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R 中的卡方拟合优度检验
我有一个观察值向量 还有一个用模型计算的值向量 actual lt c 1411 439 214 100 62 38 29 64 expected lt c 1425 3 399 5 201 6 116 9 72 2 46 3 30 4 6
r
statistics
chisquared
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如何在 R 中创建条件逻辑回归的空模型?
我想看看在 R 中使用条件逻辑回归 离散选择 时 包含一些协变量是否会给我一个小于空模型的 AIC 我意识到我可以建立一个模型 例如 mymodel lt clogit choice dark soft nuts strata ID dat
r
goodnessoffit
Python Kolmogorov-Smirnov 拟合优度检验中的 p 值非常低
我有一组数据 并通过对数正态分布拟合相应的直方图 我首先计算对数正态函数的最佳参数 然后绘制直方图和对数正态函数 这给出了相当好的结果 import scipy as sp import numpy as np import matplot
python
Histogram
Pvalue
goodnessoffit
kolmogorovsmirnov
如何使用 Python 中的科学库执行卡方拟合优度检验?
假设我有一些凭经验获得的数据 from scipy import stats size 10000 x 10 stats expon rvs size size 0 2 np random uniform size size 它呈指数分布
python
scipy
StatsModels
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关键点描述符匹配:如何计算每个模板的拟合优度?
我不确定这是否属于 stackoverflow 或另一个 stackexchange 站点 非常欢迎在这里输入 我使用 python OpenCV 将目标图像的 BRISK 关键点描述符与三个不同的模板进行匹配 什么是一种实用的 稳健的 统
python
opencv
Keypoint
RANSAC
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