gpower效应量怎么计算

2024-08-19

如何计算假设检验的功效（power）和效应量（effect size）？

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)

效应量Effect Size

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.

PV 并发量的计算

http://blog.csdn.net/xingxing513234072/article/details/17336573 PV与并发之间换算的算法换算公式并发连接数 = PV / 统计时间 * 页面衍生连接次数 * http响应时间 * 因数 / web服务器数量 PV = 并发连接数 * 统计时间 * web服务器数量/ 页面衍生连接次数 / http响应时间 / 因数解释: 统计时间 : pv统计的总时间,单位秒,要计算一天的pv就是86400秒页面衍生连接次数: 一个HTML页

如何确定假设检验的样本量（sample size）？

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

All I know about A/B Test (1) : 均值型指标与比值（率）型指标的计算区别

因为最近在找实习,所以打算把自己之前学过的关数据分析的知识总结(复习)一下.在总结A/B test时,我发现中文互联网中关于A/B test的总结已经很多了,但是对于均值型指标和比值(率)型指标在设计实验.计算统计量时的区别却没有一个很明确的总结.甚至有的文章给出的计算公式语焉不详.前后矛盾,计算样本数量给的是均值型指标的计算公式,计算Z值时又给出了比值(率)型指标的计算公式. 均值型指标和比值(率)型指标在互联网数据分析中,有许多指标是数据分析师所关心的,对于不同的数据分析任务需要选取合适的

SubSonic3.0 Demo1.0——应用了T4模版可减少开发过程中70%以上的代码量以及80%以上的出错率

应网友的要求,抽了点时间写了这个Demo,希望对2.2版想升级到3.0的朋友或正在使用3.0的朋友有所帮助.大家在使用Demo过程中如果发现什么问题或有什么建议,可以直接将Bug提交给我或告诉我,我会抽时间进行处理的,如果支持我写的文章,也请登陆我的博客推荐一下,有你的支持,我会更有动力. 本Demo使用了T4模版,可以通过模版的应用达到快速开发目的,在我实际的项目当中,可减少70%以上的代码量(计算方面的代码都放在了逻辑层,而逻辑层代码绝大部分都是直接生成)以及80%以上的出错率(程序员平常最

大数据量表中，增加一个NOT NULL的新列

这次,发布清洗列表功能,需要对数据库进行升级.MailingList表加个IfCleaning字段,所有的t_User*表加个IfCleaned字段. 脚本如下对所有的t_User表执行 alter table t_User** add IfCleaned bit default(0) not null 对Mailing list表执行 alter table t_MailingList add IfCleanning bit default(0) not null 简简单单的两个

转载：四两拨千斤：借助Spark GraphX将QQ千亿关系链计算提速20倍

四两拨千斤:借助Spark GraphX将QQ千亿关系链计算提速20倍时间 2016-07-22 16:57:00 炼数成金相似文章 (5) 原文 http://www.dataguru.cn/article-9648-1.html 主题 Graphx Spark 腾讯QQ有着国内最大的关系链,而共同好友数,属于社交网络分析的基本指标之一,是其它复杂指标的基础.借助Spark GraphX,我们用寥寥100行核心代码,在高配置的TDW-Spark集群上,只花了2个半小时,便完成了原来需要2

JavaScript 语法——字面量，变量，操作符，语句，关键字，注释，函数，字符集

JavaScript 是一个程序语言. 语法规则定义了语言结构. 它是一个轻量级,但功能强大的编程语言. ㈠JavaScript 字面量在编程语言中,一般固定值称为字面量,如 3.14. ⑴数字(Number)字面量可以是整数或者是小数,或者是科学计数(e). <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>数字字面量</title>

阿里云亮相2019联通合作伙伴大会，边缘计算等3款云产品助力5G时代产业数字化转型

4月23日,2019中国联通合作伙伴大会在上海正式开幕,本次大会以“合作不设限,共筑新生态”为主题,涉及5G.边缘计算.云计算.物联网.新媒体.人工智能.互联网化等各领域超过600家合作伙伴与3万名各行业观众参会. 据了解,本次大会上,阿里云与众多行业玩家同台竞技,展出了边缘计算.视频云等系列面向5G场景的创新解决方案,并结合阿里巴巴独特的电商.物流.零售等生态,现场展示了基于物联网无线连接的应用场景. 边缘节点服务– 离用户更近的计算边缘计算是5G时代的新型基础设施,阿里云的边缘节点服务EN

胡喜：从 BASIC 到 basic ，蚂蚁金服技术要解决两个基本的计算问题

摘要: 揭开 BASIC College 神秘面纱,蚂蚁金服首次揭秘人才培养机制. 导读:5 月 6 日,蚂蚁金服副 CTO 胡喜在 2019 年 QCon 上做了<蚂蚁金服十五年技术架构演进之路>的演讲.借此机会,也和大家深入讨论了一下蚂蚁金服对金融科技未来的判断,并首次对外曝光了蚂蚁金服技术人才培训体系以及 BASIC College 项目. 主要观点蚂蚁金服过去十五年,通过技术重塑了支付和微贷业务.Blockchain (区块链).ArtificialIntelligence(人工智能

js处理文章详情页点击量统计

具体需求:在文章管理系统中,需要统计文章详情页面的点击量,来体现该文章是否受用户欢迎,方便管理员调整日后编辑新文章时的内容方向. 解决方案:设置有过期时间的cookie 我们在访问文章详情页面时,拿到该文章的id和该文章所属栏目的id,配合一些特殊符号,以组合成一个独一无二的专属该文章页的cookie名,避免影响其他文章页面的点击量统计.例如有一篇文章名为<水浒传内容简析>的文章,该文章id为7,隶属于<四大名著>栏目下,该文章栏目为2,我给出一段特殊字符串:"jia&q

（一）tensorflow-gpu2.0学习笔记之开篇（cpu和gpu计算速度比较）

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

SPSSAU新功能上线：高级公式、综合得分一键计算！

一直关注我们的朋友们一定会发现,近期SPSSAU增添了很多新功能. 我们精挑细选出6个最常使用的功能,介绍给大家,看看这些新功能你有没有解锁成功呢? 01 一键删除无效样本 “无效样本”功能中,添加了一键删除无效样本的按钮. 筛选出无效样本后,你可以直接选中[删除无效样本]按钮,一键删除无效样本. 当然,这样做可能有一些风险,因为删除操作无法恢复.也就是说一定要确保筛除出的样本确实是不符合研究条件的样本,再进行删除. 建议大家可以先备份数据(强烈建议!),或者先标识出无效样本.在右上角-[我

全量同步Elasticsearch方案之Canal

一.前言 Canal 是阿里的一款开源项目,纯 Java 开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了 MySQL(也支持 mariaDB). Canal 除了支持 binlog 实时增量同步数据库之外也支持全量同步 ,本文主要分享使用Canal来实现从MySQL到Elasticsearch的全量同步: 可通过使用 adapter 的 REST 接口手动触发 ETL 任务,实现全量同步. 在执行全量同步的时候,同一个 destination 的增量同步任务会被阻塞

GWAS | 全基因组关联分析 | Linkage disequilibrium (LD)连锁不平衡 | 曼哈顿图 Manhattan_plot | QQ_plot | haplotype phasing

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

Meta-Analysis

meta-analysis是用统计的概念与方法,去收集.整理与分析之前学者专家针对某个主题所做的众多实证研究,希望能够找出该问题或所关切的变量之间的明确关系模式,可弥补传统的Review Articles(文献综述)的不足. 根据统计假设的不同可将Meta 分析方法分为两类:固定效应模型和随机效应模型,前者假设所有研究享有共同的真实效应大小,后者假设所有研究的真实效应大小不同,具体体现在计算所有研究平均效应的权重上.由于随机效应模型比较符合实际,得到了Meta分析家们的认可,正被广泛应用开来.

（十一）T检验-第二部分

了解什么是有效大小,尝试一个单一样本t检验的完整示例. 效应量调查研究的一个重要方面是效应量,在实验性研究中或存在处理变量的研究中,效应量是指处理效应的大小,意思很直观: 在非实验性研究中,效应量是指变量之间的关系强度,在 z 检验或 t 检验中,最简单的效应量衡量指标是均值差异,即两个均值之间的差异,在 z 检验或单样本 t 检验中,均值差异等于 x 拔减去 μ,当变量的含义很容易明白时,也就是说不需要专门的训练就知道其中的含义,这时候均值差异就很有用. 来做一道小测试题,以下哪些变量的含义

二型错误和功效（Type II Errors and Test Power）

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 二型错误和检验功效 :如果我们想问H1真正正确的概率?或问真实效应?二型错误代表假阴性B代表二型错误的概率 (假阴性)power效应代表真阴

App推广

一行业常见名词解释开发商:也叫CP,即Content Provider内容提供商的英文首字母缩写. 发行商(运营商):即代理CP开发出来的产品. 渠道:拥有用户,能够进行流量分发的公司,即可成为渠道.所有可以获取用户的平台都可以称为渠道.包括网站的渠道和无线的渠道. APP:application 的简写,即应用. SDK:SoftwareDevelopment Kit, 即软件开发工具包, SDK是渠道提供的.集成了用户登录.充值通道.社区功能.社交分享功能.数据后台统计功能的一个功能模块,

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