函数 lillietest格式 H = lillietest(X) %对输入向量X进行Lilliefors测试,显著性水平为0.05.H = lillietest(X,alpha) %在水平alpha而非5%下施行Lilliefors测试,alpha在0.01和0.2之间.[H,P,LSTAT,CV] = lillietest(X,alpha) %P为接受假设的概率值,P越接近于0,则可以拒绝是正态分布的原假设;LSTAT为测试统计量的值,CV为是否拒绝原假设的临界值.说明 H为测试结果,若H=…

4.8.1  已知,单个正态总体的均值μ的假设检验(U检验法) 函数  ztest 格式  h = ztest(x,m,sigma)   % x为正态总体的样本,m为均值μ0,sigma为标准差,显著性水平为0.05(默认值) h = ztest(x,m,sigma,alpha)   %显著性水平为alpha [h,sig,ci,zval] = ztest(x,m,sigma,alpha,tail)   %sig为观察值的概率,当sig为小概率时则对原假设提出质疑,ci为真正均值μ的1-alph…

参考学习链接:http://www.itnose.net/detail/6269425.html 机器学习相关算法,建议初学者去看看斯坦福的机器学习课程视频:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html(已经被翻译了) 所有文中示例见:http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-statistics.html 统计工具(1)摘要统计我们通过统计中可用的colStats函数提供RDD…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

理论 什么是朴素贝叶斯算法? 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器,所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关.举个例子,如果一种水果其具有红,圆,直径大概3英寸等特征,该水果可以被判定为是苹果.尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定,然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的. 朴素贝叶斯分类器很容易建立,特别适合用于大型数据集,众所周知,这是一种胜过许多复杂算法的高效分类方法. 贝叶斯公式提供了计算后验概率P(X|Y)的方式: 其…

性能测试 日常工作中对比函数间的快慢时,最直接的方法就是根据timer:tc/1结果的时间来衡量,比如想知道lists:reverse/1与直接使用自己写的尾递归函数谁更快?最直接的方法就是 -module(test). -export([start/1]). start(Len) -> L = lists:seq(1, Len), Max = 1000, Time1 = benchmark(Max, fun() -> lists:reverse(L) end), Time2 = benchm…

给定一个数据集,数据分析师一般会先观察一下数据集的基本情况,称之为汇总统计或者概要性统计.一般的概要性统计用于概括一系列观测值,包括位置或集中趋势(比如算术平均值.中位数.众数和四分位均值),展型(比如四分位间距.绝对偏差和绝对距离偏差.各阶矩等),统计离差,分布的形状,依赖性等.除此之外,spark.mllib库也提供了一些其他的基本的统计分析工具,包括相关性.分层抽样.假设检验,随机数生成等.在本章,我们将从以下几个方面进行介绍: 概括统计数据 Summary Statistics 相关性…

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系  QQ:231469242    目录: 1.Sh…

这是第一篇博文,用于检测博客园提供的数学排版功能,下面是一些数学公式. \[ \text{sgn}(\mathbf{w}^T\phi(\mathbf{x})+b) = \text{sgn}\left(\sum_{i=1}^m y_i \alpha_i K(\mathbf{x}_i,\mathbf{x})+b \right) \] \begin{equation} \sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^s}=\prod_{p\in\mathcal{P}}\frac{1}{1-…

了解一些统计学知识对正确地进行 A/B 测试和研判试验结果是很有帮助的,本篇文章深入介绍了A/B 测试的原理和背后的统计学依据.完全理解本文中提到的数学计算需要你掌握概率方面的一点基础知识. 统计学在 A/B 测试中的作用 A/B 测试是一种对比试验(下文中对比试验特指 AppAdhoc 平台上的 A/B 测试),而试验就是从总体中抽取一些样本进行数据统计,进而得出对总体参数的一个评估.可以看出,做试验并从试验数据中得出有效结论的科学基础是统计学. 统计学的基本概念 总体:是客观存在的.具有某一…