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老师,这些列代表啥意思啊,为啥我查的summary方法的解读没有这些列
老师,请问,这里为什么用conda install 没法儿下载,但是用pip install 就可以下载成功呢
老师,请问,这里看箱图,老师说这两组数据方差还是比较齐的,但是通过方法算出来的p值小于0.05,拒绝原假设,又说明方差不齐,这怎么是矛盾的呢
import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) x1 = np.random.rand(100, 1) x2 = np.random.rand(100, 1) # x0=np.ones(100,1) 在Linear Regression已经设置了截距 x_b = np.c_[x1, x2] y = 5 * x1 + 4 * x2 + 2 + np.random.rand(100, 1) reg = LinearRegression(fit_intercept=True) reg.fit(x_b, y) ic(reg.intercept_, reg.coef_) # 计算预测值 x_new1 = np.array([[0, 0], [1 ,1] ]) ic(reg.predict(x_new1)) # draw plot plt.plot(x_b,y,"r.") plt.plot(x_new1,reg.predict(x_new1),"b") plt.show()
当改变预测值的输入x_new,则红线变化很大,怎么分析它是否回归,为什么出现两条?
t与p是什么关系,不清楚,p怎么得到?
另外:
H0筛子没有问题
H1筛子有问题
当摇色子,1出现的概率为六百分之一,
小于0.05,属于筛子制作有问题。
当假设H0时,P为六百分之一,所以拒绝H0
老师,我不太明白,从直方图和箱图上怎么能看出两组数据之间是否满足方差齐性?
老师,请问如何分析K-S 检验和Shapiro 检验是否是正太分布的结果,是不是前者返回的p<0.05,说明不符合正太分布,后者返回的p越接近1,说明越接近正太分布