第十二章:重抽样与自助法 本章,我们将探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法:置换检验和自助法 12.1 置换检验 置换检验,也称随机化检验或重随机化检验. 有两种处理条件的实验,十个受试者已经被随机分配到其中一种条件(A或B)中,相应的结果变量(score)也已经被记录.实验结果如下: 如果两种处理方式真的等价,那么分配给观测得分的标签(A处理或B处理)便是任意的.为检验两种处理方式的差异,我们可遵循如下步骤: (1) 与参数方法类似,计算观测数据的t统计量,称为t0: (2) 将10个得…

12.4 置换检验点评 除coin和lmPerm包外,R还提供了其他可做置换检验的包.perm包能实现coin包中的部分功能,因此可作为coin包所得结果的验证.corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验. logregperm包提供了Logistic回归的置换检验.另外一个非常重要的包是glmperm,它涵盖了广义线性模型的置换检验依靠基础的抽样分布理论知识,置换检验提供了另外一个十分强大的可选检验思路.对于上面描述的每一种置换检验,我们完全可以在做统计假设检验时不理会正态分布.t分…

第十二章  Java内存模型与线程 1.硬件效率与一致性 由于计算机的存储设备与处理器的运算速度有几个数量级的差距,所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存(Cache)来作为内存与处理器之间的缓冲. 每个处理器都有自己的高速缓存,而它们又共享同一主内存(Main Memory),当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时,将可能导致各自的缓存数据不一致,为了解决一致性的问题,需要各个处理器访问缓存时都遵循一些协议,在读写时要根据协议来进行操作,这类协议有…

第九章方差分析 9.2 ANOVA 模型拟合 9.2.1 aov()函数 aov(formula, data = NULL, projections =FALSE, qr = TRUE, contrasts = NULL, ...) 9.2.2 表达式中各项的顺序 y ~ A + B + A:B 有三种类型的方法可以分解等式右边各效应对y所解释的方差.R默认类型I 类型I(序贯型) 效应根据表达式中先出现的效应做调整.A不做调整,B根据A调整,A:B交互项根据A和 B调整. 类型II(分层型)…

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第二十二章:四元数(QUATERNIONS) 学习目标 回顾复数,以及复数相乘如何在平面上表达旋转: 理解四元数以及它的运算: 理解单位四元数如何表达3D旋转: 学习如何转换旋转变量的表达: 学习如何对单位四元数线性差值,并且理解它等价于几何上的3D角度差值: 熟悉DirectX Math库中的四元数类和操作. 1 回顾复数 四元数可以看做是一个复数,所以我们先要回顾…

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第十二章:几何着色器(The Geometry Shader) 代码工程地址: https://github.com/jiabaodan/Direct12BookReadingNotes 假设我们没有使用曲面细分阶段,几何着色器阶段就是在顶点着色器和像素着色器之间的一个可选的阶段.几何着色器输入的是基元,输出的是一个基元列表:假如我们绘制的是三角形列表,那么几何着色器…

第十二章 1.本章是综合前面章节的所有东西的,一个综合实例 2.流程:①项目简介:a.获取原始资料(包括文本.图片.音视频等) b.站点结构(文件目录结构) c.页面(文件)结构 ②设计(切图) ③css -  base.css用于引入使用的css文件 color.css  - 用于设置样式 layout.css - 用于设置布局 Typography.css - 用于设置版式 3.题外话:①在实际开发中,即使是一个空白项目也往往不会从一无所有做起,而借助的平台一般会提供目录结构,所以需要把自己…

第十四章:主成分和因子分析 本章内容 主成分分析 探索性因子分析 其他潜变量模型 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分.探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.它通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. PCA与EFA模型间的区别 主成分(PC1和PC2)是观测变量(X1到X5)的线性组合.形成线性组合的权重都是通过最大化各主成分所解释的方差来获得,同时还要保证个…

内核里的内存分配不像其他地方分配内存那么容易,内核的内存分配不能简单便捷的使用,分配机制也不能太复杂. 一.页 内核把页作为内存管理的基本单位,尽管处理器最小寻址坑是是字或者字节.但是内存管理单元MMU通常以页为单位进行处理. 从虚拟内存的角度来看,页就是最小单位.大多数32位系统支持4KB的页,而64位系统结构一般会支持8KB的页. 内核用struct page结构表示系统中每个物理页,在<linux/mm_types.h>中 struct page { unsigned long flag…

16.1 R 中的四种图形系统 基础图形函数可自动调用,而grid和lattice函数的调用必须要加载相应的包(如library(lattice)).要调用ggplot2函数需下载并安装该包(install.packages("ggplot2")),第一次使用前还要进行加载(library(ggplot2)). 16.2 lattice 包 lattice包为单变量和多变量数据的可视化提供了一个全面的图形系统.在一个或多个其他变量的条件下,栅栏图形展示某个变量的分布或与其他变量间的关系…

处理缺失数据的高级方法 15.1 处理缺失值的步骤 一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤: (1) 识别缺失数据: (2) 检查导致数据缺失的原因: (3) 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值. 缺失数据的分类: (1) 完全随机缺失:若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关,则数据为完全随机缺失(MCAR) (2) 随机缺失:若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关,则数据为随机缺失(MAR) (3) 非随机缺失 若缺失数据不属于MCAR…

16.2.4 图形参数 在lattice图形中,lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中,你可通过trellis.par.get()函数来获取,并用trellis.par.set()函数来修改.show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况.查看当前的默认设置,并将它们存储到一个mysettings列表中: > show.settings() > mysettings<-trellis.par.get() 查看叠加点的默认设置值: > mysett…

8.6 选择“最佳”的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度.所谓嵌套模型,即它的一 些项完全包含在另一个模型中 用anova()函数比较 > states<-as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost")]) > fit1…

7.1描述性统计分析 > vars<-c("mpg","hp","wt") > head(mtcars[vars])                    mpg  hp    wt Mazda RX4         21.0 110 2.620 Mazda RX4 Wag     21.0 110 2.875 Datsun 710        22.8  93 2.320 Hornet 4 Drive    21.4 11…

第十一章 中级绘图 本节用到的函数有: plot legend corrgram mosaic 11.2折线图 如果将散点图上的点从左往右连接起来,那么就会得到一个折线图. 创建散点图和折线图: > opar<-par(no.readonly=TRUE) > par(mfrow=c(1,2)) > t1<-subset(Orange,Tree==1) > plot(t1$age,t1$circumference,xlab="Age(days)",yl…

第十一章中级绘图 本章内容: 二元变量和多元变量关系的可视化 绘制散点图和折线图 理解相关图 学习马赛克图和关联图 本章用到的函数有: plot hexbin ablines iplot scatterplot scatterplot3d pairs plot3d scatterplotMatrix scatter3d cpairs symbols smoothScatter   11.1散点图 添加了最佳拟合曲线的散点图 > attach(mtcars) > plot(wt,mpg,main…

功效分析 功效分析可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量.反过来,它也可以帮助你在给定置信度水平情况下,计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率.如果概率低得难以接受,修改或者放弃这个实验将是一个明智的选择. 10.1假设检验速览 在研究过程时,研究者通常关注四个量:样本大小.显著性水平.功效和效应值.样本大小指的是实验设计中每种条件/组中观测的数目.显著性水平(也称为alpha)由I型错误的概率来定义.也可以把它看做是发现效应不发生的概率.功效通过1减去II型错误的概…

7.3相关 相关系数可以用来描述定量变量之间的关系.相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1).除了基础安装以外,我们还将使用psych和ggm包. 7.3.1 相关的类型 1.Pearson.Spearman和Kendall相关 Pearson积差相关系数衡量了两个定量变量之间的线性相关程度.Spearman等级相关系数则衡 量分级定序变量之间的相关程度.Kendall’s Tau相关系数也是一种非参数的等级相关度量.…

7.2 频数表和列联表 > library(vcd) > head(Arthritis) ID Treatment Sex Age Improved 1 57 Treated Male 27 Some 2 46 Treated Male 29 None 3 77 Treated Male 30 None 4 17 Treated Male 32 Marked 5 36 Treated Male 46 Marked 6 23 Treated Male 58 Marked 7.2.1 生成频数表…

5.4 控制流  语句(statement)是一条单独的R语句或一组复合语句(包含在花括号{ } 中的一组R语 句,使用分号分隔):  条件(cond)是一条最终被解析为真(TRUE)或假(FALSE)的表达式:  表达式(expr)是一条数值或字符串的求值语句: q    序列(seq)是一个数值或字符串序列. q  5.4.1重复和循环 q  1.for结构  循环重复地执行一个语句,直到某个变量的值不再包含序列seq中为止 q  语法:for(var in seq) statemen…

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8.4 异常观测值 8.4.1 离群点 car包也提供了一种离群点的统计检验方法.outlierTest()函数可以求得最大标准化残差绝对值Bonferroni调整后的p值: > library(car) > outlierTest(fit) rstudent unadjusted p-value Bonferonni p Nevada 3.542929 0.00095088 0.047544 可以看到Nevada被判定为离群点(p=0.048).注意,该函数只是根据单个最大(或正或负)残差值…

8.3回归诊断 > fit<-lm(weight~height,data=women) > par(mfrow=c(2,2)) > plot(fit) 为理解这些图形,我们来回顾一下oLs回归的统计假设. 口正态性当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正态分布.正态Q-Q图(Normal Q-Q,右上)是在正态分布对应的值下,标准化残差的概率图.若满足正态假设,那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此,那么就违反了正态性的假设. 口独立性你无…

8.1回归的多面性 8.2 OLS回归 OLS回归拟合模型形式: 为了能够恰当地解释oLs模型的系数,数据必须满足以下统计假设. 口正态性对于固定的自变量值,因变量值成正态分布. 口独立性Yi值之间相互独立. 口线性因变量与自变量之间为线性相关. 口同方差性因变量的方差不随自变量的水平不同而变化.也可称作不变方差,但是说同方差性感觉上更犀利. 8.2.1用lm()拟合回归模型 myfit<-lm(formula,data) formula指要拟合的模型形式,data是一个数据框,包含了用于拟合模…

6.3直方图 hist() 其中的x是一个由数据值组成的数值向量.参数freq=FALSE表示根据概率密度而不是频数绘制图形.参数breaks用于控制组的数量.在定义直方图中的单元时,默认将生成等距切分. par(mfrow=c(2,2)) hist(mtcars$mpg)#简单直方图 hist(mtcars$mpg#指定组数和颜色         breaks=12,         col="red",         xlab="Miles Per Gallon&quo…

第六章  基本图形 6.1条形图 条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布(频数).函数:barplot(height) 6.1.1简单的条形图 6.1.2推砌条形图和分组条形图 如果height是一个矩阵而不是一个向量,则绘图结果将是一幅堆砌条形图或分组条形图.若beside=FALSE(默认值),则矩阵中的每一列都将生成图中的一个条形,各列中的值将给出堆砌的“子条”的高度.若beside=TRUE,则矩阵中的每一列都表示一个分组,各列中的值将并列而不是堆砌. 6.1.3均值条形图…

5.2.1数学函数 函数 描述 abs(x) 绝对值 sqrt(x) 平方根 ceiling(x) 不小于x的最小整数 floor(x) 不大于x的最大整数 trunc(x) 向0的方向截取的X中的整数部分 round(x,digits=n) 将x舍入为指定位的小数 signif(x, digits=n) 将x舍入为指定的有效数字位数 cos(x).sin(x).tan(x) 余弦.正弦和正切 acos(x).asin(x).atan(x) 反余弦.反正弦和反正切 cosh(x).sinh(x)…

1.C++基本数据类型:字符型.整型.浮点型等: 2.算术类型如下表,下表只是表示C++要求的最小储存空间,但是一般编译器使用的都比所要求的储存空间大,以前类型所能表示的最大值也因机器的不同而有不同的最大值. 类型 含义 最小存储空间 bool 布尔型 -- char 字符型 8位 wchar_t 宽字符型 16位 short 短整型 16位 int 整型 16位 long 长整型 32位 float 单精度浮点型 6位有效数字 double 双精度浮点型 10位有效数字 long double…