连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设. KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法.当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验

1.QQ图检查2个数据集是否符合同一分布,Purpose:Check If Two Data Sets Can Be Fit With the Same Distribution PP图和QQ图 - 三年一梦 - 博客园 https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7840268.html Python中作Q-Q图(quantile-quantile Plot) - Arkenstone - 博客园 https://www.cnblogs.com/arkenstone/

原文地址:exp导出一个表中符合查询条件的数据 作者:charsi 导出一个表中的部分数据,使用QUERY参数,如下导出select * from test where object_id>50000这个条件中的数据exp charsi/charsi@testdb tables=(TEST) query="'where object_id>50000'" file=aaa.dmp log=aaa.log 其他参数含义:GRANTS:指定是否导出对象的授权信息,默认参数为Y,

假设检验的基本思想: 若对总体的某个假设是真实的,那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的.如果事件A真的发生了,则有理由怀疑这一假设的真实性,从而拒绝该假设. 实质分析: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确. 1.检验指定的数列是否服从正态分布 借助假设检验的思想,利用K-S检验可以对数列的性质进行检验

目录 LCG算法 示例代码 djb2 示例代码 为什么选择参数33和 33 was chosen because: 5381 was chosen because 哈希选择参考 LCG算法 djb2与LCG很类似,故先介绍 LCG. LCG(linear congruential generator)算法是一个古老的产生随机数的算法.由以下参数产生 参数 m a c X 性质 模数 乘数 加数 随机数 作用 取模 移位 偏移 作为结果 LCG算法是如下的一个递推公式,每下一个随机数是当前随机数向

import os while True: filename=input('Please enter the filename') if os.path.exists(filename): print('the file is exist') break else: all=[] while True: content=input('>') if content=='.': print('Exit') break else: all.append(content) fobj=open(filen

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

主讲人 网神 (新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:55:06 那我们开始了啊,前面第3,4章讲了回归和分类问题,他们应用的主要限制是维度灾难问题.今天的第5章神经网络的内容:1. 神经网络的定义2. 训练方法:error函数,梯度下降,后向传导3. 正则化:几种主要方法,重点讲卷积网络 书上提到的这些内容今天先不讲了,以后有时间再讲:BP在Jacobian和Hessian矩阵中求导的应用:混合密度网络:贝叶斯解释神经网络. 首先是神经网络的定义,先看一个最简单的神经

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

Python 语法 说说你平时 Python 都用哪些库 == 和 is 区别. == 是比较两对象的值,is 是比较在内存中的地址(id), is 相当于 id(objx) == id(objy). 深拷贝和浅拷贝. # 浅拷贝操作只会拷贝被拷贝对象的第一层对象,对于更深层级的只不过是拷贝其引用,如下例中 `a[2]` # 和 `lst[2]` 这两个对象为第二层,实际上浅拷贝之后,这两个还是一个对象.深拷贝会完全的拷贝被拷 # 贝对象的所有层级对象,也就是一个真正意义上的拷贝. >>>

假设检验及R实现 7.1假设检验概述 对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验. 7.1.1理论依据 假设检验之所以可行,其理沦背景是小概率理论.小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的,但是它一以发生,我们就有理由拒绝原假设:反之,小概率事件没有发生,则认为原假设是合理的.这个小概率的标准由研究者事先确定,即以所谓的显著性水平α(0<α<1)作为小概率的界限,α的取值与实际问题的性质相关,通常我们取α=0.1, 0.05或0.01,假设

假设检验的标准步骤: 1.建立假设:根据问题的需要提出原假设H0,以及其对立面备择假设H1. 2.确立检验水准:即设立小概率事件的界值α. 3.进行试验:得到用于统计分析的样本,以该试验的结果作为假设检验的根据. 4.选定检验方法,计算检验统计量. 5.确定P值. 原假设也称为零假设,备择假设也称为对立假设.对立假设就是对立于原假设,备择假设的意思是,一旦你决定不采纳原假设,则这假设可备你选择. 根据统计学观点,接受原假设和否定原假设,二者的意义并非对等.接受原假设只是意味着,按所获数据来看,并

最近又遇到了t分布及t检验方面的内容,发现有些地方自己当初没有很明白,就又查了些资料,加深了一下自己的理解,这里也将自己的一些理解记录下来. 1. 理论基础--大数定理与中心极限定理        在正式介绍t分布前,还是再强调一下数理统计学中的两大基石般的定理:大数定理与中心极限定理,后面会用到.这里我就不以数学公式的方式来说明了,直接说一下两个定理所表达的意思. 大数定理.不管是强大数定理还是弱大数定理,都表达着这样一个意思:当样本数量足够大时,这些样本的均值无限接近总体的期望. 中心极限定

Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)基于累积分布函数,用以检验一个经验分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著性差异. 两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的差异都敏感而成为比较两样本的最有用且常规的非参数方法之一. 优点:该检验不依赖于要测试的累积分布函数,相比于卡方拟合检验(卡方检验需要50个以上的样本),不需要大量的样本. 缺点:只适用于连续分布:在分布中间敏感,在两端不够敏感:最大的局限在于整个分布需要完全确定,如果位置,形状等参数都是

The results look OK, but how do you know that you aren’t missing something. Would a more sophisticated model with more variables work even better? If you add enough variables to a model, you can fit almost anything. However, you generally reach a poi

柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验(Колмогоров-Смирнов检验)基于累计分布函数,用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同. 在进行cumulative probability统计(如下图)的时候,你怎么知道组之间是否有显著性差异?有人首先想到单因素方差分析或双尾检验(2 tailed TEST).其实这些是不准确的,最好采用Kolmogorov-Smirnov test(柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验)来分析变量是否符合某种分布或比较两组之间有无显著性差异. Ko

曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney检验) How the Mann-Whitney test works Mann-Whitney检验又叫做秩和检验,是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验.思想是这样的:假定要检验两组数据之间有没有差异.首先,不管分组把所有数据排序.按照数值大小给定一个值叫做秩.最小的值秩为1,最大的为N(假定两个样本总共有N个观察值).如果有相同的值,就得到相同的秩.相同的值的秩是他们的秩的平均值.如果两组的秩的和差距比较大,就会得出较小的p值,认为这两组间有显著差

Vim,http://linux.21ds.net/2002/03/13/0268dc26fd9c725c23dae68d797935f3/ 作者:Bram Moolenaar 翻译:slimzhao 开放源码的自由软件-VIM的主创者在本文中讲述了 vim的开发内幕和发展方向. 同时提出慈善软件的概念并解释了Bram为何将这一概念用之于vim. 本文也深入程序内部的函数和数据结构, 作者讲述了vim这一复杂的程序是如何工作的, 并且讨论了在vim最新版6.0中的新功能. 介绍 不太可能你还从来

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.

第二周结束:传说中的T检验 小耿2014-01-21 10:58 本文和上一篇笔记一样:语言十分啰嗦.请大家忍耐…… 以前我不懂统计的时候(现在也不懂),只知道数据出来了要做三件事:1,检验一下数据是否符合正态分布:2,如果符合正态分布,就进行T检验,看P值是否小于0.05:3,如果数据不符合正态分布,就用另外的“非参数检验”.但是我完全不明白这些名词背后是什么原理. 这些原理是这样的: 举个例子:好比我们有一个H0假设(不希望出现的假设)说:“抽烟人群的肺活量和非抽烟人群没有差异”.我们已经知