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我正在跟隨僞隨機數生成器測試的描述，並嘗試在C中實現測試。雖然有一件事我掛了，雖然。在問題的文本如下：適用的相關性測試上連續塊的位L 的漢明權重。令Xj爲jth塊的漢明權重（位的數目等於1），對於j = 1, . . . , n。測試計算連續Xj「S之間的經驗相關性，在H0，如n ⇢ infinity，p̂ * sqrt(n - 1)具有漸近標準正態分佈。這是測試中使用的。該測試僅對大n有

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如果泊松分佈均值和方差不相同，比如說平均值大於方差或方差大於平均值，那麼選擇模型？

如果泊松分佈均值和方差不一樣，那麼選擇模型如果平均值大於方差或方差大於平均值？

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梯度下降（在錯誤檢測差）

高那裏，所以我試圖寫的程序來執行與一個Y輸出和幾個X輸入設置的採樣數據的梯度下降算法。而不是讓用戶根據錯誤設置更新系數的「時代」的數量，以便像對舊錯誤迭代地測試更新的錯誤，並且當差異水平低於某個容差時停止函數（可能由用戶設置）。我是否以正確的方式解決這個問題？如果是的話，可能是用來量化新舊錯誤之間差異的最佳方法？我正在做這個作爲Python的數據編程課程的一部分。任何提示讚賞。感謝

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操縱數據集以解決重複測量

考慮： df <- data.frame( CompanyID=c("Drinkers","Drinkers","Drinkers","Drinkers","Drinkers","Drinkers","Drinkers","Drinkers" ,"Drinkers","Drinkers", "Liquders","Liquders","Liquders","P

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Ubuntu上的Octave統計信息包

我試圖在Ubuntu 16.04 LTS上安裝Octave統計信息包，但是我不能。 sudo apt-get install octave 接下來，我嘗試使用安裝統計軟件包：我用成功安裝八度的包 sudo apt-get install octave-statistics 但他說：下面的包有未滿足的依賴關係：octave-statistics：取決於：octave-io（> = 1.

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scipy.stats.rv_discrete子類的實例在pmf（）方法上拋出錯誤

我想創建一個scipy.stats.rv_discrete的子類來添加一些其他方法。但是，當我嘗試訪問子類的pmf()方法時，會引發錯誤。請看下面的例子： import numpy as np from scipy import stats class sub_rv_discrete(stats.rv_discrete): pass xk = np.arange(2) pk

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如何將「均方根」轉換爲「標準偏差」？

有什麼辦法可以將一組N測量值的「均方根」轉換爲這些測量值的「標準偏差」，而不需要知道N的值？

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如何在數據子集上運行t檢驗

首先，該數據集是否爲t檢驗的整齊形式？ https://i.stack.imgur.com/tMK6R.png 其次，我試圖做一個兩個樣本t檢驗在治療A和B的時間爲3「結果1」的手段比較。我會如何去做這件事？的樣本數據： df <- structure(list(code = c(100, 100, 100, 101, 101, 101, 102, 102, 102, 103, 10

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這個數據的確看起來相關的權利？

enter image description here 嘿，這個數據確實看起來正確嗎？皮爾遜值表示相關性僅爲0.2;我假設這個值很低，因爲相關性不是線性的。謝謝。

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堆棧不同變量上圖

語境：我想一個實驗中，以圖形比較工作量和信任隨時間的演變。時間由2個塊表示。問題：我試圖用不同的單位在同一個圖上繪製不同的變量來比較進化。我只發現它適用於geom_line，但它不適用於stat_summary。數據：x爲「塊」（2塊）表示時間。用於y的變量是「Workload」和「Trust」（從1到5，通過詢問主題獲得）。給一些數據： data = data.frame("Subjec