1.1 Hotelling T2检验 Hotelling T2检验是一种常用多变量检验方法,是单变量检验的自然推广,常用于两组均向量的比较. 设两个含量分析为n,m的样本来自具有公共协方差阵的q维正态分布N(μ1,∑),N(μ2,∑),欲检验 H0:μ1=μ2 H1:μ1≠μ2 分别计算出两样本每个变量的均值构成的均向量X.Y及合并的组内协方差阵S,则统计量T2为 其中,S=(Lx+Ly)/(n+m-2),为合并协方差矩阵,分别为两样本的离差阵,即: 求得T2后,可查相应界值表得到P值,从而作出

这个问题花了一些时间.先看图 这个是t检验里面的公式,但是如何在matlab中找到该式子对应的值,我现在才知道. 就是这样:x=tinv(1-α/2,n-1)----t(n)分布的上侧α分位数       类似的还有MATLAB中解决F分布和t分布问题: x=finv(1-α,n1,n2)----F(n1,n2)分布的上侧α分位数 x=chi2inv(1-α,n)------卡方分布(n)的上侧α分位数 参考:http://blog.sciencenet.cn/blog-733746-59245

P1800 software_NOI导刊2010提高(06) 标签 二分答案 难度 普及/提高- 题目描述 一个软件开发公司同时要开发两个软件,并且要同时交付给用户,现在公司为了尽快完成这一任务,将每个软件划分成m个模块,由公司里的技术人员分工完成,每个技术人员完成同一软件的不同模块的所用的天数是相同的,并且是已知的,但完成不同软件的一个模块的时间是不同的,每个技术人员在同一时刻只能做一个模块,一个模块只能由一个人独立完成而不能由多人协同完成.一个技术人员在整个开发期内完成一个模块以后可以接着做

并发编程情况下有三个要点:操作的原子性.可见性.有序性. volatile保证了可见性和有序性,但是并不能保证原子性. 首先看一下DCL(双重检验锁)的实现: public class Singleton { private volatile static Singleton singleton; private Singleton (){} public static Singleton getSingleton() { if (singleton == null) { synchronize

MATLAB实例:PCA(主成成分分析)详解 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 2. MATLAB解释 详细信息请看:Principal component analysis of raw data - mathworks [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X) coeff = pca(X) returns the principal componen

题意: 1 如果是严格升序的字母字符串,那么可以输出非0解码,否则不能译码输出0 2 字符串解码 遵循递增原则,其值为 到现在为止的所有按字母序小于该字符串的数量 + 1; #include <iostream> using namespace std; char ans[11]; int a[10]; int c[27][27]; long long f[10]; void generc(){//生成组合数 for(int i=1;i<27;i++)c[i][0]=c[i][i]=1;

HTML语言作为如今编程最为广泛的语言,具有易用.快捷.多浏览平台兼容等特点,但是随着时代的进步,HTML的标准却停滞不前,这一次还在不断开发中的[color=#444444 !important]HTML5标准的更新可以说给这门标记语言带来了新的生命力.本文将着重讨论HTML5中的Web Forms 2.0, 即表单的部分.表单是网页中常见的控件(集).小到网站注册登录,大到一个企业的数据管理系统,都基本上有表单的身影.表单之所以如此重要,主要是因为它担负大量的用户和网页后台数据更新交互的任务

很高兴经过一个多月的努力顺利pass了自己的SA认证,同事说证都是虚的,不过考个证也算是对自己实力的认可吧,博主第一次写博文,先简单的写一些认证的攻略吧 1.博主11月正式入职云服务提供商,领导要求每个人都需要考个证,当然重心还是应该放在aws服务上面,为企业提供可靠的方案,典型的就是三层构架>>数据库+应用层+web服务层,这是当今基本所有传统企业基本迁移上云的百分之百推荐的一种高可用构架. 所以在aws里面最总要的是 像VPC  .S3.cloudfront.route53.ec2.elb

本篇文章将教大家如何建立微信个人公众账号,(注意:后台全部是用javaweb相关技术开发),大家知道,现在微信公众账号分服务号和订阅号,现在我要讲的主要是个人微信公众账号的建立以及后台的开发,个人公众账号一旦申请成功一般为订阅号,详细情况,大家可以到微信官网了解.先来看一下我自己的微信个人公众账号:ipastor(现已改名为AndroidMax),大家可以关注体验一下. 完成个人公众账号的开发,必需的原材料有: 1,个人微信公众账号一个(没有的可以去微信公众平台申请): 2,自己的服务器(网络可

相信你们有听过说“绕过前端”,但是可能想不到要怎样才能绕过前端呢? 首先,我们要知道什么是绕过前端?比如:登录用户名限制数字.6位,用户在登录页面填写用户名符合要求,使用Fiddler作为代理,拦截登录请求,修改这个请求提交的用户名(非数字.大于6位),此时的用户名就是不符合前端设置的要求了,若是通过Fiddler修改请求的数据,这种就叫做绕过前端. 然后,为什么会有通过测试绕过前端呢?再举个例子:下单付款->若是通过Fiddler拦截了请求,更改了商品的价格为1,再重新发送到服务器,如果此时的

一.切片 对于取指定索引的值,python提供了切片来简化傻傻的循环 list2 = ["apple", "water", "banana", "mango"] # 取索引0到3,左闭右开 list2[0:3] ['apple', 'water', 'banana'] #起始为0时可以省略 list2[:3] ['apple', 'water', 'banana'] 其他诸如负数之类也是一如既往的支持的 二.迭代 普通遍历可以

数据分析真不是一门省油的灯,搞的人晕头转向,而且涉及到很多复杂的计算,还是书读少了,小学毕业的我,真是死了不少脑细胞, 学习二元Logistic回归有一段时间了,今天跟大家分享一下学习心得,希望多指教! 二元Logistic,从字面上其实就可以理解大概是什么意思,Logistic中文意思为“逻辑”但是这里,并不是逻辑的意思,而是通过logit变换来命名的,二元一般指“两种可能性”就好比逻辑中的“是”或者“否”一样, Logistic 回归模型的假设检验——常用的检验方法有似然比检验(likeli

1. 列表可包含任何数据类型的元素,单个列表中的元素无须全为同一类型. 2. append() 方法向列表的尾部添加一个新的元素. 3. 列表是以类的形式实现的.“创建”列表实际上是将一个类实例化.因此,列表有多种方法可以操作.extend() 方法只接受一个列表作为参数,并将该参数的每个元素都添加到原有的列表中. extend的解释没看太明白,琢磨了一下 >>> myList = [1,2.0,'a'] >>> myList [1, 2.0, 'a'] >>

题目链接 Description You are working for Macrohard company in data structures department. After failing your previous task about key insertion you were asked to write a new data structure that would be able to return quickly k-th order statistics in the

  为了学习SD/SDIO协议,看了一下linux中初始化SD卡的流程,结合代码更容易SD初始化是怎么做的. 下面图截自:"SD Specifications Part 1 Physical Layer Simplified Specification Version 4.10" SD卡在sd模式下的初始化流程图,sd协议还有spi模式暂不研究. 这个流程图对应于linux 代码就在 /driver/mmc/core/sd.c static int mmc_sd_init_card(s

论静态查错的重要性...乱搞题真难调 首先这题看起来就是要分治检验了. 考虑对于区间[l,r],分成[l,p-1]和[p,r]使得这两个区间合并可以得到[l,r],并且要保证后面一个区间较大 设前一个区间长度为pL,合法只有i∈[p,r],i和(i-p)%pL有一条边,并且(i-p)%pL是i第一个连向的区间里面的点,并且i连向的第二个点不能<p 维护一个排过序的邻接表,last数组表示在当前区间内第x个点指向的第1个点,对于前两个条件,我们可以理解为找一个长度pL,假设<=l+pL-1的点都

今天总结了一下cocos2d-x使用ios内支付iap的具体流程,封装好了调用接口,代码与具体说明在此 http://download.csdn.net/detail/u010229677/8156677,大家能够直接调用. 白白原创http://blog.csdn.net/u010229677 1.  appstore信息完好 首先肯定有一个能够公布产品的开发人员账号,有一个能够执行应用的开发环境,IAP仅仅能真机測试.我们必须有一台IOS设备. 我们进行的全部操作都是在mac上面进行的,測试

Machine Learning 这是第一份机器学习笔记,创建于2019年7月26日,完成于2019年8月2日. 该笔记包括如下部分: 引言(Introduction) 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 线性代数(Linear Algebra) 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) Octave 逻辑回归(Logistic Regression) 正则化(Regularizat

http://blog.renren.com/share/223170925/14708690013 常用显著性检验 1.t检验 适用于计量资料.正态分布.方差具有齐性的两组间小样本比较.包括配对资料间.样本与均数间.两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆. 2.t'检验 应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式. 3.U检验 应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验.

介绍T分布.T检验.Z检验与T检验.P值.相依样本以及配对样本的非独立T检验. T分布 在到目前为止举的所有例子中,我们都假设我们知道总体参数 μ 和 σ,但很多时候,我们并不知道,我们通常只有样本,然后只能通过样本得出所有结论. 通过样本得出样本均值与总体的区别有多大?以及两个样本之间区别多大? 在所有中心值衡量指标中,我们通常使用均值,我们在此情形下要对比的两个样本可以是独立样本或非独立样本.在处理样本数据时,我们必须利用贝塞尔校正系数,根据样本标准偏差估算总体标准偏差. 通常,要看样本均值

Given a set of words (without duplicates), find all word squares you can build from them. A sequence of words forms a valid word square if the kth row and column read the exact same string, where 0 ≤ k < max(numRows, numColumns). For example, the wor