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

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

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,

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.

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

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.

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

P<0.05就够了?还要校正!校正!3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载▼   分类: 数理统计 (转  医生科研助手 解螺旋 微信公众号)   当有多组数据要比较时,不管是ANOVA,还是非参的Kruskal-Wallis检验等等,都只能看出整体的几组之间有没有差异.要是有,那么差异在哪里呢?还要做个两两比较才知道.OK,两两比较又要怎么做?有的小伙伴自然而然地会想到,每两组之间做一个T检验不就好了.To naive!这是个吃力不讨好的活,用这样的方式打开T检验会增加

F#之旅0 - 开端 UWP的学习告一段落,CozyRSS的UWP版本并没有做.UWP跟wpf开发几乎一模一样,然后又引入了很多针对移动设备的东西,这部分有点像android.没啥太大的意思,不难,估计坑不少,但是暂时的没太大的欲望去玩. 学一门函数式编程语言,听起来就是一件不错的事情. 函数式编程,准确的来说应该是函数式编程这种编程范式,在很多中编程语言中都可以玩的.现在流行的js.python.lua.c++.java都有闭包了,至于惰性计算.常量,也好像不那么重要.但是既然特意说学一门函数

驱动开发读书笔记. 0.05 linux 2.6 platform device register 平台设备注册 2/2 共2篇 下面这段摘自 linux源码里面的文档 : 内核版本2.6.22Documentation/driver-model/platform.txt找到一篇译文:http://blog.csdn.net/yili_xie/article/details/5193609 Device Enumeration 82 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 83 As a rule

ffmpeg -i 10.wmv -c:v libx264 -c:a aac -strict -2 -f hls -hls_list_size 0 -hls_time 5 C:\fm\074\10\10.m3u8

125-盗梦空间 内存限制:64MB 时间限制:3000ms 特判: No 通过数:8 提交数:10 难度:2 题目描述: <盗梦空间>是一部精彩的影片,在这部电影里,Cobb等人可以进入梦境之中,梦境里的时间会比现实中的时间过得快得多,这里假设现实中的3分钟,在梦里就是1小时. 然而,Cobb他们利用强效镇静剂,可以从第一层梦境进入第二层梦境,甚至进入三层,四层梦境,每层梦境都会产生同样的时间加速效果.那么现在给你Cobb在各层梦境中经历的时间,你能算出现实世界过了多长时间吗? 比如,Cob

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

变量说明:   $$     #Shell本身的PID(ProcessID) $!     #Shell最后运行的后台Process的PID $?     #最后运行的命令的结束代码(返回值) $-     #使用Set命令设定的Flag一览 $*     #所有参数列表.如'$*'用「'」括起来的情况.以'$1 $2 - $n'的形式输出所有参数 $@     #所有参数列表.如'$@'用「'」括起来的情况.以'$1' '$2' - '$n' 的形式输出所有参数 $#     #添加到Shel

VTY是路由器的远程登陆的虚拟端口,0 4表示可以同时打开5个会话,line vty 0 4是进入VTY端口,对VTY端口进行配置,比如说配置密码,或者ACL. 进入VTY 0 0 好象没什么实际操作意义,这是第一个开启的远程登陆,就算对这个做限制,也会从1登陆. line vty 0 1180 也就是允许同时有1181个终端远程登陆. 一般的设备都是一个控制台端口,也就是console 0

1.以EPIT为例 EPIT(Enhanced Periodic Interrupt Timer)为增强型周期中断定时器,其中有CR控制寄存器,要设置CR寄存器的SWR位,代码如下: // Assert software reset for the timer     OUTREG32(&pEPIT->CR, CSP_BITFMASK(EPIT_CR_SWR)); 其中CSP_BITFMASK宏定义如下: #define CSP_BITFMASK(bit) (((1U << (b

Chi-square distribution introduction 这个视频真的好,完美地解释了卡方统计量是怎么来的! 我们有一个标准正态分布的总体,我们从其中抽一次,取该值的平方就是Q1统计量:抽两次,取两次值得平方和,就是Q2统计量:以此类推... 这就是自由度逐渐增加的卡方分布. 卡方分布 可以用于比较两组数(A和B)是否来源于一个分布,假设B和A同分布(通常假设为正态分布),那么就可以推出B的期望值. 然后就可以计算这两组数的卡方统计量,查表. 常见的一个例子就是检验赌博机/硬币是

显著性水平α与P值: 1.显著性水平是估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率,用α表示. 显著性是对差异的程度而言的,是在进行假设检验前确定的一个可允许作为判断界限的小概率标准. 2.P值是用来判定假设检验结果的一个参数,也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较. P值(P value)就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率.如果P值很小,说明原假设情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理就有理由拒绝原假设,P值越小,拒绝原假设的理由越充分. 总结,P值

从具有t值来看,你是在进行T检验.T检验是平均值的比较方法. T检验分为三种方法: 1. 单一样本t检验(One-sample t test),是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异.例如,你选取了5个人,测定了他们的身高,要看这五个人的身高平均值是否高于.低于还是等于1.70m,就需要用这个检验方法. 2. 配对样本t检验(paired-samples t test),是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异.比如,你选取了5个人,分别在饭前和饭后测量了他们的体重,想检测吃饭对他们的体

一.主要功能与需求分析 1.本金为100万,利率或者投资回报率为3%,投资年限为30年,那么,30年后所获得的利息收入:按复利计算公式来计算就是:1,000,000×(1+3%)^30 2.如果按照单利计算,本息的最终收益 3.假如30年之后要筹措到300万元的养老金,平均的年回报率是3%,那么,现在必须投入的本金是多少呢? 4.利率这么低,复利计算收益都这么厉害了,如果拿100万元去买年报酬率10%的股票,若一切顺利,过多长时间,100万元就变成200万元呢? 5.如果我希望在十年内将100万