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)

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博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 效应量可以表示两组样本平均数的差异 效应量可以用d表示,其公式 观察实验组和对照组,效应量越大,两组平均数越远,差异越大 效应量不受样本容量的影响.

meta-analysis是用统计的概念与方法,去收集.整理与分析之前学者专家针对某个主题所做的众多实证研究,希望能够找出该问题或所关切的变量之间的明确关系模式,可弥补传统的Review Articles(文献综述)的不足. 根据统计假设的不同可将Meta 分析方法分为两类:固定效应模型和随机效应模型,前者假设所有研究享有共同的真实效应大小,后者假设所有研究的真实效应大小不同,具体体现在计算所有研究平均效应的权重上.由于随机效应模型比较符合实际,得到了Meta分析家们的认可,正被广泛应用开来.

数据分析 - 斯特鲁普效应(Stroop effect) Reinhard得到了一份斯特鲁普效应试验的数据,我们来分析下,文字的颜色,是否会影响受试者的反应. 这里先看看什么是斯特鲁普效应: 斯特鲁普效应(Stroop effect)是指在心理学中干扰对反应时间影响的实验.这是1935年实验心理学家史楚普(John Ridley Stroop)所提出的著名的发现之一,指出环境刺激物理的各项特征,如果相融,则会使辨识加速,反应时间缩短:但若互不相融,则会造成干扰,使反应时间拉长.例如当测试者被要求

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

了解什么是有效大小,尝试一个单一样本t检验的完整示例. 效应量 调查研究的一个重要方面是效应量,在实验性研究中或存在处理变量的研究中,效应量是指处理效应的大小,意思很直观: 在非实验性研究中,效应量是指变量之间的关系强度,在 z 检验或 t 检验中,最简单的效应量衡量指标是均值差异,即两个均值之间的差异,在 z 检验或单样本 t 检验中,均值差异等于 x 拔减去 μ,当变量的含义很容易明白时,也就是说不需要专门的训练就知道其中的含义,这时候均值差异就很有用. 来做一道小测试题,以下哪些变量的含义

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博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     二型错误和检验功效 :如果我们想问H1真正正确的概率?或问真实效应?二型错误代表假阴性B代表二型错误的概率 (假阴性)power效应代表真阴

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

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(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 根据power,effect size,a,决定样本量 # -*- coding: utf-8 -*- """ sample

因为最近在找实习,所以打算把自己之前学过的关数据分析的知识总结(复习)一下.在总结A/B test时,我发现中文互联网中关于A/B test的总结已经很多了,但是对于均值型指标和比值(率)型指标在设计实验.计算统计量时的区别却没有一个很明确的总结.甚至有的文章给出的计算公式语焉不详.前后矛盾,计算样本数量给的是均值型指标的计算公式,计算Z值时又给出了比值(率)型指标的计算公式. 均值型指标和比值(率)型指标 在互联网数据分析中,有许多指标是数据分析师所关心的,对于不同的数据分析任务需要选取合适的

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

1. 首先pthread_cond_wait 的定义是这样的 The pthread_cond_wait() and pthread_cond_timedwait() functions are used to block on a condition variable. They are called with mutex locked by the calling thread or undefined behaviour will result. These functions atomi

简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f

互斥量 #include <pthread.h> pthread_mutex_t mutex=PTHREAD_MUTEX_INTIIALIZER; int pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *restrict mutex, const pthread_mutexattr_t *restrict attr); int pthread_mutex_destroy(pthread_mutex_t *mutex); 注意: 不能拷贝互斥量,可以拷贝指向互斥量的指针,

微软研究院AI头条 https://mp.weixin.qq.com/s/SAz5eiSOLhsdz7nlSJ1xdA 预见未来丨机器学习:未来十年研究热点 机器学习组 微软研究院AI头条 昨天 编者按:自1998年成立以来,微软亚洲研究院一直致力于推动计算机科学领域的前沿技术发展.在建院20周年之际,我们特别邀请微软亚洲研究院不同领域的专家共同撰写“预见未来”系列文章,以各自领域的前瞻视角,从机器学习.计算机视觉.系统架构.图形学.自然语言处理等多个方向出发,试图描绘一幅未来科技蓝图. 本文中

如何用SPSS分析学业情绪量表数据 1.数据检验.由于问卷.量表的题目是主观判断和选择,因而难免有些人不认真填,所以,筛选出有效.高质量的数据非常关键.通常需要作如下检查:(1)是否有人回答互相矛盾,比如A1与A2不应该都同意,结果却都同意了:在学业情绪问卷中体现为积极体验和消极体验的题目得分应该互斥,不应该具有相同体验:(2)是否有人没有明显态度偏向,例如大多数题目都选了完全同意或完全不同意或中立:(3)是否有人应答率太低,例如在很多题目上都没有填写:(4)是否有人故意回答出有规律的题目,例如

近年来,Micro LED因其功耗低.响应快.寿命长.光效率高等特点,被视为继LCD.OLED之后的新一代显示面板技术.Micro LED的英文全名是Micro Light Emitting Diode,中文称作微发光二极体,也可以写作μLED,是将传统LED薄膜化.微小化和矩阵化,使像素点距离从毫米级降低至微米级别,并在一个芯片上高度集成的固体自发光显示技术[1].其与常规LED最大的不同在于尺寸,大小相当于人头发丝的1/10,体积达到了主流LED大小的1%,然而像素尺寸当前还未形成统一的定义

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结