做完一个假设检验之后,如果结果具有统计显著性,那么还需要继续计算其效应量,如果结果不具有统计显著性,并且还需要继续进行决策的话,那么需要计算功效. 功效(power):正确拒绝原假设的概率,记作1-β. 假设检验的功效受以下三个因素影响: 样本量 (n):其他条件保持不变,样本量越大,功效就越大. 显著性水平 (α): 其他条件保持不变,显著性水平越低,功效就越小. 两总体之间的差异:其他条件保持不变,总体参数的真实值和估计值之间的差异越大,功效就越大.也可以说,效应量(effect size)

孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T

在做web前端中,很多人会遇到在smarty中如何统计数组的个数,其实很简单 比如数组$array 你只需要用{$array|@count}就可以获取.

类中的静态变量 需要通过类名.静态变量名 来修改 :通过对象不能修改 python中如何统计一个类的实例化对象?? class Person: #静态变量count,用于记录类被实例化的次数 count = mind = "有思想" animal = "高级动物" soul = "有思想" def __init__(self ,country ,name ,sex ,age ,height ): self.country = country se

File 递归删除文件夹中所有文件文件夹 package com.swift.kuozhan; import java.io.File; import java.util.Scanner; /*键盘录入一个文件夹路径,删除该路径下的所有文件文件夹,包括自己. 要求:文件夹中包含有子文件夹*/ public class TheLat { public static void main(String[] args) { File dir = inputDir(); delete(dir); } pr

WPF中多线程统计拆箱装箱和泛型的执行效率.使用的知识点有泛型.多线程.托付.从样例中能够看到使用泛型的效率至少提升2倍 MainWindow.xaml <Window x:Class="Box.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xa

excel中使用统计一列的中值在其他列出现的次数 =COUNTIFS($J$:$J$,K2) 解释下 $J$2 J列中的第二行到 $J$373 J列的373行  范围内 查找 k列的第二行的值 出现的次数 这个算法  如果鼠标点击+号下拉,即可实现多列的自动查找 比如到了第三列 这个公司其实就自动变成 =COUNTIFS($J$:$J$,K3)

一.什么是统计信息 统计信息主要是描述数据库中表,索引的大小,规模,数据分布状况等的一类信息.例如,表的行数,块数,平均每行的大小,索引的leaf blocks,索引字段的行数,不同值的大小等,都属于统计信息.CBO正是根据这些统计信息数据,计算出不同访问路径下,不同join 方式下,各种计划的成本,最后选择出成本最小的计划.统计信息是存放在数据字典表中的,如tab$,一般可通过察看某些视图来获取统计信息状况,如DBA_TABLES,DBA_INDEXES,DBA_TAB_COL_STATIST

P1554 梦中的统计 题目背景 Bessie 处于半梦半醒的状态.过了一会儿,她意识到她在数数,不能入睡. 题目描述 Bessie的大脑反应灵敏,仿佛真实地看到了她数过的一个又一个数.她开始注意每一个数码(0..9):每一个数码在计数的过程中出现过多少次? 给出两个整数M 和N (1 ≤M ≤N ≤2,000,000,000 以及N-M ≤500,000),求每一个数码出现了多少次. 例如考虑序列129--137: 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136,

正态性W检验 shapiro.test()用Shapiro-Wilk W统计量做数据的正态性检验. 经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验 ks.test()Kolmogorov-Smirnov检验考察经验分布与目标分布的拟合程度,也可以用来检验两组样本是否服从相同分布. 样本相关系数的区间估计 ruben.test() ruben.test<-function(n, r, alpha=0.05) { u<-qnorm(-alpha/) r_star<-r/sqrt(-r^)

在11G中,引入了一个名为 gather_stats_prog 的自动运行任务专用于自动收集统计信息.其对应的客户端名称为"auto optimizer stats collection": SQL> select client_name,task_name,operation_name,status from dba_autotask_task; CLIENT_NAME TASK_NAME OPERATION_NAME STATUS ----------------------

数据统计是每个系统中必备的功能,在给领导汇报统计数据,工作中需要的进展数据时非常有用. 在我看来,一个统计的模块应该实现以下功能: 能够将常用的查询的统计结果显示出来: 显示的结果可以是表格形式,也可以是图形形式,如果是图形的话能够以多种形式显示(柱状图.折线图.饼图.雷达图.堆叠柱状图等): 统计查询的结果,点击数字或者百分比能够显示详细的数据: 能够自由组合查询条件.筛选条件.分组条件.排序等: 统计结果最好有个实时预览: 查询统计能够保存,以便下次能直接调用并显示统计查询的结果: 对于保存

前几天帮同事优化了个SQL,原写法使用多个子查询这里不再重现了,大家都遇到过这样一种情况,在项目后期的维护中, 修改别人的SQL代码,超过30行的语句,多层子查询,读起来很坑,时间久的项目伴随着人员的流通,你可能就不知道原作者写这一堆的SQL是干什么用的, 当然碰到部分有注释习惯的朋友还是好点的,过长的SQL后期维护性与可读性很差,并且一般情况下性能也经不起推敲. 对于长的,复杂的SQL可以有很多种处理方式 1.沉到业务中取处理,拆分SQL 2.抽取公用统计属性,建立冗余表 上边简单列举这两种,

全表扫描是怎么扫描的? oracle最小的存储单位是block 物理上连续的block组成了extent(也就是说一个区中的所有块在物理上是连续的) 很多个extent组成了segment(一个segment中的区在物理上可能是连续的,也可能是不连续的) 全表扫描是一个区一个区的扫描的,因为一个区内多个块在物理上是连续的,所以可以多块读. 最常用的:set autotrace trace 统计信息的意义: recursive calls :递归调用的次数(递归调用是指,执行目标sql时,需要执行

很多时候,我们经常使用sp_spaceused来查看表的空间使用情况,上个月群里有个网友说他使用DELETE删除了数据后,使用sp_spaceused查看,发现该表的分配的空间总量(reserved)与数据使用的空间总量(data)没有变化,当时和他讨论了并分析了一下原因,随手记录了一下这个案例,这个周末刚好有点时间,正好分析整理一下这个案例.分享在这篇文章.如下所示,我们先构造数据,我们的测试案例比较极端,刚刚保证每个页面(page)刚好存储两条记录.如下所示: USE Test ; GO  

(2017-02-10 银河统计) 在"统计随机数及临界值Web Service接口"一文中介绍了常用统计分布四类Web Service接口(随机数.分位数.密度函数和累积分布函数),本文介绍Javascript脚本语言和统计分布Web Service接口在网页设计中的基本用法. 1.Web Service接口及参数 银河统计随机分布Web Service接口分为四类样例(正态分布) ### 随机数 http://data.galaxystatistics.com:8881/?toke

一. 概述: 自顶向下的蛋白质组学技术近年来也发展成为高通量蛋白定性定量手段.该技术可以在一次的实验中定性上千种蛋白,然而缺乏一个可靠的假阳性控制方法阻碍了该技术的发展.在大规模流程化的假阳性控制手段中,假阳性的判断取决于蛋白鉴定的检索条件,包括谱图的质量,检索的数据库的大小,检索引擎,检索参数等.本文提出了一个一种依据蛋白鉴定条件设定假阳性的方法.该方法的可靠性在一个人工确认的包含546个蛋白的数据集中进行了验证.目前该方法已被封装成一个开源工具,TDCD_FDR_CALCULATOR,可以整

题目背景 Bessie 处于半梦半醒的状态.过了一会儿,她意识到她在数数,不能入睡. 题目描述 Bessie的大脑反应灵敏,仿佛真实地看到了她数过的一个又一个数.她开始注意每一个数码(0..9):每一个数码在计数的过程中出现过多少次? 给出两个整数M 和N (1 ≤M ≤N ≤2,000,000,000 以及N-M ≤500,000),求每一个数码出现了多少次. 例如考虑序列129--137: 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137.统计后发现:

关于在react-native中快速集成umeng统计,网上的文章或者教程基本来自----贾鹏辉老师的文章http://www.devio.org/2017/09/03/React-Native-Integrated-analysis-function/或者是umeng的官方文档 可能是因为react-native版本问题(这里我使用的react-native为0.58),又或者是因为我装的android-studio版本比较新,总之搞了半天,虽然集成上去了,但是只能称之为简陋版吧,因为自定义事

我们一般通过表达式$sum来计算总和.因为MongoDB的文档有数组字段,所以可以简单的将计算总和分成两种:1,统计符合条件的所有文档的某个字段的总和:2,统计每个文档的数组字段里面的各个数据值的和.这两种情况都可以通过$sum表达式来完成.以上两种情况的聚合统计,分别对应与聚合框架中的 $group 操作步骤和 $project 操作步骤. 1.$group 直接看例子吧. Case 1 测试集合mycol中的数据如下: { title: 'MongoDB Overview', descrip

题目描述 Bessie 处于半梦半醒的状态.过了一会儿,她意识到她在数数,不能入睡. Bessie的大脑反应灵敏,仿佛真实地看到了她数过的一个又一个数.她开始注意每一个数码(0..9):每一个数码在计数的过程中出现过多少次? 给出两个整数M 和N (1 ≤M ≤N ≤2,000,000,000 以及N-M ≤500,000),求每一个数码出现了多少次. 例如考虑序列129--137: 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137.统计后发现: 0出现了1