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

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.

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

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

一.先遇到document.body.scrollTop值为0的问题 做页面的时候可能会用到位置固定的层,读取document.body.scrollTop来设置层的位置,像这样, window.onscroll=function () { var oId=document.getElementByIdx_x("id"); oId.style.top=document.body.scrollTop+"px"; } 可是怎么没有达到预期效果呢,输出document.b

问题-MyBatis不识别Integer值为0的数据 问题:使用MyBatis的过程中,发现一个值为0的数据,Mybatis所识别,最后定位才发现,是自己的写法有问题, <if test="form.passLine != null and  form.passLine != '' "> and is_live =  #{form.passLine,jdbcType=INTEGER} </if> 更正成: <span style="color:#

/*===================================== 将n阶方阵左下半三角中的元素值置0. 0<n<10. ======================================*/ #include<stdio.h> int main() { int n; ][]; int i,j; scanf("%d",&n); ;i<n;i++) { ;j<n;j++) { a[i][j]=; } } ;i<n;i

原C#代码如下: if (query != null) { switch (query.MethodFlag) { //进出口退补税额统计表 case (int)EnumClassifyCorrectionRSTMethodFlags.CCRSTStatistial: paras[] = ); sqlWhere += "BASETYPE=0"; break; case (int)EnumClassifyCorrectionRSTMethodFlags.CCCustomDistrictS

迷你MVVM框架 avalonjs 0.85发布 本版本对循环绑定做了巨大改进,感谢@soom, @limodou, @ztz, @Gaubee 提供的大量测试文件. fix scanNodes, 在循环绑定(ms-each)扫描元素节点时必须 nextTick,否则旧式IE会忙碌不过来. fix ms-css ,旧式IE style[name] = value, 当value为NaN ,不带单位或不是数值什么会抛异常,需要try catch. 旧式IE下有些元素的innerHTML是只读的,

http://codeforces.com/contest/675/problem/C 题目大意: 给一个环,标号为1-n,然后能从n回到1.让这个环的值为0,最少需要的操作数是多少? 这道题目呀...应该说是自己的问题吧,规律并没有那么难找的,只要我将前缀全部都计算一遍就完全可以找出规律了的...然后竟然没有去那么做. 首先我们分析,最多的次数就是n-1.然后我们再看,因为是一个环,那么如果每次前缀和出现了0,就是说明这一段内可以得到0,那么所移动的次数就可以少1. 然后我们在反过来分析,我们

java中有两种类型一种是数值性,另一种是类变量数值性变量的初始值为0,类变量的初始化为null没做初始化成员变量int性变量是0, 在java中有这么一条规则,声明在方法中的变量在使用时必须要初始化;对于全局变量如果不赋值,会有默认值: package test1; class Test{ int i; public void print(){ System.out.println(i); } } public class test07 { public static void main(St

转自http://wo13145219.iteye.com/blog/2001598 一.先遇到document.body.scrollTop值为0的问题 做页面的时候可能会用到位置固定的层,读取document.body.scrollTop来设置层的位置,像这样, window.onscroll=function () { var oId=document.getElementByIdx_x("id"); oId.style.top=document.body.scrollTop+&

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SELECT INTO和INSERT INTO SELECT的区别   数据库中的数据复制备份 SELECT INTO: 形式: SELECT value1,value2,value3 INTO Table_2 FROM Table_1 Table_2表存在,报错:数据库中已存在名为 'Table_2' 的对象. Table_2表不存在,自动创建表Table_2,成功导入数据 INSERT INTO SELECT: 形式: INSERT INTO Table_2 (v1,v2,v3) SELEC

题目补充: 创建一个接口Shape,其中有抽象方法area,类Circle .Rectangle实现area方法计算其面积并返回. 又有Star实现Shape的area方法,其返回值是0,Star类另有一返回值boolean型方法isStar: 在main方法里创建一个Vector,根据随机数的不同向其中加入Shape的不同子类对象(如是1,生成Circle对象: 如是2,生成Rectangle对象:如是3,生成Star对象).然后将Vector中元素依次取出,判断其是否为Star类.如是返回其

md5sum命令检验MD5值 md5sum命令用于生成和校验文件的md5值.它会逐位对文件的内容进行校验.是文件的内容,与文件名无关,也就是文件内容相同,其md5值相同.md5值是一个128位的二进制数据,转换成16进制则是32(128/4)位的进制值. [root@MYSQL opt]# md5sum mysql-5.7.18-1.el6.x86_64.rpm-bundle.tar 2e7aaa008071462ee353cb71a6c7c20a mysql-5.7.18-1.el6.x86_