我试图确定今天的数据与昨天的数据在四个类别上是否真的不同。
我的统计数据是：
<pre><code>da
在不同月份的同一事实中测试两个样本之间的拟合优度。我想知道9月的4个类别的结果是否与10月的相似/
我知道允许逻辑回归的两个常用库是 sklearn 和 statsmodel，但我一直无法找到任何可以生成拟合优度统计数
在 <a href="https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.nbinom.html#scipy.stats.nbinom" rel="nofollow noreferrer">s
像许多经验丰富的开发人员一样，我靠着例子生活（和死去）。目前，我发现几乎所有我想做的事情都
首先，我不是统计学家，所以如果有什么我看不到的非常明显的东西，我深表歉意。如果您能指出我正
我已经拟合了一些数据的高斯分布和高斯混合分布，并根据经验数据绘制了模型 CDF，如下所示：
<a href="
我创建了以下模型：
<pre><code>data("nwtco")
subcoh <- nwtco$in.subcohort
selccoh <- with(nwtco, rel==1|subcoh
我正在研究具有序数响应的广义线性模型，但我遇到了与 Hosmer Lemeshow 测试似乎有些偏差的问题。我想知
我正在批量处理 1000 条数据。有时峰值位置和幅度会发生剧烈变化，程序很难用单个起点值找到这些峰
我生成了两个矩阵，想将它们与给定的矩阵进行比较，看看生成的矩阵中哪一个更好。为了让事情变得
使用 Cunnane Plotting Position 和 Cramer von-Mises 拟合优度标准来拟合 Gumbel
分布假设尺度参数是时间的函数。</p
<em><strong>这是我的适合度测试：</strong></em>
<pre><code>(fm <- distsamp(~1 ~ndvi_avg, keyfun="hazard", umf))
我有以下随机独立数据集：
<h2>-5.679853714
-4.575118363
-5.798602876
-4.552841969
-4.920818754
-4.431798276
-5.167491087
-
基本上我正在尝试获得安德森达林正常测试的 p 值，下面是我的代码
<pre><code>import openturns as ot
LST=[16,
