数学建模

配对样本均数t检验——检验步骤 建立检验假设，确定检验水准 H0：d=0，两种结核菌素的皮肤浸润反应总体平均直径差异为0; H1：d0，两种结核菌素的皮肤浸润反应总体平均直径差异不为0; 0.05。 计算检验统计量 先计算差值d及d2如上表第四、五列所示，本例d = 39， d 2  195。

室内排水管道及配件安装工程检验记录表.docx

电线、电缆穿管和线槽敷线检验记录表.docx

Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验 单样本Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验。 安装 $ npm install compute-kstest 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var kstest = require( 'compute-kstest' ); kstest（x，y [，opts]） 对于数字或 x ，将为x的值来自y指定的分布的零假设计算Kolmogorov-Smirnov拟合优度。 y可以是具有要测试的发行版名称的 ，也可以是 。 在后一种情况下，预期y是要测试的分布的累积分布函数（CDF）。 该函数返回一个对象，其中包含计算出的测试统计量T和测试的pValue 。 var randUnif = require ( 'distributions-uniform-random' ) , x , out ; // Set seed

空气、食品接触面微生物检验方法、检验标准

4、指标说明： 双重差分法，英文名Differences-in-Differences，别名“倍差法”，小名“差中差”。作为政策效应评估方法中的一大利器，双重差分法受到越来越多人的青睐，概括起来有如下几个方面的原因：（1）可以很大程度上避免内生性问题的困扰：相对于微观经济主体而言一般是外生的，因而不存在逆向因果问题。此外，使用固定效应估计一定程度上也缓解了遗漏变量偏误问题。（2）传统方法下评估政策效应，主要是通过设置一个政策发生与否的虚拟变量然后进行回归，相较而言，双重差分法的模型设置更加科学，能更加准确地估计出政策效应。（3）双重差分法的原理和模型设置很简单，容易理解和运用，并不像空间计量等方法一样让人望而生畏。（4）尽管双重差分法估计的本质就是面板数据固定效应估计，但是DID听上去或多或少也要比OLS、FE之流更加“时尚高端”，因而DID的使用一定程度上可以满足“虚荣心”。 倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bia

冲裁检验标准 冲裁检验标准

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论文研究-空间滞后模型的标准化稳健检验及其功效对比分析.pdf,  在误差项分布未知、模型设定偏误以及不同形式空间布局的复杂条件下，本文提出检验空间滞后模型的标准化稳健LM检验方法，并采用Bootstrap法和Monte Carlo法对统计量的渐进性进行分析. 结果表明：采用Bootstrap法和Monte Carlo法的检验功效均优于现有LM检验方法；对于小样本，结合Bootstrap法与本文提出的统计量进行模型设定的检验更可靠；在空间布局为Group规则时，采用本文提出的统计量进行模型设定的检验效果更好.