适的生成多项式，常见的有CRC-8和CRC-16等。这些多项式的系数决定了校验码的长度及其检测能力。 2. **生成校验码**： - 将原始数据转换为二进制形式； - 在其后添加若干个0（具体数量取决于所选多项式）； - 使用模2除法将扩展后的序列与选定的生成多项式相除，所得余数即CRC校验值。 3. **发送数据**：将原始数据和计算出的CRC码组合起来进行传输。 4. **接收端验证**： - 接收方接收到完整信息后同样使用模2除法； - 若结果为0，则认为无误；否则表明存在错误。 #### 三、CRC校验示例分析 假设待计算数据是`02`和`07`，我们将展示如何根据这些规则来生成CRC值： 1. **选择多项式**：这里我们采用标准的CRC-16多项式（即`x^16 + x^15 + x^2 + 1`）。 2. **计算校验码**： - 将数据转换为二进制形式，得到`00000010`和`00000111`. - 合并这两个序列形成新的字节串：`0000 0111 | 02` - 在其末尾添加相应的零位（根据多项式的长度决定）。 - 使用模2除法计算余数作为最终的CRC值。 3. **发送数据**：将原始信息加上刚生成的校验码一起传输出去。 4. **接收端验证**：接受方会重复上述步骤来确认接收到的数据是否正确无误。 #### 四、应用场景 CRC在很多领域都有应用，包括但不限于： - 计算机网络中的错误检测。 - 存储系统中用于检查数据损坏情况的工具。 - 嵌入式系统的可靠通信保障手段之一。 - 车载控制系统（如CAN总线）的数据准确性维护。 #### 五、总结 通过深入理解CRC校验的基本原理和实践操作，我们能够有效提高数据传输过程中的错误检测能力。作为一种简单且高效的纠错机制，在现代的通讯及存储系统中扮演着重要角色。希望本段落能帮助读者更好地掌握这一关键技术的应用与实施方法。
     
  • 单位根检验的ADF方法
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    简介：单位根检验中的ADF（Augmented Dickey-Fuller）方法是一种用于检测时间序列数据平稳性的统计技术，通过判断是否存在单位根来确定序列是否为非平稳过程。 ADF单位根检验算法程序可以用来判断数据的平稳性，帮助大家快速学习编写adf。
     
  • 滑动T检验.rar_Excel与MATLAB中的滑动T检验_滑动T检验算法及计算方法
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  • MK趋势与突变检验方法
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    《MK趋势与突变检验方法》一书专注于讲解Mann Kendall（MK）统计测试及其在环境科学中识别数据序列长期趋势和突然变化的应用。 MK趋势检验和突变检验是统计分析中的两种方法，用于检测数据序列是否存在显著的趋势或突然变化。这两种检验在环境科学、水文学等领域应用广泛，可以帮助研究人员更好地理解时间序列数据的动态特性。
     
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    本研究介绍了基于MATLAB编程环境实现的Pettitt突变检测算法，为数据分析提供了一种有效的非参数统计方法，便于识别时间序列中的结构变化点。 用于检测时间序列中的突变点，并返回突变发生的时间。
     
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    本文介绍在MATLAB中进行卡方检验以评估变量间独立性和数据集同质性的三种主要方法：Read-Cressie权重、Pearson拟合优度和对数似然比，适用于统计分析与假设检验。 同质性和独立性的卡方检验可以通过计算 I x J 的 P 值来评估表行列的独立性。 输入包括： - X：观察到的频率单元的数据矩阵（I x J 表）。 - 方法选择： - RC: Read-Cressie 功发散统计方法，默认使用，lambda=2 - Pe：标准 Pearson chi2 距离，lambda=1 - LL：对数似然比距离， lambda=0 输出为： - P值：通过卡方分布的近似计算得出。 在列边距不平衡的小表中，“RC”方法相对于“Pe”方法表现略好。