http://blog.sina.com.cn/s/blog_72208a6a0101cdt1.html http://www.docin.com/p-350677620.html http://wenku.baidu.com/view/9bd89b7e31b765ce050814d5.html 在进行空间数据分析的时候,很多结果都是基于 Z-score 和P-score 的.P值 我大概明白,指的是最终数据落到这个区间的可能性.但是Z 值到底是什么一直不明白,而且这玩意还对应着一张表,查了这个

转自:https://blog.csdn.net/m0_37777649/article/details/74937242 1.什么是T检验? T检验是假设检验的一种,又叫student t检验(Student’s t test),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. T检验用于检验两个总体的均值差异是否显著. 2.单总体t检验例子 “超级引擎”工厂是一家专门生产汽车引擎的工厂,根据政府发布的新排放要求,引擎排放平均值应低于20ppm,如何证明生产的引擎是否达标

Z检验 statsmodels.stats.weightstats.ztest() import statsmodels.stats.weightstats as sw 参数详解: x1:待检验数据集: x2:待检验数据集:默认为None,双样本检验时不为None: value:在一个样本中,value是原假设下x1的均值.在两个样本中,value为原假设下x1均值与x2均值之差: alternative:str,默认为'two-sided',双尾检验:右尾检验,'larger';左尾检验,'s

原文:http://www.zhufengpeixun.cn/JavaScriptmianshiti/2014-04-01/287.html < script type = "text/javascript" > var x = 1; var y = 0; var z = 0; function add(n) { n = n + 1; } y = add(x); function add(n) { n = n + 3; } z = add(x); s = y + z; &l

这个问题花了一些时间.先看图 这个是t检验里面的公式,但是如何在matlab中找到该式子对应的值,我现在才知道. 就是这样:x=tinv(1-α/2,n-1)----t(n)分布的上侧α分位数       类似的还有MATLAB中解决F分布和t分布问题: x=finv(1-α,n1,n2)----F(n1,n2)分布的上侧α分位数 x=chi2inv(1-α,n)------卡方分布(n)的上侧α分位数 参考:http://blog.sciencenet.cn/blog-733746-59245

简述:      在TCP协议中影响数据发送的三个因素分别为:发送端窗口值.接收端窗口值和拥塞窗口值. 本文主要分析MPTCP中各个子路径对接收端窗口值rcv_wnd的处理.   接收端窗口值的初始化      根据<MPTCP 源码分析(二) 建立子路径>中描述服务端在发送完SYN/ACK并接收到ACK的时候建立新的sock. 在内核实现中,针对连接请求分为两个步骤处理: SYN队列处理:当服务端收到SYN的时候,此连接请求request_sock将被存放于listening socket的

package Demo; class Point { private double x, y; public Point(double x, double y) { this.x = x; this.y = y; } public double getX() { return x; } public void setX(double x) { this.x = x; } public double getY() { return y; } public void setY(double y)

package Demo; public class Point { private double x, y, z; public Point(double _x, double _y, double _z) { x = _x; y = _y; z = _z; } public void setX(double _x) { x = _x; } public double getPointDistance(Point p) { return (p.x - x)*(p.x - x) + (p.y -

原文: http://blog.csdn.net/sxhlovehmm/article/details/41318111 [侵删] ctrl+c和ctrl+z都是中断命令,但是他们的作用却不一样.   ctrl+c是强制中断程序的执行,,进程已经终止.   ctrl+z的是将任务中止(暂停的意思),但是此任务并没有结束,他仍然在进程中他只是维持挂起的状态,用户可以使用fg/bg操作继续前台或后台的任务,fg命令重新启动前台被中断的任务,bg命令把被中断的任务放在后台执行.   例如:当你vi一个

const rational operator*(const rational& lhs, const rational& rhs); 很多程序员第一眼看到它会纳闷:为什么operator*的返回结果是一个const对象?因为如果不是这样,用户就可以做下面这样的坏事: rational a, b, c; ... (a * b) = c;       // 对a*b的结果赋值 我不知道为什么有些程序员会想到对两个数的运算结果直接赋值,但我却知道:如果a,b和c是固定类型,这样做显然是不合法的

看这篇文章的前提:已经看了PRML中的Adaboost的算法流程 看懂下面的内容必须牢牢记住:Adaboost使用的误差函数是指数误差 文章主要目的:理解样本抽样的权值是为什么那样变化的. 得出的结论:训练第m个基分类器ym时,样本n的抽样权重是fm-1在样本n上的指数误差 当ym将第n个样本分对了时,则权值保持不变,否则权值增加exp{αm}(>1)倍   (1) (2) (3) (1)表示分类器fm的误差函数是指数误差函数 (2)表示分类器fm是一系列的基函数(yl,即基分类器)的加权和,α

Java泛型中的标记符含义:  E - Element (在集合中使用,因为集合中存放的是元素) T - Type(Java 类) K - Key(键) V - Value(值) N - Number(数值类型) ? -  表示不确定的java类型 S.U.V  - 2nd.3rd.4th types

对于网络游戏服务器开发熟悉的人,基本都知道bigworld引擎,此引擎包括客户端部分和服务器部分,已经有很多知名的网络游戏通过bigworld来构建游戏.我主要关注bigworld的服务器部分,它是一个分布式的网游服务器,理论上可以支持任意数量的玩家在线游戏,希望通过阅读其源代码能让我知道如何开发一个分布式的网游服务器,这就是研究bigworld的主要意义. 我们将通过阅读bigworld源码了解以下的事情: (1) bigworld服务器整体的结构如何,是由哪些部分组成的 (2) bigwor

#include<stdio.h> main() { int a; printf("请输入一个数字\n"); scanf("%d",&a); switch(a) { case 1:printf("M\n"); break; case 2:printf("T\n"); break; case 3:printf("W\n"); break; case 4:printf("TH\n&

5.5 surfaceflinger对vsync的处理buffer状态图画得不错:http://ju.outofmemory.cn/entry/146313 android设备可能连有多个显示器,APP也有多个surface对应各个layer 显示器可能断开或者连接,layer可能内容更新.属性变化等,因此我们的SurfaceFlinger应该能处理各种各样的情况 SurfaceFlinger.h中有个结构体State及两个该结构体变量mDrawingState(正在使用或者上次使用的状态),m

SPSS单一样本的T检验 如果已知总体均数,进行样本均数与总体均数之间的差异显著性检验属于单一样本的T检验.在SPSS中,单一样本的T检验由"One-Sample T Test"过程来完成. [例子] 有一种新型农药防治柑桔红蜘蛛,进行了9个小区的实验,其防治效果为:               95%,92%,88%,92%,93%,95%,89%,98%,92% 与原用农药的防治效果90%比较,分析其效果是否高于原用农药.该数据保存在"DATA4-2.SAV"文

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

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

LoadRunner_Analysis(z) 分析 lr_Analysis(z) Analysis Summary Page Analysis Summary(分析总结页面) 分为三个部分: Statistics Summary(统计总结).Transaction Summary(事务总结).HTTP Responses Summary(HTTP响应总结): Statistics Summary —— 列出了在场景中统计的全部影响: 可以看到此次测试最多运行了70个Vusers,可以在Runni