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

当涉及到假设检验时,贝叶斯方法可以取代经典的统计方法.这里将使用web分析的具体案例来演示我们的演示. 贝叶斯方法在经典统计中的重要性在此链接. https://towardsdatascience.com/from-frequentism-to-bayesianism-hypothesis-testing-a-simple-illustration-11213232e551 假设检验是统计学中的一个中心话题,它的应用范围很广,超出了数学的范围,即使不是全部科学领域,也可以扩展到大多数科学领域.

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

在多种应用比如word中都有拼写检查和校正功能,具体步骤分为: 拼写错误检测 拼写错误校正: 自动校正:hte -> the 建议一个校正 建议多个校正 拼写错误类型: Non-word Errors非词错误:即写了一个不是单词的词,比如graffe并不存在,应校正为giraffe 检测方法:认为任一不在字典中的词都是一个非词错误,因此字典本身越大越好 校正方法:为错误词产生一个候选,其是跟错误词相似的真词,然后选择加权编辑距离最短或者信道噪声概率最高的那个词. Real-word Errors

后记: 当时能不放弃这个方向是因为这里面涉及了一种很有效的三位场景存储方式,可能给出除图元建模之外的一种三维场景描述方式.这和Flash与位图的对比一样,基于图元的flash始终抵不过基于点描述的位图格式. 总结:OpenNI已经有了一个专门的语句对标定进行了封装,我们不需要再费力去使用自己的代码了. 原文链接:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/09/27/2706417.html 系列文章,作者相当给力! 不过有一个更为强大的文章:

本文描述一种利用OpenCV及傅里叶变换识别图片中文本旋转角度并自动校正的方法,由于对C#比较熟,因此本文将使用OpenCVSharp. 文章参考了http://johnhany.net/2013/11/dft-based-text-rotation-correction,对原作者表示感谢.我基于OpenCVSharp用C#进行了重写,希望能帮到同样用OpenCVSharp的同学. ================= 正文开始 ================= 手里有一张图片如下,是经过旋转的

什么是卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法.它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比)以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题. 它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验:多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等. [] 卡方检验的基本原理[1] [] 卡方检验的基本思想 卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法,它的无效假设H0是:观察频数与期望

Decision Tree:Analysis 大家有没有玩过猜猜看(Twenty Questions)的游戏?我在心里想一件物体,你可以用一些问题来确定我心里想的这个物体:如是不是植物?是否会飞?能游泳不?当你问完这些问题后,你就能得到这个物体的特征,然后猜出我心里想象的那个物体,看是否正确. 这个游戏很简单,但是蕴含的思想却是质朴的.每个问题都会将范围减少,直到特征显现,内蕴的思想就是Decision Tree算法.判定树(Decision Tree)算法是机器学习中很重要的一种算法,有文章声

1. C4.5算法简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法.它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类.C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类. C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的.ID3算法用来构造决策树.决策树是一种类似流程图的树结构,其中每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试,每个分枝代表一个测

一.决策树的类型  在数据挖掘中,决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标. 回归树 的输出是一个实数 (比如房子的价格,病人呆在医院的时间等). 术语分类和回归树 (CART) 包括了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点-比如处理在何处分裂的问题. 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树,之前我们介绍了基于ID3和C4.5算法的决策树. 这里仅仅介绍CART是如何用于分类

> ####################5.2 > X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264, + 222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170) > t.test(X,alternative='greater',mu=225,conf.level = 0.95)#单边检验 One Sample t-test data: X t = 0.66852, df = 15, p-value = 0.257

本文链接:https://www.cnblogs.com/snoopy1866/p/15674999.html 利用PROC FREQ过程中的binomial语句可以很方便地计算单组率置信区间,SAS提供了9种(不包括校正法)计算单组率置信区间的方法,现列举如下: 首先准备示例数据: data test; input out $ weight; cards; 阳性 95 阴性 5 ; run; 1. Wald 法 基于Wald法构建的单组率的置信区间应用非常广泛,且Wald在结构上有着以点估计为

目录 一.经验误差与过拟合 二.评估方法 模型评估方法 1. 留出法(hold-out) 2. 交叉验证法(cross validation) 3. 自助法(bootstrapping) 调参(parameter tuning)和最终模型 数据集(data set) 三.性能度量(performance measure) 1. 回归任务的性能度量 1.1 均方误差.均方根误差 1.2 平方绝对误差 1.3 确定系数\(R^2\) 2. 分类任务的性能度量 2.1 错误率.精度 2.2 查准率.查

reference to : http://blog.csdn.net/a910626/article/details/51548840 一.Scroller是什么? Android里 Scroller类是为了实现View平滑滚动的一个Helper类.通常在自定义的View时使用,在View中定义一个私有成员mScroller = new Scroller(context).设置mScroller滚动的位置时,并不会导致View的滚动,通常是用mScroller记录/计算View滚 动的位置,再

图像清晰度是衡量图像品质优劣的标准之一,清晰的图像能给人以赏心悦目的视觉享受.长期以来,图像扫描设备和图像处理软件的开发生产厂商都很重视图像清晰度处理功能的开发,图像处理人员也在日常的实践中不断摸索出图像清晰度的调节技巧. 数字化图像清晰度的处理原理 清晰度是图像细节边缘变化的敏锐程度.在图像细节的边缘处,光学密度或亮度随位置的变化越敏锐(变化快).越剧烈(反差大),则细节的边缘就越清晰,可辨程度越高. 在图像信息的传递过程中,细节本身及其清晰度都会有所损失.以印刷复制为例,假设原稿为彩色反转片

(原文:Working with Handoff in iOS 8 作者:Gabriel Theodoropoulos 译者:半圆圆) 我想用下面这一个美妙的场景来开始这篇教程:假象一下你正在Mac上用某应用做一件事(比如创建一个演示文稿或创作一幅画作),然后你打算躺在卧室的床上用iPad继续做同一件事.过了一会儿,你得出去了,但是你仍然可以在你的iPhone上用同一个应用继续工作.简单来说,无论你在哪里,你都可以不间断的做你想做的事.这听起来是不是很酷?而且,这在现在看来完全是可行的,但问题是

频率学派(古典学派)和贝叶斯学派是数理统计领域的两大流派. 这两大流派对世界的认知有本质的不同:频率学派认为世界是确定的,有一个本体,这个本体的真值是不变的,我们的目标就是要找到这个真值或真值所在的范围:而贝叶斯学派认为世界是不确定的,人们对世界先有一个预判,而后通过观测数据对这个预判做调整,我们的目标是要找到这个世界的概率分布的最优表达. 本科期间学习的概率论与数理统计更多涉及的是频率学派的经典统计学观点,贝叶斯学派的观点也有接触,但是难以分清楚二者的区别.所以整理这篇博客,梳理关于这两个学派

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

图像如何打开 如何查看它的数据格式并一个个读取 试一下ENVI等 可见,灰度图的Data只有一个值[0],而彩色图的Data却有三个值[142,119,113]. 这是用ENVI的Cursor Value工具查看的 深色表示离的近,白色表示离的远.那么颜色值与深度值的换算公式为?获取每个像素点的颜色值然后换算成深度值吗?颜色是RGB,然后深度值是一个数. 链接1:网上有不少使用Qt做界面,OpenNI为库来开发kinect.或许大家的第一个问题就是询问该怎样使用Kinect来获取颜色信息图和深度

近来在研究跟踪,跟踪的方法其实有很多,如粒子滤波(pf).meanshift跟踪,以及KLT跟踪或叫Lucas光流法,这些方法各自有各自的有点,对于粒子滤波而言,它能够比较好的在全局搜索到最优解,但其求解速度相对较慢,由于其是基于颜色直方图的计算,所以对相同颜色东西不太能够区别,meanshift方法很容易陷入局部最优,但速度还是挺快,所以现在很有一些人是将meanshift跟pf结合做跟踪,恰好在很多方面能够互补. Kanade-Lucas-Tomasi方法,在跟踪方面表现的也不错,尤其在实时

mysql的分页比较简单,只需要limit offset,length就可以获取数据了,但是当offset和length比较大的时候,mysql明显性能下降 1.子查询优化法 先找出第一条数据,然后大于等于这条数据的id就是要获取的数据缺点:数据必须是连续的,可以说不能有where条件,where条件会筛选数据,导致数据失去连续性,具体方法请看下面的查询实例:复制代码 代码如下: mysql> set profiling=1;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec