sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 效应量可以表示两组样本平均数的差异 效应量可以用d表示,其公式 观察实验组和对照组,效应量越大,两组平均数越远,差异越大 效应量不受样本容量的影响.

做完一个假设检验之后,如果结果具有统计显著性,那么还需要继续计算其效应量,如果结果不具有统计显著性,并且还需要继续进行决策的话,那么需要计算功效. 功效(power):正确拒绝原假设的概率,记作1-β. 假设检验的功效受以下三个因素影响: 样本量 (n):其他条件保持不变,样本量越大,功效就越大. 显著性水平 (α): 其他条件保持不变,显著性水平越低,功效就越小. 两总体之间的差异:其他条件保持不变,总体参数的真实值和估计值之间的差异越大,功效就越大.也可以说,效应量(effect size)

private List<Integer> classId=new ArrayList<Integer>(); business.getClassId()!=null 以上为错误 正确的为: business.getClassId().size>0

class Program { static void Main(string[] args) {//G:\zhyue\backup\projects\Test\ConsoleApplication1\img //var url = "http://seo.jrechina.com/houselist/"; //var res = WebRequestExt.GetData(url); string img_url = @"D:\Documents\Pictures\壁纸\1

Size Balanced Tree(SBT)是目前速度最快的平衡二叉搜索树,且能够进行多种搜索操作,区间操作:和AVL.红黑树.伸展树.Treap类似,SBT也是通过对节点的旋转来维持树的平衡,而相比其他平衡树,SBT维持平衡所需要的额外数据很少,只需要维持以当前节点为根的子树的大小:且SBT的编写复杂度低.因此具有空间优势.速度优势.编写优势. SBT的节点 SBT节点维持很少的额外信息,只需要知道以当前节点为根的子树的大小. struct TreeNode{ int data; TreeN

在<如何计算假设检验的功效(power)和效应量(effect size)?>一文中,我们讲述了如何根据显著性水平α,效应量和样本容量n,计算功效,以及如何根据显著性水平α,功效和样本容量n,计算效应量.但这两个应用都属于事后检验,也就是说,就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想,我们也没有办法改变.因此,我们最好事先就把我们想要达到的功效和效应量确定好,然后根据显著性水平α,功效和效应量,计算样本容量n.这种事前检验的应用用得比较多. 此外,我们都知道,如果假设检验选取的样本量很小,那么

先讨论出现次数大于n/2的数字,如果这样的数字存在,那么这个数出现的次数大于其他数出现的次数的总和. 在数组A中,我们定义两个数据集合a1,a2.a1为出现次数大于n/2的数的集合,a2为其余数组成的集合.对于数组 A中元素a.b,假设a不等于b,那么有两种情况,分别为:a属于a1,b属于a2:a属于a2,b属于a2.对于这两种情况,如 果把a.b从数组A中去掉,集合a1的size依旧是大于a2的.按照这个思路,我们有如下代码: int m; ; for (auto num : nums) {

A/B testing主要用来检测网站或者APP的两个版本中哪一个更好,它的中心思想是把流量一分为二,一份用作experiment group,访问新的版本,另一份用作control group,访问旧的版本. 假设现在有一个网站,要测试是否增大网页Register的字体,可以增加注册用户. 进行AB testing,首先要选择Unit of Diversion, 就是把实验分成两组的标准.在这个实验中,可以选择unique cookies to view the web page. 然后要选定

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.

裸机程序应该是一个很好的选择 1. 不拷贝启动代码,因为我们用自己的启动代码 2.       建立工程目录分级,建立完成后如下所示 拷贝相应代码到对应目录中 Option中拷贝 Core中拷贝 建立新的main文件 将文件加入工程 路径中建立包含 还要为asm文件建立包含 修改2440init.s文件 行(可能你的不是) AREA    Init,CODE,READONLY修改为 AREA    RESET,CODE,READONLY 这样编译器就能找到入口点了 在上面这句下面加上一行 字节对

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

工作中有个真理:如果你连自己所做的工作的来龙去脉都讲不清楚,那你是绝对不可能把这份工作做好的. 这适用于任何行业.如果你支支吾吾,讲不清楚,那么说难听点,你在混日子,没有静下心来工作. 检验标准:随时向别人解释你的工作,让别人提出尖锐的问题,看你是不是答不上来. 16S概念 什么是16S?S是什么意思? 16S分析是用来干嘛的?能分析什么? 16S大致的分析原理是什么? 有点生物学基础的会知道16S和核糖体有关,但大多数还是搞不清楚它们之间的关系. 先明确一些概念: 核糖体:Ribosome,由

---恢复内容开始--- c++ primer plus 第6版 部分二    5-  章 第五章 计算机除了存储外 还可以对数据进行分析.合并.重组.抽取.修改.推断.合成.以及其他操作 1.for循环的组成部分 a 设置初始值 b 执行测试,看循环时候应当继续进行 c 执行循环操作 d 更新用于测试的值 只要测试表达式为true    循环体就会执行 for (initialization; test-expression; update-expression) body test-expr

8 Feature(特性) 8.1 固件升级过程 固件升级通过重启激活的过程是: 1. 主机发一个Firmware Image Download命令,下载固件映像版本到controller.可能有多个固件映像版本的部分需要下载,因此每个固件映像版本部分的下载偏移量在Firmware Image Download命令中指定.Firmware Image Download命令中提供的数据应该符合Firmware Update Granularity,如在Identify Controller数据结构

redis4.0.9 SET\GET方法 从哪里开始 server.c里面有每个redis命令对应的执行方法 如 struct redisCommand redisCommandTable[] = { {"module",moduleCommand,-2,"as",0,NULL,0,0,0,0,0}, {"get",getCommand,2,"rF",0,NULL,1,1,1,0,0}, {"set",se

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计

前言 HashMap 是我们最最最常用的东西了,它就是我们在大学中学习数据结构的时候,学到的哈希表这种数据结构.面试中,HashMap 的问题也是常客,现在卷到必须答出来了,是必须会的知识. 我在学习 HashMap 的过程中,也遇到了不少问题,从概念到使用,整个过程都大大小小有些疑惑,然而我这些疑惑是因为我在某个知识环节上出了问题,导致不能理解,当我看了网上各种关于 HashMap 的有关博客以及 HashMap 的源码后,大致是理解了,但是我又不确定我是否是真的理解了,决定把 HashMap

更多MyCat源码分析,请戳MyCat源码分析系列 BufferPool MyCat的缓冲区采用的是java.nio.ByteBuffer,由BufferPool类统一管理,相关的设置在SystemConfig中.先明确一下相关概念和配置: 每个Buffer单元称之为一个chunk,默认chunk的大小(DEFAULT_BUFFER_CHUNK_SIZE)为4096字节 BufferPool的总大小为DEFAULT_BUFFER_CHUNK_SIZE * processors * 1000,其中

概述 find命令的工作方式:沿着文件层次结构向下遍历,匹配符合条件的文件,并执行相应的操作. 选项 -print:指明打印出匹配文件的文件名(路径).当使用-print时,'\n'作为用于分隔文件的定界符 -print0:指明使用'\0'作为定界符来打印每一个匹配的文件名.当文件名中包含换行符时,这个方法就有用武之地了 -name:指定文件名所必须匹配的字符串.支持通配符 find /home/dd -name "*.txt" -print -iname:-name忽略大小写 -pa

做了几年.net,如今终于要做java了. 需求: 线下终端会定时上传gps位置到服务端,服务端收到数据保存到mysql数据库,当线下终端过多时,问题出现了,首当其冲的是数据库连接池经常会崩溃,单个tomcat到100并发就会抛出异常. 解决思路: 原来是收到一条数据就保存一条数据,现在改为将收到的数据暂存到一个数据池,当满100条数据时再用saveBatch一次性保存,这样终端上传100次其实只建立了一次数据库连接,减轻数据库压力.如果只是这样还有一个不足,就是当数据池的数据一直都不满100条