http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51184556 T检验 T检验,亦称student t检验(Student's t test),学生t检验(英语:Student's t-test)是指虚无假设成立时的任一检定统计有学生t-分布的统计假说检定,属于母数统计.学生t检验常作为检验一群来自常态分配母体的独立样本之期望值的是否为某一实数,或是二群来自常态分配母体的独立样本之期望值的差是否为某一实数. 主要用于样本含量较小(例如n<30),总

简介 在商业应用中,时间是最重要的因素,能够提升成功率.然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步.但是随着技术的发展,出现了很多有效的方法,能够让我们预测未来.不要担心,本文并不会讨论时间机器,讨论的都是很实用的东西. 本文将要讨论关于预测的方法.有一种预测是跟时间相关的,而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型.这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策. 当我们处理时序序列数据的时候,时间序列模型是非常有用的模型.大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量,网站流

Over the last seven years more than 200 quantitative finance articles have been written by members of the QuantStart team, prominent quant finance academics, researchers and industry professionals. 在过去七年中,QuantStart一共发表了200多篇量化金融文章,这些文章的作者包括QS团队成员.优秀

1. Cointegration 2. Vector Autoregressive Model 3. Impulse-response Function 4. Volatility Modeling with asymmetric GARCH Models(exponential and threshold) 5. News Impact Curve

当某个请求能够被成功路由的前提是它满足某个Route对象设置的路由规则,具体来说,当前请求的URL不仅需要满足路由模板体现的路径模式,请求还需要满足Route对象的所有约束.路由系统采用IRouteConstraint接口来表示路由约束,所以我们在接下来的内容中将路由约束统称为RouteConstraint. 在大部分情况下,约束都是针对路由模板中定义的某个路由参数,其目的在于验证URL携带的某部分的内容是否有效.不过也有一些约束与路由参数无关,这些约束规范往往是除URL之前的其他请求元素,比如

整个社会对虚拟现实的研究和开发源于上个世纪六十年代,计算机图形学.人机接口技术.图像处理与模式识别.多传感技术.语音处理与音响技术.高性能计算机系统.人工智能等领域在之后半个世纪取得了长足的发展为虚拟现实产业爆发打下的坚实的基础. 2014年Facebook以20亿美元收购的Oculus已经是VR行业领头羊,预计将于2016年初推出第一代面向大众的商用虚拟现实头戴式眼镜Oculus Rift;Sony在3D头盔就是行业领先者,预计将于16年上半年推出PlayStation VR,与PS4搭配使用

学过的统计知识忘光了,飞速恶补了一下能用到的,此篇多有错误今后看到再改= =||| 成对t检验(Paired ttest) 将两组测量值对应相减,再将所得差值看作服从正态分布的随机变量,然后再做关于差值的均值的假设检验. matlab:[h, p, ci, stats] = ttest(x, y, 'name', 'value'); ▷ OPTIONS: …'Alpha' :显著性水平(0, 1) …'Dim' :第一非单值维度(默认) …'Tail' :备择假设类型(‘both’(默认)|'r

#region 检验参数合法性,数值类型不小于0,引用类型不能为null,否则抛出异常 /// <summary> /// 检验参数合法性,数值类型不小于0,引用类型不能为null,否则抛出异常 /// </summary> /// <param name="arg">待检参数</param> /// <param name="argName">待检参数名称</param> /// <pa

通过<EnableCorsAttribute特性背后的故事>我们知道:由CorsPolicyProvider提供的CorsPolicy表示目标Action采用的资源授权策略,ASP.NET Web API最终需要利用它对具体的跨域资源请求实施授权检验并生成相应的CORS响应报头.在ASP.NET Web API的应用编程接口中,资源授权检验的结果通过类型CorsResult来表示. 一.CorsResult CorsResult定义在命名空间"System.Web.Cors"

R data analysis examples 功效分析 power analysis for one-sample t-test单样本t检验 例1.一批电灯泡,标准寿命850小时,标准偏差50,40小时的差值是巨大的,此研究设定效应值d= (850-810)/50,希望有90%的可能检测到,即功效值为0.9,还希望有95%的把握不误报显著差异, 问需要多少支电灯泡. H0=850,HA=810 library('pwr') pwr.t.test(d=(850-810)/50,power=0.

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Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)基于累积分布函数,用以检验一个经验分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著性差异. 两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的差异都敏感而成为比较两样本的最有用且常规的非参数方法之一. 优点:该检验不依赖于要测试的累积分布函数,相比于卡方拟合检验(卡方检验需要50个以上的样本),不需要大量的样本. 缺点:只适用于连续分布:在分布中间敏感,在两端不够敏感:最大的局限在于整个分布需要完全确定,如果位置,形状等参数都是

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,就是能够拒

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Why ? 合法性检查对于程序的健壮性具有重要作用.在Android开发中,良好的合法性检查设计机制可以使程序更加清晰,产生bug更少,交互更加友好. What ? 合法性检查的目的在于确定边界.对于在程序中流动的数据来说,其流动路径往往是很复杂的.为了保证程序的健壮性,需要保证数据从一端流入并且从另外一端流出的过程中不会发生异常行为.数据流经的每一个方法都必须保证异常被正确处理.为了让每一个函数清晰简单,有必要在数据进入函数之前保证其合法性.让函数中的逻辑不受数据边界的影响. Who ? 接受

一.基本介绍(关于下列五个定义来自http://www.cnblogs.com/zhangziqiu/archive/2011/03/30/ComputerCode.html#!comments,谢原博主分享) 什么是机器数:一个数在计算机中的二进制表示形式,  叫做这个数的机器数.机器数是带符号的,在计算机用一个数的最高位存放符号, 正数为0, 负数为1.比如,十进制中的数 +3 ,计算机字长为8位,转换成二进制就是00000011.如果是 -3 ,就是 10000011 . 什么是真值:因为

一.模型假设 传统多元线性回归模型 最重要的假设的原理为: 1. 自变量和因变量之间存在多元线性关系,因变量y能够被x1,x2-.x{k}完全地线性解释:2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差 其它假设主要为: 1.模型线性,设定正确: 2.无多重共线性: 3.无内生性: 4.随机误差项具有条件零均值.同方差.以及无自相关: 5.随机误差项正态分布 具体见另一篇文章:回归模型的基本假设 二.估计方法 目标:估计出多元回归模型的参数 注:下文皆为矩阵表述,X为自变量矩阵(n*k维),y为因

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   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,

柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验(Колмогоров-Смирнов检验)基于累计分布函数,用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同. 在进行cumulative probability统计(如下图)的时候,你怎么知道组之间是否有显著性差异?有人首先想到单因素方差分析或双尾检验(2 tailed TEST).其实这些是不准确的,最好采用Kolmogorov-Smirnov test(柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验)来分析变量是否符合某种分布或比较两组之间有无显著性差异. Ko

曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney检验) How the Mann-Whitney test works Mann-Whitney检验又叫做秩和检验,是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验.思想是这样的:假定要检验两组数据之间有没有差异.首先,不管分组把所有数据排序.按照数值大小给定一个值叫做秩.最小的值秩为1,最大的为N(假定两个样本总共有N个观察值).如果有相同的值,就得到相同的秩.相同的值的秩是他们的秩的平均值.如果两组的秩的和差距比较大,就会得出较小的p值,认为这两组间有显著差