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回归系数的检验—t检验

自己写的代码，没有任何问题

论文研究-时空地理加权回归模型的时空非平稳性检验.pdf,  针对时空地理加权回归模型,通过时空加权距离构造权重矩阵,采用地理加权拟合技术得到回归系数的逐点估计. 构造合适的统计量对回归系数进行关于时间和空间的非平稳性检验,利用三阶矩χ2逼近方法计算检验的p值. 最后,模拟算例和实际例子都说明该检验方法的有效性.

matlab精度检验代码稀疏的Gauss-Hermite正交python实现 python-sghq Smolyak的稀疏网格方法[]和稀疏的Gauss-Hermite正交（SGHQ）算法[]的Python实现。 SGHQ算法用于获得一个数值规则，该规则近似于具有高斯核的函数上的积分。 安装 代码可在上找到。 从GitHub： git clone https://github.com/eirikeve/python-sghq cd python-sghq pip install -r requirements.txt pip install -e . 用法 可以通过调用函数X, W = sghq(n, L, [strategy])使用SGHQ算法，该函数在sghq.quadrature可用。 这将得出积分的评估点和权重，该评估点和权重由N（0，I）多元标准高斯加权。 通过首先将它们转换为与要积分的多变量高斯函数相匹配，可以将它们与无味变换的点和权重类似地使用-参见[]。 sghq参数： n ：网格点的维数。 例如，对于3-d状态空间，请使用n=3 。 L ：积分的精度等级。 对于阶数<

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2．多配对样本的Kendall协同系数检验 多配对样本的Kendall协同系数检验和Friedman检验非常类似，也是一种多配对样本的非参数检验，但分析的角度不同。多配对样本的Kendall协同系数检验主要用在分析评判者的判别标准是否一致公平方面。它将每个评判对象的分数都看作是来自多个配对总体的样本。一个评判对象对不同被判定对象的分数构成一个样本，其零假设为：样本来自的多个配对总体的分布无显著差异，即评判者的评判标准不一致。

可针对遥感时序数据进行空间上的SEN趋势度分析及MK显著性检验，亲测可用