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,

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

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,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.

http://blog.renren.com/share/223170925/14708690013 常用显著性检验 1.t检验 适用于计量资料.正态分布.方差具有齐性的两组间小样本比较.包括配对资料间.样本与均数间.两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆. 2.t'检验 应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式. 3.U检验 应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验.

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

8 什么是只考虑主效应的方差分析? 就是不考虑交互效应的方差分析,即认为因素之间是不相互影响的,就是无重复的方差分析.   什么是处理误差 (treatment error).组间误差(between-group error).处理效应(treatment effect)? 这三者都是同一个东西.处理误差 (treatment error) — 组间误差(between-group error) 由于不同处理造成的误差,它反映了处理(超市位置)对观测数据(销售额)的影响,因此称为处理效应(tre

原文地址:SQL Server - 使用 Merge 语句实现表数据之间的对比同步 表数据之间的同步有很多种实现方式,比如删除然后重新 INSERT,或者写一些其它的分支条件判断再加以 INSERT 或者 UPDATE 等.包括在 SSIS Package 中也可以通过 Lookup, Condition Split 等多种 Task 的组合来实现表数据之间的同步.在这里 "同步" 的意思是指每次执行一段代码的时候能够确保 A 表的数据和 B 表的数据始终相同. 可以通过 SQL Se

一.解析xml文件的几种技术:dom4j.sax.jaxb.jdom.dom 1.dom4j dom4j是一个Java的XML API,类似于jdom,用来读写XML文件的.dom4j是一个非常优秀的Java XML API,具有性能优异.功能强大和极端易用使用的特点,同时它也是一个开放源代码的软件. 2.sax SAX(simple API forXML)是一种XML解析的替代方法.相比于DOM,SAX是一种速度更快,更有效的方法.它逐行扫描文档,一边扫描一边解析.而且相比于DOM,SAX可以

Java 中的接口和抽象类之间的对比 一.接口 Interface,将其翻译成插座可能就更好理解了.我们通常利用接口来定义实现类的行为,当你将插座上连接笔记本的三角插头拔掉,换成微波炉插上去的时候,你就会发现,这两样东西它都是三角插头的.那么这个三角插头就可以视为一种规则,而这两样电器就是两个实现了同样规则的构件了.因为实现了同样的规则,使得动态地将一个构件换成另外一个构件变得容易得多.那么在代码中也是相同地道理,当两个类实现了相同的接口,将客户端中原有实现类换成另外一个,就变得简单不过了. 首

做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

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

CSS样式最混乱的一个方面是应用程序中文本扩展的font-size属性.在CSS中,你可以用四个不同的单位度量来显示在web浏览器中的文本 大小.这四个单位哪一种最适合Web? 这个问题引起了广泛的争论.找到一个确定的答案是困难的, 因为这个问题,本身就是如此难以回答. 接触这些单位 1.  “Ems”(em):“em”是一个可伸缩的单位, 用于web文档媒体展示.一个em等于当前的字体大小,例如,如果文档的字体大小是12 pt,1 em等于12 pt.Ems在本质上是可伸缩的,所以2 em相当

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发现分布式是一个发展的趋势,无论是大型网站的负载均衡架构还是大数据框架部署,以及云存储计算系统搭建都离不开多台服务器的连续部署和环境搭建. 当我们的基础架构是分散式或者基于云的,并且我们经常需要处理在大部分相同的服务器上频繁部署大致相同的服务时,我们就应该考虑自动化配置和维护了. 让用户极容易配置和维护数十台.数百台.乃至数千台服务器. 幸运的是,现在有很多运维管理工具是为此目的而设计的,它们能够让我们使用配方,模板,剧本(或者其他描述)来简化环境搭建中的自动化和编排,以提供标准,一致的部署.

一.SPI是一种常用的串行通信接口,与UART不同的地方在于.SPI可以同时挂多个从机,但是UART只能点对点的传输数据,此外SPI有四条线实现数据的传输,而UART采用的是2条实现串行数据的传输 1.SPI的主从机的接口模型 (master和slave在时钟的上升沿采样,下降沿发送数据.数据从最高位(MSB)开始发送.) 用3条通讯总线和1条片选线. MOSI:Master Output Slave Input,顾名思义,即主设备输出/从设备输入.数据从主机输出到从机,主机发送数据. MISO

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表数据之间的同步有很多种实现方式,比如删除然后重新 INSERT,或者写一些其它的分支条件判断再加以 INSERT 或者 UPDATE 等.包括在 SSIS Package 中也可以通过 Lookup, Condition Split 等多种 Task 的组合来实现表数据之间的同步.在这里 "同步" 的意思是指每次执行一段代码的时候能够确保 A 表的数据和 B 表的数据始终相同. 可以通过 SQL Server 中提供的 Merge 语句来实现,并且还可以将操作的细节记录下来.具体的细