第4-9讲：系统测试

Leo_Eagle 2023-01-12 14:49:23

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内容概要：本文档提供了一个Python脚本，用于计算生态熵指数（EEI）并进行统计分析。首先，通过pip安装必要的库，如SALib、xgboost和shap。接着，定义了样本数据集，包括年份、地点、盐度、生物多样性和能量流等属性。然后，对数据进行归一化处理，并基于生物多样性值计算Shannon熵。随后，根据公式计算EEI，并使用Sobol敏感性分析评估各因素对EEI的影响。此外，利用XGBoost模型结合SHAP解释器分析特征重要性。还应用CUSUM算法检测阈值变化，并进行了Shapiro-Wilk正态性检验。最后，将结果保存为CSV文件，并生成EEI趋势图和散点图以可视化分析结果。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉Python和数据分析的研究人员或工程师。; 使用场景及目标：①通过Sobol敏感性分析了解各因素对EEI的影响程度；②利用XGBoost和SHAP分析特征重要性，辅助决策；③通过CUSUM算法和正态性检验识别异常变化和数据分布特征。; 阅读建议：此资源涉及多个数据分析技术和统计方法，建议读者在学习过程中结合具体代码实现，逐步理解每个步骤的目的和实现细节，并参考相关文献加深理解。

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