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

一.综述 Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,图像也更加美观,本文基于seaborn官方API还有自己的一些理解.   1.1.样式控制:axes_style() and set_style() seaborn提供了5个主题: darkgrid 黑色网格(默认) whitegrid 白色网格 dark 黑色背景 white 白色背景 ticks 带刻度线 一个简单的小例子: import numpy as npsns.set_styl

在使用SPSS进行单样本T检验时,很多人都会问,如果数据不符合正太分布,那还能够进行T检验吗?而大样本,我们一般会认为它是符合正太分布的,在鈡型图看来,正太分布,基本左右是对称的,一般具备两个参数,数学期望和标准方差,即:N(p, Q) 如果你的样本数非常少,一般需要进行正太分布检验,检验的方法网上很多,我就不说了 下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素,经过观察分析,进行随机取样,查看最终老鼠是否活着. 问题:很多人认为,雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后,雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老

目的:利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在差异. 适用条件: (1)样本来自的总体应服从或近似服从正态分布: (2)两样本相互独立,两样本的样本量可以不等: 案例分析: 案例描述:评价两位老师的教学质量,试比较其分别任教的甲.乙两班(设甲.乙两班 原成绩相近,不存在差别)考试后的成绩是否存在差异? (数据来源:<统计分析基础教程>张文彤 第十一章) 题目分析:该问题涉及是两个独立样本(教学质量和班级)总体,进行总体均值检验,同时总体近似服从正态分布,因此用两独立样本t检验.

根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验.配对样本t检验.两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验 单样本t检验 单样本t检验(one-sample t-test)又称单样本均数t检验,适用于样本均数$\overline{X}$与已知总体均数$\mu_{0}$的比较,其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数µ是否与已知总体均数$\mu_{0}$有差别 已知总体均数$\mu_{0}$, 一般为标准值.理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值 单样本t检验用于总体标准差σ未知的资料,其统计值t 其

1)条形图 条形图或许是最常用图形,常用来展示分类(different categories on the x-axis)和数值(numeric values on the y-axis)之间的关系.sometimes the bar heights represent counts of cases in the data set, and sometimes they represent values in the data set(有时条形图高度代表数据集中的频数(count),有时候代表

代码(操纵全局变量) xiaojie=1 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],"batch_len:") yy=tf.constant(0) loop_vars=[i,yy] def _recurrence(i,yy):

a=1 b=2 print(a,'+',b,'=',a+b) 输出:1+2=3

学习利用python进行数据分析的笔记&下星期二内部交流会要讲的内容,一并分享给大家.博主粗心大意,有什么不对的地方欢迎指正~还有许多尚待完善的地方,待我一边学习一边完善~ 前言:各种和数据分析相关python库的介绍(前言1~4摘抄自<利用python进行数据分析>) 1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上

学习利用python进行数据分析的笔记儿&下星期二内部交流会要讲的内容,一并分享给大家.博主粗心大意,有什么不对的地方欢迎指正~还有许多尚待完善的地方,待我一边学习一边完善~ 前言:各种和数据分析相关python库的介绍(前言1~4摘抄自<利用python进行数据分析>) 1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘

1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具 (4)线性代数运算.傅里叶变换,以及随机数生成 (5)用于将C.C++.Fortran代码集成到python的工具 2.pandas pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及

记得之前有写过如何用R做随机截距交叉滞后,有些粉丝完全是R小白,还是希望我用mplus做,今天就给大家写写如何用mplus做随机截距交叉滞后. 做之前我们需要知道一些Mplus的默认的设定: observed and latent exogenous variables are correlated, and residuals of observed and latent outcome variables (which do not predict anything) in a path m

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

*****代码在Debian g++ 5.3.1 / clang++ 3.8(C++11)下编写调试***** 由于部分编译器对标准遵循的不同以及自身额外的扩展,本章书中的少数知识点与实际实现存在偏差情况,在实际调试中存在差异时,以书本为准. 1.基本数据类型 计算机世界中的类型有很多,但是基本类型就那么几种,有基本数据类型,媒体类型,设备类型等,目前只学习数据类型.. 基本数据类型包括算术类型和空类型,算术又分为整数和浮点数(即小数).字符和布尔类型从属于整数,bool类型是C++内置类型,但

版权声明:本文为博主原创文章,博客地址:,欢迎大家相互转载交流. 使用R语言做逻辑回归的时候,当自变量中有分类变量(大于两个)的时候,对于回归模型的结果有一点困惑,搜索相关知识发现不少人也有相同的疑问,通过查阅资料这里给出自己的理解. 首先看一个实例(数据下载自:http://freakonometrics.free.fr/db.txt) > db <- read.table("db.txt",header=TRUE,sep=";")> head(

全局变量 测试代码 全局变量既可以是某对象函数创建,也可以是在本程序任何地方创建.全局变量是可以被本程序所有对象或函数引用.下面这段代码中将int.float.char变量定义在main函数之外. // 变量.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" //全局变量 // 整型 int a_nNum = 22; // 浮点型 float fNum = 2.5; // 字符型 char ch = 'A'; int main() { // 整型

首先希望学习 Go 语言的爱好者至少拥有其他语言的编程经验,如果是完全零基础的小白用户,本教程可能并不适合阅读或尝试阅读看看,系列笔记的目标是站在其他语言的角度学习新的语言,理解 Go 语言,进而写出真正的 Go 程序. 编程语言中一般都有变量和常量的概念,对于学习新语言也是一样,变量指的是不同编程语言的特殊之处,而常量就是编程语言的共同点. 学习 Go 语言时尽可能站在宏观角度上分析变量,而常量可能一笑而过或者编程语言不够丰富,所谓的常量其实也是变量,不管怎么样现在让我们开始 Go 语言的学习

MySQL针对不同的用户提供了2中不同的版本: MySQL Community Server:社区版.由MySQL开源社区开发者和爱好者提供技术支持,对开发者开放源代码并提供免费下载. MySQL Enterprise Server:企业版.包括最全面的高级功能和管理工具,不过对用户收费. 下面讲到的MySQL安装都是以免费开源的社区版为基础.打开MySQL数据库官网的下载地址http://dev.mysql.com/downloads/mysql,上面提供了两种安装文件,一种是直接安装的MSI

a.变量类型 变量类型 构造函数 举例 类型检测typeof 字符串 function String() var t = "chua"; var m = new String("chua"); "string" 数字 function Number() var t = 12; var m = new Number(12); "number" 布尔 function Boolean() var t = false; var m

1 shell变量基础 shell变量是一种很"弱"的变量,默认情况下,一个变量保存一个串,shell不关心这个串是什么含义.所以若要进行数学运算,必须使用一些命令例如let.declare.expr.双括号等.shell变量可分为两类:局部变量和环境变量.局部变量只在创建它们的shell中可用.而环境变量则可以在创建它们的shell及其派生出来的任意子进程中使用.有些变量是用户创建的,其他的则是专用shell变量.变量名必须以字母或下划线字符开头.其余的字符可以是字母.数字(0~9)