SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

又忙了一周多,今天过来再整理一些东西.国内做产险精算的,准备金的居多,从精算部落中的帖子的跟帖情况可见一斑.既然准备金更容易受到大家的关注,今天再整理一个关于准备金的个人看法,给精算部落收敛一下人气,呵呵   究竟产险业务准备金怎么做?三角形方法就是所谓的精算方法吗?这不就是统计方法吗?与统计方法有什么区别呢?这些问题是我听过的来自非精算圈的最多的问题.客观地讲,仅仅是个人看法,估计很多同仁不认同,传统的三角形方法的确是基于统计预测的方法,很多学过统计的人士看过三角形后,就能够知道其中的含义.记

[声明:如需转载本文,请注明来源] 一.数据说明 启动时间用同一台设备,同一个包进行启动时间的测试,其中三组样本数据(每组100份对比数据)如下: 设备pro-5-1 base_list_1 = [0.944, 0.901, 0.957, 0.911, 1.189, 0.93, 0.94, 0.932, 0.951, 0.911, 0.934, 0.903, 0.922, 0.917, 0.931, 0.962, 0.945, 1.254, 0.918, 0.913, 0.931, 0.935,

nested_design 嵌套设计 li_volleyball ,邓邦良 2016年3月6日 嵌套设计 一.基本概念 嵌套设计(nested design)又称为窝设计和套设计,与析因设计的处理不同,嵌套设计不是各因素个水平的全面组合,而是各因素按其隶属关系系统分组,各因素水平之间没有交叉. 

2011-07-05 08:57 ARCGIS地统计学计算文件后缀名为.shp文件制作 ARCAMP软件要进行地统计计算的文件后格式后缀名必须为.shp的文件,网上介绍的方法复杂难懂,那么制作.shp的文件怎么制作呢? 1.打开ArcMAP软件,点菜单栏“工具”下拉菜单中的“添加XY数据”,出现“添加XY数据”对话框,添加电子表格数据 “.dbf3”格式文件(参考“用ArcGIS9.3中标出地图中GPS点方法”第3点),点确定,GPS采集点出来了. 2.右单击图层栏刚才“添加XY数据”进来的文件

网络统计学与web前端开发基础技术 学习web前端开发基础技术(网页设计)需要了解:HTML.CSS.JavaScript三种语言.下面我们就来了解一下这三门技术在网页设计中的用途: HTML是网页内容的载体:内容就是网页制作者放在页面上想要让用户浏览的信息,可以包含文字.图片.视频.表格等: CSS样式是表现(外观控制):就像网页的外衣.比如,标题字体.颜色变化,或为标题加入背景图片.边框等.所有这些用来改变内容外观的东西称之为表现: JavaScript是用来实现网页上的动态效果:如鼠标滑过

 引言 Introduction 需要特别说明,spm是每一个体素为单位,计算统计量,进行t检验. 1.分别在每个体素上做方差分析; 2.对每个体素的方差分析结果,计算t检验统计量; 3.计算等同于t检验统计量的z值; 4.绘制一副t检验统计量map,或者z值map; 5.利用随机场理论,纠正统计检验结果的显著性水平. 命名说明 Naming of parts observation = a voxel value, in the voxel we are analysing, for one

       一般而言我们都会使用Excel来统计测试结果,除了Excel之外,还有SAS等软件,也是可以统计测试结果的,本人也是SAS的初学者,现在我就给大家介绍一下SAS的简单使用,随着我不断的学习统计学的知识,我也希望今后能更深入的探究这些统计学软件的功能,并将这些功能和测试相关联. 第一部分:SAS软件的基本使用 1: 打开SAS 软件. 2:在"Program Editor"输入框中输入如下代码( 初始时间是2010年2月1日00:00:00,每一秒钟取一个数据点,有两行统计

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

二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distribution 负二项分布  | Negative binomial distribution 指数分布 | Exponential Distribution Βeta分布 | beta distribution Βeta二项分布 | Beta-binomial distribution 几何分布

scipy.stats与统计学:4个概率分布:N,chi2,F,t   四个常用分布的概率密度函数.分布函数.期望.分位数.以及期望方差标准差中位数原点矩: 1,正态分布: from scipy.stats import norm (1)概率密度函数: norm.pdf(x, mu, sigma) # 返回N(mu,sigma^2)的概率密度函数在 x 处的值 (2)概率分布函数: norm.cdf(x, mu, sigma) # 返回N(mu,sigma^2)的概率密度函数在 负无穷 到 x

图灵数学·统计学丛书01-概率论及其应用(第1卷·第3版)-[美]William.Feller-人民邮电出版社.pdf 图灵数学·统计学丛书01-金融数学:衍生产品定价引论-[英]M·巴克斯特&A·伦尼-叶中行&王桂兰&林建忠(译)-人民邮电出版社-2006.pdf 图灵数学·统计学丛书02-偏微分方程数值解(第2版)-[英]K·W·莫顿-人民邮电出版社-2006.pdf 图灵数学·统计学丛书03-流形上的微积分:高等微积分中的一些经典定理的现代化处理(双语版)-[美]M·斯皮瓦克

[题目]1920 空间统计学 [题意]给定m维空间中的n个点坐标,满足每一维坐标大小都在[0,3]之间,现在对于[0,3*m]的每个数字x统计曼哈顿距离为x的有序点对数.\(n \leq 2*10^5,m \leq 9\). [算法]状压DP m范围很小,考虑设计状压DP的状态,可以想到设到达某个坐标j(将m维坐标压成m位四进制数)步数为k(距离等价于步数)的点数,但是难以转移.考虑按维转移,考虑每一维往外走的情况来转移. 设\(f_{i,j,k}\)表示前i维,到达坐标j,步数为k的点数.转移

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

回我们初次见识了统计学理论中的“独孤九剑”——贝叶斯统计学(戳这里回顾),它的起源便是大名鼎鼎的贝叶斯定理. 整个贝叶斯统计学的精髓可以用贝叶斯定理这一条式子来概括: 我们做数据分析,绝大多数情况下希望得到的是关于某种假说是否成立的信息.等式左边的P(参数 | 数据),正是在观察到了手头上的数据的前提下,假说成立的概率.这里的“参数”,只不过是描述我们感兴趣的假说的数字而已. 比如说,在第1集<你真的懂p值吗?>里(戳这里回顾),蓝精灵抛一枚钢蹦儿,想知道它是不是均匀的.那么,关于钢镚儿是否均

机器学习 Machine Learning:提供数据分析的能力,机器学习是大数据时代必不可少的核心技术,道理很简单:收集.存储.传输.管理大数据的目的,是为了“利用”大数据,而如果没有机器学习技术分析数据,则“利用”就无从谈起. 数据挖掘 Data mining:数据挖掘是从海量数据中发掘只是,这就比然涉及对海量数据的管理和分析.大体来说,数据库领域的研究为数据挖掘提供数据管理技术,而机器学习和统计学的研究为数据挖掘提供数据分析技术. 统计学:由于统计学的研究成果通常需要经由机器学习研究来形成有

通过专门检索和其他课本的比较,得到了如下结论.统计学在分析数据时,需要对数据进行最基础的描述性分析.在众多描述分析的指标中,平均数指标能够反映分布数列集中趋势.但是平均数指标包括两类:一类是数值平均数.另一类是位置平均数. 在平常用的时候"average"跟"mean"基本上是一个意思.但是在统计学的范畴内,"average"这个概念可以用三种方法来代表.就是"mean","mode"和"medi

T distribution 定义 在概率论和统计学中,学生t-分布(t-distribution),可简称为t分布,用于根据小样本来估计 呈正态分布且方差未知的总体的均值.如果总体方差已知(例如在样本数量足够多时),则应该用正态分布来估计总体均值. In probability and statistics, Student's t-distribution (or simply the t-distribution) is any member of a family of continuo

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

统计学与线性代数 用Numpy进行简单的描述性统计计算 import numpy as np from scipy.stats import scoreatpercentile data=np.loadtxt(,),skiprows=,uppack=True) #加载数据 print("Max method",data.max()) print("Max function",np.max(data)) print("Min method",dat

统计之都 http://cos.name/ 让你拥有超能力:程序员应该掌握的统计学公式 Statistical Formulas For Programmers http://www.evanmiller.org/statistical-formulas-for-programmers.html#prop_ci 如何学习统计学,或我的学习之路——初学者写给初学者 http://cos.name/2008/11/how-to-learn-statistics-by-jthu/