R语言利用K-S检验单列数据是否服从某一分布
时间: 2023-05-18 11:04:55 浏览: 69
可以使用 ks.test() 函数进行 K-S 检验,具体代码如下:
# 生成一组随机数据
data <- rnorm(100)
# 进行 K-S 检验
ks.test(data, "pnorm", mean(data), sd(data))
其中,第一个参数为待检验的数据,第二个参数为假设的分布类型,第三个参数为分布的参数。如果 p 值小于显著性水平,就可以拒绝原假设,即认为数据不服从该分布。
相关问题
请基于matlab编写深度学习代码,利用输入数据A(单列)得到输出数据B(单列)
好的,以下是一个基本的深度学习代码示例,它使用MATLAB的神经网络工具箱实现了一个简单的前馈神经网络,并将输入数据A映射到输出数据B。
```matlab
% 准备数据
A = [1 2 3 4 5]'; % 输入数据
B = [2 4 6 8 10]'; % 输出数据
% 定义神经网络结构
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层大小
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000; % 迭代次数
net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率
% 训练神经网络
net = train(net, A, B);
% 使用训练好的网络进行预测
B_pred = net(A);
% 显示结果
figure;
plot(A, B, 'o', A, B_pred, '-');
legend('目标输出', '预测输出');
xlabel('输入数据');
ylabel('输出数据');
```
在这个例子中,我们使用一个包含一个隐藏层的前馈神经网络,使用梯度下降算法进行训练。训练参数设置为迭代次数为1000次,学习率为0.01。最后,我们使用训练好的神经网络对输入数据A进行预测,得到输出数据B_pred,并将结果与目标输出B进行比较。
el-table-column单列样式设置
el-table-column单列样式设置可以通过在该列的属性中添加相应的样式来实现。以下是一个示例:
```html
<el-table-column prop="userNum" label="用户数量" align="center" width="200px">
<template slot-scope="scope">
<div :class="{'custom-style': true}">
{{ scope.row.userNum }}
<i class="el-icon-edit" @click="studentShow=!studentShow"></i>
</div>
</template>
</el-table-column>
```
在上述示例中,我们给el-table-column的prop属性设置为"userNum",label属性设置为"用户数量",align属性设置为"center",width属性设置为"200px"。在template标签中,我们使用了slot-scope来获取当前行的数据,并将其显示在页面上。我们还在div标签上添加了一个自定义样式"custom-style",你可以根据需要自定义样式名称,并在样式表中定义相应的样式。
请注意,上述示例中的样式名"custom-style"只是一个示例,你可以根据自己的需求来定义和使用样式。