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)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/65119988 每个企业的经营活动都是围绕着客户而开展的,在服务好老客户的同时,不断开拓新客户是每个企业的经营目标之一. 开拓新客户必然要付出一定的费用支出,费用支出除以新客户数,就是新客成本,新客成本的高低也决定了企业的盈利水平. 客户拓展费用支出相对容易衡量,而新客户的数量如何计算呢? 表面上感觉计算起来并不难,但如何从数万笔的订单数据中,快速计算任意一个时间段有多少新客户?使用传统的Excel函数并不是那么容易计算的. 本文就来尝

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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

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

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计

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.

Power BI365 3Jan 2019 新年已至,岁寒温暖! 为方便Power BI用户们能快速找到所需要的Power BI各类型文章,小悦将2018年Power BI的所有精彩文章按照各应用场景汇总在这个帖子里,随时点击各链接重温当初点燃你学习Power BI的初心,总结自己这一年追随Power BI 的功能更新学习.在2019年,我们一起继续学习Power BI迭代更新的产品技能,让我们在职场更加突飞猛进! 可视化技巧 1. 动态堆叠柱状图,让你更直观的看到所选类别的占比 2. Powe

下图是library中一个寄存器Q pin 的internal_power table, 表中该pin 的internal power 大多都是负值.其实library 中的internal_power 不是功率,而是热量,单位是焦耳不是瓦特 原因: Internal power 为负值是由Liberate K 库的建模方式决定的,Liberate K 库的时候,对internal power 的建模有三种模式,由变量 pin_based_power 的值控制. pin_based_power=

https://zhuanlan.zhihu.com/p/101812525 ​PowerBI中,有三个地方可以使用DAX,分别是度量值.新建列和新建表,这三个功能并成一排摆放在这里,如图所示, 之前的文章中曾介绍了度量值和计算列的异同(收藏 | Power BI计算列和度量值,一文帮你搞清楚),这篇文章再来带你认识度量值和新表的异同. 度量值和计算列容易混淆,但和新表好像并不会搞混,毕竟一个是值,一个是表,区别还是很大的.但在实现特定的业务需求上,他们又都可以实现,下面以一个案例来介绍. 该案

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73358029 为了提升销量,在不断吸引新客户的同时,还要防止老客户离你而去,但每一个顾客不可能永远是你的客户,不可避免的都会经历新客户.活跃客户.流失客户的过程,这个过程也称为客户生命周期. 对客户生命周期管理至关重要,之前曾介绍过如何使用PowerBI分析新客户(如何使用Power BI计算新客户数量?),但一直没有写过流失客户的分析,正好最近有几个星友都提出了这个问题,所以专门写篇文章简要介绍一下思路. 每个公司由于业务特征.客户

K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法. 1. K-Means原理初探 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一

POJ2152 树形dp,每次先dfs一遍求出距离再枚举所有点转移即可. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; inline int read() { ,f=; char ch=getchar(); ; ch=getchar();} +ch-'; ch=getcha

上一次整理了一下Oracle字符串中常用的函数,接下来就整理一下Oracle数值方面的一些常用的函数. 1.NVL 空值转换函数,请注意一下,任何包含NULL值的算术运算都会得到NULL,这个函数有点像三元表达式一样,我们先看看他的格式吧      格式:nvl(value,substitute),如果value不等于NULL,那返回value值,如果value等于NULL那返回substitute值,NVL不只限于数值,也适用于varchar2,date和其它数据类型,但value和subst

今天实现了一个简单变形器,可以用一个网格的形状影响另一个网格的形状. 如图,蓝色网格的形状被灰色网格操控. 当前的算法非常简单,就是计算蓝色网格每个点到灰色网格每个点的距离,以距离x次方的倒数作为权重. 没有使用均值坐标等高级算法. cage deformer节点的参数如下: max neighbour是影响蓝色网格每个点的最大灰色网格顶点数 weight power是计算权重的参数 下一步可以利用这个变形器尝试复杂动画(例如骨骼绑定的角色)的有限元模拟.具体来说就是让骨骼参数驱动角色的精细网格

第 6 章 C 控制语句 : 循环 在本章中你将学习下列内容 已经多次学过,没怎么标注 · 关键字: for while do while · 运算符: < > >= <= != == += *= -= /= &= · 函数: fabs() · C 的三种循环结构:while , for 和 do while · 使用关系运算符构建控制循环的表达式 · 其他一些运算符 · 循环中常用的数组 · 编写具有返回值的函数 强壮,聪明,全能和有用, 我们多数人都喜欢人们这样描述自己

5.1.2  函数调用机制 在前面的学习中,我们多次提到了“调用函数”的概念.所谓调用函数,就是将程序的执行控制权从调用者(某个函数)交给被调用的函数,同时通过参数向被调用的函数传递数据,然后程序进入被调用函数内部,执行函数定义中的代码获得结果数据,函数体代码执行完毕后再将控制权交回给调用者同时将结果数据通过返回值传递给调用者,作为整个函数调用表达式的值.简而言之,调用函数也就是执行函数中的代码,完成函数的功能. 在学习如何编写一个函数之前,首先要了解函数的调用机制,学会如何调用一个已经存在的函

生命周期的概念,也就是生存期,仅仅适用于变量. 代码.常量.定义等等都是与程序共存亡的,他们的生命周期就是程序的生命周期. 静态分配:生命周期是整个程序执行周期,内存会一直存在,在main函数执行之前就创建,无论函数如何运行.如何调用,内存一直不会被回收,一直到程序结束才被程序回收. 自动分配:就是在栈上,系统自动回收清理,函数调用的时候,从定义的地方开始创建,函数结束的时候,系统自动进行回收. 动态分配:生存期就是从malloc开始,从free结束. 例12.1 以下函数 power() 用以

1. by zero  发生被0除错误 2. Null object reference  空对象引用 3. Array boundary exceeded  数组越界 4. Enumerated value is out of range for function  枚举值超出函数的范围 5. Negative value encountered in function  函数中遇到负数 6. Invalid DataWindow row/column specified  数据窗口的列或行非

名字翻译:Power Fault Tolerance-影响力容错 关于这个名字翻译,小编思考了大约2周时间,期间也跟各路技术牛人进行了交流. The Power Fault Tolerance model (PFT) unifies all these classes of protocols by modeling the influence participants have over the output of the protocol as power 这是filecoin协议里面对 P