SPSS详细操作:样本均数间的多重比较 下面我们用例子来探讨:方差分析得出各组总体均数间的差异有统计学意义之后,如何进行样本均数间的多重比较. 一.问题与数据 为调查A.B.C三种治疗措施对患者谷丙转氨酶(ALT)的影响,某科室将45名患者随机分为三组,每组15人,分别采取A.B.C三种治疗措施,治疗后ALT水平(U/L)如下.试问应用三种治疗措施后,患者的ALT水平是否有差异?如果有差异,又是哪两个组间的ALT水平存在差异? 表1. 三组患者治疗后的ALT水平(U/L) 二.对数据结构的分析

一.该程序是用来测输入数据的平均值和方差的 公式: 二. 项目流程: 1. State the problem假定所有测量数为正数或者0,计算这一系列测量数的平均值和方差.假定我们预先不知道有多少测量数据被录入,一个负数标志着测量数据输入结束 2. Define the inputs and outputs程序要求输入的数是未知的正数或者0,程序输出的数是输入数据集的平均值和方差.除此之外,我们将打印出输入的数据数,因为它对于我们检查输入数据是有用的 3.Define the algorithm

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途)   一.理论 参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)[理论]支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念 (3)[理论]支持向量机3:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支持向量机推广到非线性的情况 (4)[理论]

一道不难的DP题,主要是为了总结这类最优化题的思路:同时还学到了一个新操作 传送门:$>here<$ 题意 给出一个长度为$N$的序列,要求最多使用s个数字进行量化(有损压缩),即代替原数字:使得量化后各个被代替的数与代替的数的差的平方之和最小. 数据范围:$n \leq 100, s \leq 10$ Solution 动态规划的常规思路 容易发现肯定选择数值相近的一些数字用一个数字取替代,所以肯定先排序. 排序完后就是一个简单的dp题了.$dp[i][j]$表示前$i$个数字,使用$j$个

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有

Matplotlib绘图一般用于数据可视化 常用的图表有: 折线图 散点图/气泡图 条形图/柱状图 饼图 直方图 箱线图 热力图 需要学习的不只是如何绘图,更要知道什么样的数据用什么图表展示效果最好 import matplotlib.pyplot as plt 折线图 折线图用于显示随时间或有序类别的变化趋势 x = [1,2,3,4,5,6] # x轴坐标 y = [3,5,1,8,4,9] # y轴坐标 plt.plot(x, y) [<matplotlib.lines.Line2D at

MYSQL 技术内幕 Mysql体系 连接池组件 管理服务和工具 SQL接口 查询分析器 优化器 缓冲 插件式存储引擎 物理文件 存储引擎 InnoDB(默认引擎) 支持事务 行锁设计 多版本并发控制,4种隔离级别 next-key locking 插入缓存 二次写 自适应哈希索引 预读 聚集 高可用 高性能 高可拓展 MyISAM 不支持事务 表锁设计.全文索引 缓冲池只缓存索引文件 Maria 设计用来取代MyISAM的 支持缓存数据和索引文件,应用了行锁设计,提供了MVCC 支持事务和非事

  本文介绍基于MATLAB求取空间数据的变异函数,并绘制经验半方差图的方法.   由于本文所用的数据并不是我的,因此遗憾不能将数据一并展示给大家:但是依据本篇博客的思想与对代码的详细解释,大家用自己的数据,可以将空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制的全部过程与分析方法加以完整重现. 1 数据处理 1.1 数据读取   本文中,我的初始数据为某区域658个土壤采样点的空间位置(X与Y,单位为米).pH值.有机质含量与全氮含量.这些数据均存储于data.xls文件中:而后期操作多于MATLAB软

//描述:利用可变参数列表统计一组数的平均值 #include <stdarg.h> #include <stdio.h> float average(int num, ...);//函数原型:即声明 float average2(int num, ...);//num个数 void add(int num, int x, int y, int z); int main(void){ int a=10; int b=20; printf("a地址:%p b地址:%p\n&

要做的事情:一共十二个月的json数据(即12个json文件),json数据的一个单元如下所示.读取这些数据,并求取各个(100多个)城市年.季度平均值. { "time_point": "2014-01", "area": "***", "aqi": "71", "pm2_5": "47", "pm10": "69&

第一版中因为公式中含有:分母项:n(n-1),而程序并没有对输入数进行判定,如果仅仅输入一个或者一个都不输入,将会出现除0的情况 基于此,进行第二版改进. 代码: % 脚本文件:states.m % % 目标: % 该程序首先累计输入未知的数(正数或者0),然后计算这个数据集的平均值和方差 % % 版本记录 % 日期 编者 描述 % ===== ========= ================ % -- : 泡泡 源码 % 2015-10-4 21:56 泡泡 纠正除0的情况(当仅输入0或1

直接上代码 输出结果也在相应的代码里标注出来了 //main.m文件 #import <Foundation/Foundation.h> #import "Student.h" int main(int argc, const char * argv[]) { @autoreleasepool { NSMutableArray <Student *> *_studentArrM; NSMutableArray <Student *> *_studen

from collections import defaultdict import mnist_loader def main(): training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data() avgs = avg_darknesses(training_data) # testing phase: see how many of the test images are classified # correctly

1.准备全国省级行政区数据,需要有省级行政区信息,如下所示: 2.生成渔网数据,操作完成会生成一个面数据和一个点数据,我们主要用点数据进行后面的操作. 3.提取栅格数据的值到渔网点数据中. 4.将区域地名赋予给栅格点值(分析工具-标识),设置如下图 5.数据的筛选过滤. 6.数据的汇总统计

[root@master yjt]# cat yjt.sh #!/bin/bash awk -v field="$1" '{sum+=$field; n++;}END {if (n > 0) print sum/n;else {print 'error' > "/tmp/.stderr"; exit 1};}' tt [root@master yjt]# cat tt1 2 31 2 34 5 6

我真的是服了,看了一晚上发现居然,,,,, 上图吧,话说有人评论没... 对于结果来说,不一定要枚举有序数列,感觉这是一种猜结果的方法,只不过特别精确,令人发指 #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> #define maxn 110000 #define INF 0x3f3f3f3f using namespace std; double list[

在上篇随笔<基于Metronic的Bootstrap开发框架经验总结(12)--页面链接收藏夹功能的实现>上,我介绍了链接收藏夹功能的实现,以及对收藏记录的排序处理.该篇随笔主要使用功能按钮的方式移动收藏记录,功能虽然实现的还算不错,不过文章出来后,有读者同行指出可以利用直接拖动的方式实现排序更方便,因此对其中列表记录的排序进行了研究,从而介绍了如何利用Sortable开源JS组件实现拖动排序的处理,本篇随笔介绍了该组件在连接收藏夹排序中的应用. 1.收藏记录的排序处理回顾 上篇随笔介绍的收藏

聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用到所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好. K-均值(K-means)聚类算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. 簇识别(cluster identification)给出簇类结果的含义.假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么. K-均值聚类算法 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046450.html 对数据进行分组并对各组应用一个函数,是数据分析的重要环节.数据准备好之后,通常的任务就是计算分组统计或生成透视表.groupby函数能高效处理数据,对数据进行切片.切块.摘要等操作.可以看出这跟SQL关系密切,但是可用的函数有很多.在本章中,可以学到: 根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象 计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差.,或自定义函数 对Data

前言:圣诞节来了,我怎么能虚度光阴呢?!依稀记得,那一年,大家互赠贺卡,短短几行字,字字融化在心里:那一年,大家在水果市场,寻找那些最能代表自己心意的苹果香蕉梨,摸着冰冷的水果外皮,内心早已滚烫.这一年……我在博客园-_-#,希望用dt的代码燃烧脑细胞,温暖小心窝. 上篇<Hadoop阅读笔记(一)——强大的MapReduce>主要介绍了MapReduce的在大数据集上处理的优势以及运行机制,通过专利数据编写Demo加深了对于MapReduce中输入输出数据结构的细节理解.有了理论上的指导,仍

文章出自:听云博客 随着公司业务的不断增长,我们的应用数量也有了爆发式增长.伴随着应用爆发式的增长,管理的难度也随之加大.如何在业务爆发增长的同时快速完成扩容成了很大的挑战.Docker的横空出世恰巧解决了我们的问题.利用Docker我们可以快速完成扩容缩容,且配置统一,不易出错. 在Docker的集群管理选型上,我们比较纠结,目前比较流行的是Mesos和Kubernetes.从功能来说,我们更倾向于使用Kubernetes,他在容器编排方面的能力强于Meoso,且提供了持久化存储方案,更适合我