Z就是正态分布,X^2分布是一个正态分布的平方,t分布是一个正态分布除以(一个X^2分布除以它的自由度然后开根号),F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除 比如X是一个Z分布,Y(n)=X1^2+X2^2+……+Xn^2,这里每个Xn都是一个Z分布,t(n)=X/根号(Y/n),F(m,n)=(Y1/m)/(Y2/N) 各个分布的应用如下:方差已知情况下求均值是Z检验.方差未知求均值是t检验(样本标准差s代替总体标准差R,由样本平均数推断总体平均数)均值方差都未知求方差是X^2检验两

比较重要的四种分布:正态分布.卡方分布.F分布.t分布 卡方分布概率密度曲线 t分布概率密度曲线 F分布概率密度曲线 参考资料: 统计学中四个概率分布 重要抽样分布

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

统计学意义(p值) 结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法.专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标.p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率.如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的.即假设总体中任意变量间均无关联(变量之间的独立性成立),我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果.(这并不是说如果变量间存在关联,我们

版本 如下图中的P.F.M代表什么意思呢? P即primary,主键的意思 F即foreign key,外键的意思 M即mandatory,强制不可为空的意思

函数名中的p和n非别代表表达(presentation)和数值(numeric).地址的表达格式通常是ASCII字符串,数值格式则是存放到套接字地址结构中的二进制值. 参考自:https://blog.csdn.net/eagle51/article/details/53157643?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

1. 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 1.1 衡量两个值线性相关强度的量 1.2 取值范围[-1, 1] 正相关:>0, 负相关:<0, 无相关:=0 1.3 要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下: 方差: Pearson相关系数公式如下: 注意:有了协方差,为什么还使用

public static void main(String[] args) { int a = 8; String s = String.format("%04d", a); System.out.println(s); } length代表的是格式化后字符串的总长度d是个占位符,会被参数a所替换.0是在arr转化为字符后,长度达不到length的时候,前面以0补足.

G  Era 标志符  Text  AD  y  年  Year  1996; 96  M  年中的月份  Month  July; Jul; 07  w  年中的周数  Number  27  W  月份中的周数  Number  2  D  年中的天数  Number  189  d  月份中的天数  Number  10  F  月份中的星期  Number  2  E  星期中的天数  Text  Tuesday; Tue  a  Am/pm 标记  Text  PM  H  一天中的小

相信大家已经对 kafka 的基本概念已经有一定的了解了,下面直接来分析一下 ISR 和 AR 的概念. ISR and AR 简单来说,分区中的所有副本统称为 AR (Assigned Replicas).所有与leader副本保持一定程度同步的副本(包括leader副本在内)组成 ISR (In Sync Replicas). ISR 集合是 AR 集合的一个子集.消息会先发送到leader副本,然后follower副本才能从leader中拉取消息进行同步.同步期间,follow副本相对于l

最近跟一个运维人员学了点新东西,感觉以前没怎么注意,但现在感觉很有用,特来记录一下. linux使用==ll==命令列出列表的时候,前面总是有一堆drwxr-xr-x ,这些代表什么意思从来还没有去在意过,只是找到自己的目录然后一顿操作完事.但是这次在tomcat下部署项目的时候怎么都不能启动,后来找来运维人员一看是因为没有权限,他就告诉我这些都是什么意思,然后我也自己查了一下资料,这里就整理一下,也方便自己记忆. 首先,这些字母表示的是权限的意思 权限的计算从第二位字母开始,三个符号为一组合,

注意:console/terminal中文件目录的颜色设置是可以更改的,故环境不同颜色就可能不一样. 下面是我所用终端的颜色示例: 颜色说明: 白色:普通文件 紫色:目录 红色:有问题的链接文件 蓝绿色:链接文件 绿色:可执行文件 参考资料: 1.https://blog.csdn.net/chaijia9753/article/details/100959605 2.https://blog.csdn.net/xianjie0318/article/details/77930196 --END

@声明变量,@@系统函数,#本地临时表,##全局临时 表    

#1.使用列表推导式 >>> [x**2 for x in range(1,21)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361, 400] #使用lambda >>> [(lambda x:x**2)(x) for x in range(1,21)] [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100, 121, 144,

我们在学习期间都接触过自然常数e,也知道e ≍ 2.718,学过极限的同学应该也知道 那么大家知道e的含义是什么吗?为啥叫“自然常数”? e的含义可以用一个计算利息的例子来解释. 假如你有1块钱,银行抽风了一年利率100%. 如果一年结算一次,一年后就能得到1×(1+1)=2块钱. 如果半年结算一次,上半年的计息计入下半年的本金,一年后就能得到1×(1+0.5)×(1+0.5)=1×(1+0.5)=2.25块钱.这样就多出了两毛五. 如果像余额宝一样,每天都结算利息,那么一年后你就能得到 比最开

参考: L1 Norm Regularization and Sparsity Explained for Dummies 专为小白解释的文章,文笔十分之幽默 why does a small L1 norm give a sparse solution? why does a sparse solution avoid over-fitting? what does regularization do really? 减少feature的数量可以防止over fitting,尤其是在特征比样本

如果不是特别关心内存和性能的话,使用 BigDecimal,否则使用预定义精度的 double 类型.

最近看到有lua面试题,挺有意思的,一张表中有若干个数,0可以代表任何数 比如有张表{9, 2, 4, 1, 3, 0, 0, 0, 0},按照规则这张表中的四个0可以用来代表5,6,7,8,那么这张表是连续的,判断思路我是这样的 1.先遍历表,计算出0的个数 2.对表进行排序 3.计算相邻数之间的差值x,明显,如果x为1,那么这两个是连续的,如果不为1,那么x-1就是这两个数之间需要补充的数的个数,比如6和4的差x ＝ 2,那么6和4之间需要补充的数就是x - 1 ＝ 1,补一个5就可以连续了

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构