最近在做分析的时候,遇到了T检验,然而对于没有统计学背景的人来说完全不知如何下手 当然了,遇到问题第一反应就是百度. 果然百度出来了很多链接,当时第一次直接选择了用Excel去做T检验.下面是源数据 Longevity Non-Longevity 0.166202031 0.176821101 0.160766208 0.151576675 0.157792 0.16968315 0.149597225 0.1359756 0.17668999 0.146021867 0.168437 0.16

检验两个随机序列的beta系数 代码 def test_beta(loops=10): ''' 检验两个随机序列的beta系数 :loops: int, 循环次数, 每次循环会产生两个随机序列, 然后 绘图, 然后估算其beta值, 最后把结果打印出来 >>> test_beta() ''' _date = datetime.now().date().isoformat() title='两个随机序列的beta系数检验 制作日期: {}'.format(_date) print(titl

//计算输出给定数组中每相邻两个元素的平均值的平方根之和. #include <stdio.h> #include <math.h> ]) { double a,b,s=0.0; ; i < ;) { //a = (x[i++] + x[i]) / 2;//不可以这样使用,同一条语句中,i相当于还没有改变. a = x[i]; a+=x[++i]; a /= ; b = sqrt(a);//求平方根 s = s + b; printf("%f\n", a)

用CURL命令行测试REST API 无疑是低效率的,这里把最近使用的两款 Chrome 插件总结下 POSTMAN 简单易用 REST Console 功能强大 使用的话用POSTMAN就够用了,但是我更喜欢 REST Console ,因为她的功能非常强大和全面,一下子就能让你搞清楚你在做的事情,你用不到的功能也可以帮助你更加了解 REST, http请求的过程. 下面是两个的截图界面 1. POSTMAN 测试工具 1. Authorization Basic Auth Digest Au

前言 最近看到行业的前辈都分享一些过往的经历来指导我们这些测试人员,我很尊敬我们的行业前辈,没有他们在前面铺路,如今我们这帮年轻的测试人估计还在碰壁或摸着石头过河,结合前辈们的经验,作为年轻的测试人也有自己的一些职场,技术以及行业交际的一些总结经验,今天有些时间,我也写写我做为一名90后测试人的一些经历和看法吧,还是先简单介绍一下自己,本人15年本科毕业,还有一个月工作就满两年了,现在在公司的创新团队任测试负责人,不过由于个人发展的原因,也很快要和现在的公司说88啦 二.情怀 我对软件测试这个方

在SQL Server 中插入一条数据使用Insert语句,但是如果想要批量插入一堆数据的话,循环使用Insert不仅效率低,而且会导致SQL一系统性能问题.下面介绍SQL Server支持的两种批量数据插入方法:Bulk和表值参数(Table-Valued Parameters). 运行下面的脚本,建立测试数据库和表值参数. --Create DataBase create database BulkTestDB; Go use BulkTestDB; go --Create Table Cr

GNS3已经部署好了,怎么测试环境呢?两种方式,一是使用自带的VPC连接交换机互联互通,二是配合VMware连接GNS3中的交换机互联互通. 自带 VPC 测试 使用两台VPC与一台二层交换机相连,测试连通性. 拓扑构建 1.添加一台c3725路由器,并右击重命名为SW. 2.右击改变图标为switch. 3.右击配置,添加二层业务单板. 4.添加两台VPC,并于SW连接,显示接口,启动所有设备. 配置 SW 与 VPCS SW关闭路由功能 SW#configure terminal Enter

背景 上次写了一篇文章关于try finnally的一些疑问(被我用windows live覆盖了,草),后来经过大神们解释,我明白了在我理解了try.finnally运行原理后,还欠缺的就是关于值类型引用类型在内存中的存储问题. 我仔细拜读了一些大神们的文章,主要的参考点是一个系列文章<译文---C#堆VS栈>,里面详细解释了堆栈的要点,基础差的禽兽们就别看我这个总结了. 什么是堆栈 堆栈在内存中可以理解为两个不同的容器. 栈:栈就是一个先入后出的存储空间,必须按照顺序依次执行.比如一筒羽毛

1.启动发送端和接收端程序,这时在控制台可以看到两个程序在运行,如下图. 2.这种情况下只有一个控制台窗口,不便于测试程序,于是新建一个控制台窗口,如下图. 3.这时可以发现已经有了两个控制台窗口了,再把其中一个控制台窗口拖出来,一个显示发送端程序,另一个显示接收端程序,图标用于切换显示的程序,如下图. 4.在默认设置下,当在发送端发送数据后,当前窗口会显示接收端的打印信息,然而我们只要求当前窗口显示发送端程序的输入,这时可以把当前控制台窗口锁定,如下图.

Dynagen的配置文件内容: #Lab - autostart = False [localhost] [[]] ram = image = C:\Program Files (x86)\Dynamips\images\c2691-jk9s-mz.-.image [[Router r1]] model = console = s1/ = r2 s1/ f0/ = r2 f0/ F0/ = NIO_gen_eth:\Device\NPF_{F5FD1986-FC1E-41CE-AF58-F8B4

package com.lizi.admin.utils.contrast;import java.lang.reflect.InvocationTargetException;import java.lang.reflect.Method; public class EntityUtil { private static String GET_METHOD_PREFIX = "get"; public static <T> Object getFieldValue(T t

Oracle 取两个表中数据的交集 关键字: Oracle 取两个表中数据的交集 INTERSECT Oracle 作为一个大型的关系数据库,日常应用中往往需要提取两个表的交集数据 例如现有如下表,要求找出工资2500(不含2500)以上并且是男性(M)的员工编号,那么就要利用这两个表的关系做一个交集了 employee CODE NAME GENDER 001 Tom M 002 Jerry M 003 Ana F salary CODE SALARY 001 2800 002 2500 00

本节内容: 1:t分布存在的意义是什么 2:t分布的置信区间 3:t分布检验 一.t分布存在的意义是什么 数据分析中有一块很大的版图是属于均值对比的,应用广泛. 例如:对比试验前后病人的症状,证明某种药是否有效: 对比某个班级两次语文成绩,验证是否有提高: 对比某个产品在投放广告前后的销量,看广告是否有效.这些都属于两均值对比的应用. 均值对比的假设检验方法主要有Z检验和T检验: 它们的区别在于Z检验面向总体数据和大样本数据,而T检验适用于小规模抽样样本. 有判断了均值就可以做很多的事情了 二.

转自:https://baike.baidu.com/item/FDR/16312044?fr=aladdin  https://blog.csdn.net/taojiea1014/article/details/79681249 http://www.360doc.com/content/18/0914/21/19913717_786724085.shtml   https://www.sohu.com/a/165109778_785442 https://www.jianshu.com/p/

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/24201297 数据分析之独立样本的T-Test分析 比較两个独立样本数据之间是否有显著性差异,将实验数据与标准数据对照,查看 实验结果是否符合预期.T-Test在生物数据分析.实验数据效果验证中非经常见的数 据处理方法.http://www.statisticslectures.com/tables/ttable/ - T-table查找表 独立

方差分析的主要功能就是验证两组样本,或者两组以上的样本均值是否有显著性差异,即均值是否一样. 这里有两个大点需要注意:①方差分析的原假设是:样本不存在显著性差异(即,均值完全相等):②两样本数据无交互作用(即,样本数据独立)这一点在双因素方差分析中判断两因素是否独立时用. 原理: 方差分析的原理就一个方程:SST=SS组间+SSR组内  (全部平方和=组间平方和+组内平方和) 说明:方差分析本质上对总变异的解释. 组间平方和=每一组的均值减去样本均值 组内平方和=个体减去每组平方和 方差分析看的

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

1. 控制变量 0x1:控制变量主要思想 科学中对于多因素(多变量)的问题,常常采用控制因素(变量)的方法,吧多因素的问题变成多个单因素的问题.每一次只改变其中的某一个因素,而控制其余几个因素不变,从而研究被改变的这个因素对事物的影响,分别加以研究,最后再综合解决,这种方法叫控制变量法.它是科学探索中的重要思想方法,广泛地运用在各个科学探索和科学实验研究之中. 0x2:控制变量思想在机器学习中的应用 在机器学习项目中,我们可能会将专家领域经验融合到特征工程中,即主观先验. 在设计并获得特征向量后

方差分析与两样本T检验. 1.首先可以看到方差分析(ANOVA)包含两样本T检验,把两样本T检验作为自己的特例.因为ANOVA可以比较多个总体的均值,当然包含两个总体作为特例.实际上,T的平方就是F统计量(m个自由度的T分布之平方恰为自由度为(1,m)的F 分布.因此,这时候二者检验效果完全相同.T 检验和 ANOVA 检验对于所要求的条件也相同: 1)各个组的样本数据内部要相互独立,2)各组皆要正态分布3)各总体的方差相等.上述这3个条件完全相同. 2.如果说要指出差别,则区别仅在下列一点上:

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