t检验&z检验学习[转载]】的更多相关文章

转自:https://blog.csdn.net/m0_37777649/article/details/74937242 1.什么是T检验? T检验是假设检验的一种,又叫student t检验(Student’s t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料. T检验用于检验两个总体的均值差异是否显著. 2.单总体t检验例子 “超级引擎”工厂是一家专门生产汽车引擎的工厂,根据政府发布的新排放要求,引擎排放平均值应低于20ppm,如何证明生产的引擎是否达标…
Z检验 statsmodels.stats.weightstats.ztest() import statsmodels.stats.weightstats as sw 参数详解: x1:待检验数据集: x2:待检验数据集:默认为None,双样本检验时不为None: value:在一个样本中,value是原假设下x1的均值.在两个样本中,value为原假设下x1均值与x2均值之差: alternative:str,默认为'two-sided',双尾检验:右尾检验,'larger';左尾检验,'s…
Java多线程学习(转载) 时间:2015-03-14 13:53:14      阅读:137413      评论:4      收藏:3      [点我收藏+] 转载 :http://blog.csdn.net/evankaka 本文主要讲了java中多线程的使用方法.线程同步.线程数据传递.线程状态及相应的一些线程函数用法.概述等. 首先讲一下进程和线程的区别: 进程:每个进程都有独立的代码和数据空间(进程上下文),进程间的切换会有较大的开销,一个进程包含1--n个线程. 线程:同一类…
应用统计学: s检验是检验否符合正态,而k-S检验是检验否符合一种分布. 已知分布便知道参数,知道参数不知道分布. 适应性检验 多项式分布的情况如下例: 二项分布是多项式分布一种情况,所以就是上式中只有两个概率 独立性检验:PAB=PAPB 其中,29.76由假设独立后比例算得. 格式: 是右尾检验,但是因为SPSS中只提供双尾检验所以显示如下图,但是还是可以从双尾的角度考虑: Person Chi-Square适用情况是N>40 person ei>1 Cintinuity correcti…
转自:https://wenku.baidu.com/view/ccfa573a3968011ca30091d6.html https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/5496761.html 1.定义 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设.KS检…
https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059603.html 分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开…
做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检…
所有题目开启-O2优化,开大栈空间,评测机效率为4亿左右. T1 小 Z 学数学(math) Description ​ 要说小 Z 最不擅长的学科,那一定就是数学了.这不,他最近正在学习加法运算.老师为了考核小 Z,给他出了一个问题. ​ 给定一个操作序列,每个操作形如 t a .如果 t 是 0,那么意味着加上 a:如果 t 是 1,那么意味着改成 a.那么问题来了,给定一开始有一个数字 0,按照从左到右的顺序执行操作序列中[l,r]段的操作,最后得到的数字是什么?为了确定小 Z 已经掌握了…
Chi-square distribution introduction 这个视频真的好,完美地解释了卡方统计量是怎么来的! 我们有一个标准正态分布的总体,我们从其中抽一次,取该值的平方就是Q1统计量:抽两次,取两次值得平方和,就是Q2统计量:以此类推... 这就是自由度逐渐增加的卡方分布. 卡方分布 可以用于比较两组数(A和B)是否来源于一个分布,假设B和A同分布(通常假设为正态分布),那么就可以推出B的期望值. 然后就可以计算这两组数的卡方统计量,查表. 常见的一个例子就是检验赌博机/硬币是…
转自:https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6813785.html http://www.bioinfo-scrounger.com/archives/564 1.思想 显著性检验通常可以告诉我们一个观测值是否是有效的,例如检测两组样本均值差异的假设检验可以告诉我们这两组样本的均值是否相等(或者那个均值更大). 我们在实验中经常会因为各种问题(时间.经费.人力.物力)得到一些小样本结果,如果我们想知道这些小样本结果的总体是什么样子的,就需要用到置换检验. P…