Bootstrap检验

这是一个基于Java、JSP、Servlet、MySQL、Spring Boot等技术构建的系统，适合毕业设计和课程作业。所有源码经过本地编译，可直接运行。下载后按照文档配置环境即可使用。项目难度适中，内容经助教审核，满足学习和使用需求。

基于Bootstrap的仿真输出分析置信区间估计方法 本研究探索了一种非参数统计方法，用于解决仿真输出分析中传统方法的局限性。该方法通过建立目标性能指标的 Bootstrap 置信区间估计步骤，并利用仿真实验进行验证，有效提高了仿真精度。以 M/M/1 排队系统为例，仿真结果表明，该方法能够提供合理的点估计和有效的置信区间。

LM 检验的 STATA 代码，挺适合做时间序列或者面板数据里的误差自相关检测。用起来不复杂，几行命令搞定，效率也不错。你只要有点 STATA 的基础，跑起来没啥障碍。 STATA 里的LM 检验，蛮适合你在做残差独立性的时候用一用。尤其在回归模型里，经常会遇到自相关问题，直接上这段代码，就能省不少功夫。 命令格式直观，比如xtserial y x1 x2，你把变量名一换就行。响应也快，结果也清晰，适合快速验证模型设定有没有问题。 你如果刚接触 STATA，也可以先看看这篇Stata 初学者教程，基本命令讲得蛮清楚，跟着跑一遍就有感觉了。 另外，MATLAB 也有不少跟LM 算法相关的实现，比

假设检验建立在承认原假设（H0）的前提下，即概率很小的事件（H1）不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件，则拒绝原假设，接受备择假设（H1）。

在总体分布未知的情况下，SPSS 非参数检验可以利用样本数据推断总体的分布或各总体的分布是否存在显著差异。 SPSS 非参数检验的类型: 单样本非参数检验 两独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验 两配对样本的非参数检验 多配对样本的非参数检验

采用Access快速开发 应用于医学检验报告系统 具有实用参考价值

使用Lilliefors正态性检验评估数据分布是否符合正态分布。

单变量均值的利器就是 SPSS 里的单样本 T 检验。用起来挺顺手，适合那种你只拿到一组样本，想看看它跟理论值有没有差异的场景，比如产品尺寸有没有偏差、问卷平均分是不是达标这类。操作逻辑也比较直观，就是告诉 SPSS 你关注哪个变量，还有你心里的那个“标准值”，它就给你算出差不多的置信区间，还配好了显著性检验结果，响应也快，图表也清楚。如果你之前用过SAS做 T 检验，切到 SPSS 会感觉界面友好多了，适合不太爱写代码的朋友。想在代码层面理解的，也可以看看SAS 实现方式，两者对比一下也挺有意思。另外，做检验前别忘了正态性这关。SPSS 没默认给你跑这个，得自己加个 K-S 或 Shapir

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

使用Matlab进行参数检验，深入理解其在数理统计中的应用。