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)

在<如何计算假设检验的功效(power)和效应量(effect size)?>一文中,我们讲述了如何根据显著性水平α,效应量和样本容量n,计算功效,以及如何根据显著性水平α,功效和样本容量n,计算效应量.但这两个应用都属于事后检验,也就是说,就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想,我们也没有办法改变.因此,我们最好事先就把我们想要达到的功效和效应量确定好,然后根据显著性水平α,功效和效应量,计算样本容量n.这种事前检验的应用用得比较多. 此外,我们都知道,如果假设检验选取的样本量很小,那么

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

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

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真

第四章 χ2检验 χ2检验与连续型资料假设检验的区别? 卡方检验的假设检验是什么? 理论值等于实际值 何条件下卡方检验的需要矫正?如何矫正? 卡方检验的自由度如何计算? Df=k-1而不是n-1 卡方检验的分类? 两组比例简式: 多组比例简式: 2 × 2列联表的χ2检验可利用以下简式而不必计算理论次数 T为总样本数 2×c列联表的独立性检验简式? 二者选其一

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

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性

转自:http://blog.csdn.net/colddie/article/details/7773278 函数名称 函数说明 调用格式 正态总体的参数检验 ztest 单样本均值的z检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,zval] = ztest(x,mu0,sigma,alpha,tail) ttest 单样本均值t检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,tval] = ttest(x,mu0,alpha,tail) ttest2 双样本均值差t检验 (两个总体均服从正

R data analysis examples 功效分析 power analysis for one-sample t-test单样本t检验 例1.一批电灯泡,标准寿命850小时,标准偏差50,40小时的差值是巨大的,此研究设定效应值d= (850-810)/50,希望有90%的可能检测到,即功效值为0.9,还希望有95%的把握不误报显著差异, 问需要多少支电灯泡. H0=850,HA=810 library('pwr') pwr.t.test(d=(850-810)/50,power=0.

大蒜是最常见的香辛调味料,它被称为天然抗生素,富含大蒜素等多种营养物质和抗氧化剂,具有多种美肤美容作用. 大蒜的5种美容功效 1.除皱.大蒜里的某些成分,有类似维生素E与维生素C的抗氧化.防衰老特性,有助于保护皮肤免受自由基损伤,其抗皱作用堪比价格不菲的抗衰化学药膏.这个偏方已经在民间广为流传了很久:将三个大蒜瓣捣碎后,涂抹在皮肤皱纹处即可,坚持每天涂,有助于让皮肤恢复青春活力. 2.祛痘.大蒜的抗菌属性有助于清洁皮肤,让肤色更好.可以将大蒜瓣切成两半,然后在痘痘上轻揉,坚持几天就可明显见效.

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b1c9ed50101l02a.html,http://wenku.baidu.com/link?url=3mRTbARl0uPHHRFO9CdqhBNeUj-nb8dRwtqRN2oGqu8u1kN6IsqgYy-H8ggB7jOkPXhx703oM9YW9ftfOlh2dz7KJmlliOhDa4-WZFEEus_,http://www.dxy.cn/bbs/thread/28263194#28263194 一.假设检验基

background-position:value1 value2 value1和value2的值可以值绝对值也可以是百分数,大部分值都很好理解,但是50% 50%这两个值是如何计算的呢? 图片水平和垂直居中.与 background-position:center center;效果等同. 等同于x:{容器(container)的宽度—背景图片的宽度}*x百分比,超出的部分隐藏.等同于y:{容器(container)的高度—背景图片的高度}*y百分比,超出的部分隐藏. 例如: .contain

用SI9000如何计算微带线                一．几个概念: 阻抗的定义:在某一频率下,电子器件传输信号线中,相对某一参考层,其高频信号或电磁波在传播过程中所受的阻力称之为特性阻抗,它是电阻抗,电感抗,电容抗--的一个矢量总和. 阻抗匹配:是为了保证能量传输损耗最小,匹配就是上一级电路的内电阻要等于下一级电路的输入电阻.当电路实现阻抗匹配时,将获得最大的功率传输,反之,当电路阻抗失配时,不但得不到最大功率传输,还可能对电路产生损害. 目前常见阻抗分类:单端(线)阻抗.差分(动)阻抗

对于桌面平台web布局中大家对meta标签再熟悉不过了,它永远位于 head 元素内部,对做SEO的朋友一定对meta有种特殊的感情吧,今天我们就来说说移动平台的meta标签,在移动平台meta标签究竟有哪些神奇的功效呢? 1.Meta 之 viewport 说到移动平台meta标签,那就不得不说一下viewport了,那么什么是viewport呢? viewport即可视区域,对于桌面浏览器而言,viewport指的就是除去所有工具栏.状态栏.滚动条等等之后用于看网页的区域 .对于传统WEB页

在<C程序设计伴侣>的8.7.3 向main()函数传递数据这一小节中,我们介绍了如何通过main()函数的参数,向程序传递两个数据并计算其和值的简单加法计算器add.exe.这个程序,好用是好用,就是太简单,还停留在幼儿园大班的水平,只能计算两位数的加法.我们现在基本都已经是大学生了,如果还是用这个简陋的加法计算器去向面试官展示我们的编程能力,肯定会遭到他们的笑话. 在看完<C程序设计伴侣>后,我们的编程能力已经今非昔比了.自然,我们也可以利用从这本书中学到的知识(函数,字符串处

如何计算IP地址及CIDR 一. IP地址概念 IP地址是一个32位的二进制数,它由网络ID和主机ID两部份组成,用来在网络中唯一的标识的一台计算机.网络ID用来标识计算机所处的网段:主 机ID用来标识计算机在网段中的位置.IP地址通常用4组3位十进制数表示,中间用“.”分隔.比如,192.168.0.1. 补充(IPv6):前面所讲的32位IP地址称之为IPv4,随着信息技术的发展,IPv4可用IP地址数目已经不能满足人们日常的需要,据权威机 构预测到2010年要充分应用信息技术,每个人至少需

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