def statistic(Model, line, BOM_90): global BOM_90path, date_passpath, date_failpath, date_Customer,date_Summary,IPLASpath,Cambrian_failpath BOM_90path = 'S:\\LCDA\\%s'%line + '\\%s'%Model + '\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime()) + '\\%s'%BOM_90 if os.path.exists(BOM_90path) is False: os.makedirs(BOM_90path) date_passpath = 'D:\\testlog'+'\\%s'%Model+'\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime())+'pass' if os.path.exists(date_passpath) is False: os.makedirs(date_passpath) date_failpath = 'D:\\testlog'+'\\%s'%Model+'\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime())+'fail' if os.path.exists(date_failpath) is False: os.makedirs(date_failpath) Cambrian_failpath = 'D:\\testlog'+'\\Cambrian'+'\\%s'%Model+'\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime())+'fail' if os.path.exists(Cambrian_failpath) is False: os.makedirs(Cambrian_failpath) testlog = 'D:\\testlog' if os.path.exists(testlog) is False: os.makedirs(testlog) if not os.path.exists(testlog+'\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime())+'_'+'testlog.csv'): open(testlog+'\\%s'%time.strftime("%Y%m%d", time.localtime())+'_'+'testlog.csv','w',encoding = 'utf-8').write('ISN' + ',' + 'PICPATH' +'\n') 什么意思
时间: 2024-04-22 16:26:45 浏览: 14
这段代码是一个用于统计数据并创建文件路径的函数。它根据传入的模型、线路和BOM_90值来创建特定的文件路径。
具体功能如下:
- 在指定的目录下创建名为BOM_90的文件夹。
- 在指定的目录下创建名为Model+日期+pass的文件夹。
- 在指定的目录下创建名为Model+日期+fail的文件夹。
- 在指定的目录下创建名为Cambrian+Model+日期+fail的文件夹。
- 在指定的目录下创建名为testlog的文件夹。
- 如果不存在名为日期_testlog.csv的文件,则在指定的目录下创建并写入标题行。
这段代码主要用于创建存储图像、记录测试结果等的文件夹和文件路径。
相关问题
报错:name 'calculate_empirical_distribution' is not defined
抱歉,我之前的回答中漏掉了定义 `calculate_empirical_distribution` 函数的部分。下面是补充完整的代码:
```python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 设置参数
k = 3 # 随机游动序列的数量
n = 100 # 样本长度
# 生成随机游动序列
def generate_random_walk_sequence(k, n):
sequences = []
for i in range(k):
sequence = np.cumsum(np.random.randn(n))
sequences.append(sequence)
return sequences
# 计算Xt的值
def calculate_Xt(Xc, I):
return Xc - 1 + I
# 训练ANN模型
def train_ann_model(inputs, targets):
# 使用合适的训练算法和损失函数训练ANN模型
# 这里只是一个示例,具体的训练过程需要根据实际情况进行选择和实现
model = YourANNModel()
model.train(inputs, targets)
return model
# 估计参数Δ和计算t统计量
def estimate_delta_and_calculate_t_statistic(errors):
delta = np.mean(errors)
t_statistic = delta / (np.std(errors) / np.sqrt(len(errors)))
return delta, t_statistic
# 重复计算并收集t统计量
def calculate_t_statistics(sequences, Xc):
t_statistics = []
for sequence in sequences:
I = np.random.randn(len(sequence))
Xt = calculate_Xt(Xc, I)
inputs = np.array([Xt, sequence]).T
targets = sequence
model = train_ann_model(inputs, targets)
predicted_sequence = model.predict(inputs)
errors = predicted_sequence - sequence
_, t_statistic = estimate_delta_and_calculate_t_statistic(errors)
t_statistics.append(t_statistic)
return t_statistics
# 计算经验分布
def calculate_empirical_distribution(t_statistics):
return stats.norm.fit(t_statistics)
# 计算临界值
def calculate_critical_value(empirical_distribution, confidence_level):
return stats.norm.ppf(1 - (1 - confidence_level) / 2, *empirical_distribution)
# 主函数
def main():
# 生成随机游动序列
sequences = generate_random_walk_sequence(k, n)
# 设置参数
Xc = 0
# 计算t统计量
t_statistics = calculate_t_statistics(sequences, Xc)
# 计算经验分布
empirical_distribution = calculate_empirical_distribution(t_statistics)
# 计算临界值
confidence_level = 0.95
critical_value = calculate_critical_value(empirical_distribution, confidence_level)
print("Critical value:", critical_value)
if __name__ == "__main__":
main()
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,具体的实现需要根据实际情况进行适当的修改和调整。
summary(model_1)
运行 `summary(model_1)` 可以得到线性回归模型 `model_1` 的详细摘要,包括:
- 模型的系数估计值(Coefficients):包括截距项和自变量系数;
- 残差标准误(Residual standard error):表示模型拟合数据的误差大小;
- 确定系数(R-squared):表示模型拟合数据的拟合程度,取值范围为0到1,值越接近1表示拟合程度越好;
- F统计量(F-statistic)和p值(Pr(>F)):用于检验整个模型的显著性;
- 每个自变量的t统计量(t-value)和p值(Pr(>|t|)):用于检验自变量的系数是否显著不为零。
这些指标可以帮助我们评估模型的拟合程度以及自变量对因变量的影响程度。