一.相对危险度(RR)——队列研究中分析暴露因素与发病的关联程度 队列研究是选择暴露及未暴露于某一因素的两组人群,追踪其各自的发病结局,比较两组发病结局的差异,从而判定暴露因素与疾病有无关联及关联大小的一种观察性研究.通常,暴露可以指危险因素,比如吸烟.高血压,也可指服用某种药物.而事件可以是疾病发生,比如肺癌.心血管病,也可指服药后的治疗效果. RR也叫危险比(risk ratio)或率比(rate ratio),是反映暴露与发病(死亡)关联强度的最有用的指标.RR适用于队列研究或随机对照试验

前面我们介绍了通过cnzz的访问明细获取到搜索关键词及对应的入口页面,但是从BD搜索进来的关键词无法完整显示,只能呈现一些bd图片搜索的关键词,这是因为百度宣布从去年5月开始逐渐取消了referer关键词显示,保护站点流量关键词数据信息,第三方将不再可以轻易地窃取到流量关键词,令站点数据更加私密化.站长需要获得网站流量关键词时,可以使用百度站长平台提供的搜索关键词工具或者百度统计相关功能进行查询.是不是有点垄断的意味呢?没办法,国内的市场份额摆在那.当然你也可以针对其他搜索引擎做专门的优化.从统

转载自:http://blog.codinglabs.org/articles/how-web-analytics-data-collection-system-work.html 网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具,比较常用的有谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.本文将简要分析这种数据收集的原理,并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来

导读网站数据统计分析工具是各网站站长和运营人员经常使用的一种工具,常用的有 谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.在此简要分析数据收集的原理,并按照步骤,带领大家一同搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来说,网站统计分析工具需要收集到用户浏览目标网站的行为(如打开某网页.点击某按钮.将商品加入购物车等)及行为附加数据(如某下单行为产生的订单金额等).早期的网站统计往往只收集一

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/mxway/article/details/21321541 在搜索引擎在通常会对关键字出现的次数进行统计,这篇文章分析下使用C++ STL中的map进行统计,及使用字典树进行统计在运行速度,空间及适用场合进行分析.首先随机生成100万个3-6长度的字符串.为了简化问题,字符串中仅由小写字母组成.另外随机生成10万个长度3-8的字符串用于测试map和字典树在查询方面的效率. 下面是使用map和字典树实现的C++代码: STL map实现统

PV(访问量):即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次. UV(独立访客):即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客.00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次. IP(独立IP):指独立IP数.00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次. 雅虎统计指数(YSR):通过来源带来的PV.UV.IP,以及用户停留时间.访问情况.用户行为等因素综合分析按不同权重计算得到的,评判来源质量的指数,指数越高,表明来源质量越高. 现在大多

在经济学.资源管理.生物地理学.政治地理学和人口统计等领域,经常会有如下的研究需求: 研究区域中的富裕区和贫困区之间的最清晰边界在哪里? 研究区域中存在可以找到异常消费模式的位置吗? 研究区域中意想不到的糖尿病高发地在哪里? .常见的分析方法有聚类和异常值分析Anselin Local Monran's I 和Ripley'S K等分析方法.具体解释可以参考 http://resources.arcgis.com/zh-cn/help/main/10.1/index.html#//005p000

use ResourceShare --统计使用情况 alter PROCEDURE StaSheryUse @start datetime, @end datetime, @orgId int AS BEGIN create table #Month ( id ,) primary key not null, [year] int not null, [month] int not null ) --计算全文传递数 ) fulltextCount,YEAR(CreateDate) [year]

1.什么情况下,应用t检验 1. 已知总体的均值m,或者我们假设了一个总体均值m: 2. 我们知道样本的个数n,样本的的方差var,样本的均值m: 3. 我们假设总体,或者样本都是服从正太分布的. 2. 我们的目的,就是要检验这个总体均值m是否合理 3.具体步骤: 参考:http://wiki.mbalib.com/wiki/T%E6%A3%80%E9%AA%8C T检验的步骤 1.建立虚无假设H0:μ1 = μ2,即先假定两个总体平均数之间没有显著差异: 2.计算统计量t值,对于不同类型的问题

结论:协程池还是有必要的,能够有效减小GC的压力. 我的某个服务,为了方(tou)便(lan),一些异步处理的场合直接go出协程来处理. 服务中使用这样的代码来统计GC的延迟: var mem runtime.MemStats runtime.ReadMemStats(&mem) for _, ns := range mem.PauseNs { //汇总 } 在我进行runtime信息统计的时候发现:没有大量go协程的服务,从未出现1ms以上的GC延迟:而存在大量go出协程的服务,1ms以上的G

由于前一段时间胃痛,导致博客园博客都停更了一个月左右.近几天,胃病终于稍微有所好转,决定重新写博文. 前几天,有个朋友刚好问到本人有关 SQL 语句,大致是原表有两列,分别为月份.月份销售额,而需要一条 SQL 语句实现统计出每个月份以及当前月以前月份销售额和.尼玛,感觉还是没有说清,下面用图表示.      SQL 测试表脚本        DECLARE @Temp Table ( ID INT, --- 月份 MoneyData Float --- 金额 ) insert INTO @TE

一.CASE WHEN THEN ELSE END 使用用法. 在用sql语句统计某字段的某种状态的出现的次数,可以考虑用到 CASE WHEN THEN ELSE END 使用用法.当数据量过于庞大,不建议使用. 范例: SUM( CASE WHEN state=0 THEN 1 ELSE 0 END )as deade 二. to_char 将时间戳转为日期格式 , 具体使用情景是可以通过 GROUP BY 聚合 范例: to_char(to_timestamp(add_time), 'YY

CREATE TABLE OrderInfo( ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, CustomerID INT NULL, TotalMoney DECIMAL(18,2) NULL, OrderStatus TINYINT NULL DEFAULT 0, CreateTime DATETIME DEFAULT GETDATE() NOT NULL) INSERT INTO OrderInfo( CustomerID, TotalMoney, OrderStat

参考:http://emuch.net/html/201102/2841741.html 首先是目的不同.F检验用于比较两种分析方法是否存在显著差异(单边检验)或者两种方法紧密度是否存在差异(双边检验),我记得老师说是用于检验新方法是否可行,相当于系统误差.而T检验是利用统计量t,检验操作是否存在误差,或者不同人(不同实验组)之间是否存在误差.按这种说法,如果为了彻底检验新方法,就得必须先做F检验,再做T检验(不存在系统误差方法才可行).简单的说T检验时检验平均值的,F检验时检验标准方差的.第二

//统计数据 根据查询条件 public String getStats(String ipName) { JSONObject obj; JSONArray pageArray = new JSONArray(); SolrQuery query = factory.getQuery(); SolrServer sserver = SolrUtils.getSelectServer(); query.addFilterQuery("ipName:*" + ipName + "

--------首先来看看ip.uv和pv的定义---------- PV(访问量):即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次.UV(独立访客):即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客.00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次.IP(独立IP):即Internet Protocol,指独立IP数.00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次. ----------下面来说ip,pv,uv的区别----------------

//位图的概念就是在个一字节八位的地方存八个状态 比如 bool hash[] 表示某个数字被标记过,一个数字需要一个字节 而bitMap就是可以把每位都用来标记,起到节约空间的目的 //位图的概念就是在个一字节八位的地方存八个状态 #include<stdio.h> ]; // 范围0~799 void bitmap(int n){ ; ; s[insert]|=(<<insertbit); } int findBitmap(int n){ ; ; <<insertb

1. 数据库事务ACID特性 数据库事务的4个特性: 原子性(Atomic): 事务中的多个操作,不可分割,要么都成功,要么都失败: All or Nothing. 一致性(Consistency): 事务操作之后, 数据库所处的状态和业务规则是一致的; 比如a,b账户相互转账之后,总金额不变: 隔离性(Isolation): 多个事务之间就像是串行执行一样,不相互影响; 持久性(Durability): 事务提交后被持久化到永久存储. 2. 隔离性 其中 隔离性 分为了四种: READ UNC

Activity和Fragment各自理论上的生命周期 Activity的生命周期是较为经典也最清晰的,在此不表: Fragment从出现到广泛运用也有一段时间了,其标准生命周期也仅比Activity多出一些流程,如onCreateView(); Activity和Fragment在实际编码中必定是结合出现的,表现为Activity作为容器,装载有一个或若干个Fragment: 装载多个Fragment时,经常使用TabHost和Viewpager作为载体: 在实际编码中发现,Activity和

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT

一.什么是统计信息 统计信息主要是描述数据库中表,索引的大小,规模,数据分布状况等的一类信息.例如,表的行数,块数,平均每行的大小,索引的leaf blocks,索引字段的行数,不同值的大小等,都属于统计信息.CBO正是根据这些统计信息数据,计算出不同访问路径下,不同join 方式下,各种计划的成本,最后选择出成本最小的计划.统计信息是存放在数据字典表中的,如tab$,一般可通过察看某些视图来获取统计信息状况,如DBA_TABLES,DBA_INDEXES,DBA_TAB_COL_STATIST