单样本t检验 目的:利用来自总体的样本数据,推断该总体的均值是否与指定的检验值存在差异. 适用条件:样本来自的总体应服从或者近似服从正态分布. 注:当样本量n比较大时:由中心极限定理得知,即使原数据不服从正态分布,但是样本量足够大,他的样本均数抽样分布仍然是正态的,因此,在样本量很大的情况下很少考虑单样本t检验的适用条件: 当样本量n比较小时,总体应服从正态分布: 总结:只要数据没有很强烈的偏态,单样本t检验的分析结果都是稳定的. 案例分析: 案例描述:推断信用卡刷卡金额的平均值是否不低于300

liferay简单增删改 大家都知道,我们每学习一项技能的时候,都会做一些简单的小实例,来检验我们学习成果,这个也不例外. 我建议大家学习完三大框架之后再来看这个demo. 首先:先说一下,零碎的知识,在编写代码的时候需要注意没有local的util调用的是没有local的impl,但是没有local的impl往往内部调用的也是local的impl,在service.xml中指定remote为false就只生成local代码. action阶段的数据跟render阶段的数据传递有三种方式 1:设

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

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  项目合作QQ:231469242 乳腺癌细胞数据,下面脚本解释了一个主成分就解释了0.98以上癌细胞方差,这和随机森林效果类似,spss和python

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 1.选择最简单模型 如果不能满足: 增加参数,增加R**2 判断是否overfittiing 调整R方,BIC,AIC(选择较小BIC或AIC值)

原文:ArcGIS数据生产与精细化制图之中国年降水量分布图的制作 楼主按:在今年的Esri中国用户大会上,我听了几场关于ArcGIS用于制图方面的讲座,也在体验区与Esri中国的技术老师有一些交流.一直觉得ArcGIS在空间数据管理和分析方面很强大,而在制图方面却表现得不怎么样.我看到在国内很多人制图用的是CorelDraw.AI(可能不仅仅是国内,国外的专业制图也是),诚然这些软件作为专门的图形软件,在很多方面有不可比拟的优势,但是对于地理信息制图来说,图形不能和地理信息相关联却是这些软件最大

今天看到一篇不错的博文,有感,记录下来,相对来说讲到了本质,也很容易理解.https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6509239.html 首先,老生常谈,还是那三大分布 T,卡方,F,(正态不是三大) T是厚尾的,对小样本量做检验,对于样本难获得的领域很有用,比如医药,生物,前面写过一个关于T检验的记录. 卡方检验用来做独立性检验和符合某个标准分布(正态检验) n个相互独立的随机变量服从正态分布,他们的平方和构成一个新的随机变量,服从卡方分布,n为自由度.

https://wenku.baidu.com/view/3954f9d9a58da0116c17497b.html介绍的挺好的,可以查看~ 应用方面:用于推断差异发生的概率,与f检验,卡方检验并列 用于总体样本量小(小于30),标准差和方差符合正态分布但未知的分布情况: 适用条件 (1) 已知一个总体均数: (2) 可得到一个样本均数及该样本标准差: (3) 样本来自正态或近似正态总体. 单样本t-检验 双总体t检验 双总体 检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著.双总体检

R 语言实战(第二版) part 4 高级方法 -------------第13章 广义线性模型------------------ #前面分析了线性模型中的回归和方差分析,前提都是假设因变量服从正态分布 #广义线性模型对非正态因变量的分析进行扩展:如类别型变量.计数型变量(非负有限值) #glm函数,对于类别型因变量用logistic回归,计数型因变量用泊松回归 #模型参数估计的推导依据的是最大似然估计(最大可能性估计),而非最小二乘法 #1.logistic回归 library(AER) d

转载:http://blog.chinaunix.net/uid-20608849-id-3027953.html   内核为了保持最大的兼容性和代码灵活性,不可能直接对某个数据类型定义它的大小范围.但是很多时候又要用到这些最大值最小值或者该数据类型可以表示的数据范围,比如初始化一个值为最大/小值,或者检验数据是否位于某个类型的范围内.   include/linux/kernel.h #define USHORT_MAX ((u16)(~0U)) #define SHORT_MAX ((s16

对Logistic回归模型,个人做的一些总结: 公式就不套用了,教材上面基本都有而且详细.logistic回归用图形化形式描述如下: logistic回归是一种简单高效的分类模型,它不仅可以通过学习来预测样本的类别,还可以得到样本属于各个类别的概率信息.因此在机器学习中得到了及其广泛的应用. 同时,它还有比较与其他模型的一些优点: (1)logistic回归模型是线性模型,线性模型的优势是稳定性强,求解简单.但通常情况下,线性回归拟合得到的输出范围是不确定的,可以从负无穷至正无穷的区间范围内,输

Python之所以如此流行,原因在于它的数据分析和挖掘方面表现出的高性能,而我们前面介绍的Python大都集中在各个子功能(如科学计算.矢量计算.可视化等),其目的在于引出最终的数据分析和数据挖掘功能,以便辅助我们的科学研究和应用问题的解决. 线性回归模型 回归是统计学中最有力的工具之一.而对回归研究的不断升温在于人们执着于对未来的预测.回归反映了系统的随机运动总是于趋向于其整体运动规律的趋势.在数学上来说,就是根据系统的总体静态观测值,通过算法取出随机性的噪声,发现系统整体运动规律的过程. 回

项目合作联系QQ:231469242 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 支持向量机python代码和博客介绍 https://github.com/adashofdata/muffin-

一般来说有两种解决方案. 第一种:添加“--plink-tped”参数: 用vcftools的“--plink”参数生成plink格式文件时,小样本量测试可以正常生成plink格式,用大样本量时产生Writing PLINK PED and MAP files ... Error:  Could not open temporary file.报错,于是尝试将“--plink"参数修改为”--plink-tped“参数,成功运行,具体如下: /bin/vcftools --vcf 1000Gen

一.创建列表,把使用逗号分隔的数据用中括号[  ]括起来即为一个列表,列表也叫数组.list.array:列表里面也可以再套列表,一个列表里面套一个列表,叫二维数组:一个里面套一个列表,里面的列表再套一个列表,这个叫三维数组,套几层就是几维,定义格式如下: list = [] #空列表 list1 = ['小白','小黑','小芳','小华','小高'] #普通数组 list2 = ['小白',['小黑',500],'小芳','小华','小高'] #二维数组 list3 = ['小白',['小黑

本博文来自<PRML第二章> 在第一章中说了对于模式识别问题来说,核心角色就是概率论.本章的目的一方面是为了介绍概率分布,另一方面也是为了对后面遇到的那些复杂问题先打下基础.本章关于分布上的一个讨论核心就是如何在给定有限的观测集合基础上对随机变量的概率分布进行建模,这也被称之为密度估计问题.本章中假设数据都是i.i.d 的.这里我们的强调下密度估计问题其实是个病态问题,因为对于某个观测到的有限数据集来说,其实是会有无限个概率分布可以可以如此表示. 什么分布最合适是需要基于模型选择问题上的考虑,

一.安装jupyter notebook并配置环境 首先建议大家安装anaconda,最新版本请到官网下载(点击下载连接),没错,直接点击下载python3.6版本的(当然选择做自己电脑相应的位数,我的是64bit),however,tensorflow并不支持python3.6,是不是感觉很尴尬,哈哈,一开始我是这么觉得的,嗯,山人自有妙计(后面讲).下载完成之后,按照提示把安装包安装好,这个没什么好讲的,一路next... 在你安装好anaconda之后,在windows开始菜单中点击Ana

转自:3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 | 数据常青藤 (组织排版上稍有修改) 3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 说明:本文是<Python数据分析与数据化运营>中的“3.4 解决样本类别分布不均衡的问题”. -----------------------------下面是正文内容-------------------------- 所谓的不平衡指的是不同类别的样本量异非常大.样本类别分布不平衡主要出现在分类相关的建模问题上.样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数

Differential expression analysis for paired RNA-seq data 抽象背景:RNA-Seq技术通过产生序列读数并在不同生物条件下计数其频率来测量转录本丰度. 为了鉴定两种条件之间差异表达的基因,重要的是要考虑实验设计以及数据的分布特性. 在许多RNA-Seq研究中,表达数据以多对获得,例如来自相同个体的治疗前和治疗后样品.我们寻求将配对结构纳入分析. 结果:我们提出了一个用于RNA-Seq数据的贝叶斯分层混合模型,以分别考虑变异性来自配对数据结构的

引语:在数论中,对于素数的研究一直就很多,素数测试的方法也是非常多,如埃式筛法,6N±1法,或者直接暴力判(试除法).但是如果要判断比较大的数是否为素数,那么传统的试除法和筛法都不再适用.所以我们需要学习Miller_Rabin算法. 知识准备 + 算法推导: 1.威尔逊定理:若p是素数,则 (p-1) !≡ -1(mod p). 2.有趣的是,威尔逊定理的逆命题也是正确的:设n是正整数且 n ≥ 2 ,若 (n-1) !≡ -1(mod n),则n 是素数. 很多朋友可能在学习的时候会碰到威尔