三人行,必有我师,是不是真有我师?三种不同类型的营销手段,最终的营销效果是否一样,随即区组秩和检验带你进入分析世界 今天跟大家讨论和分享一下:spss-Friedman 秩和检验-非参数检验-K个(多个)相关样本检验,下面以“数学,物理,生物”样本数据为例, 假设:H0:  数学,物理,生物三门课程的总体分布是相同的 H1:数学,物理,生物三门课程的总体分布是不相同的. 样本数据如下所示: 从上图可以看出:处理组为:3组 (假设用K表示)      区组为:5组 (我们只取前面的5组) (假设用

欢迎来到"bio生物信息"的世界 6天前,BMC Genomics 推了一篇文献"Population history and genetic adaptation of the Fulani nomads: inferences from genome-wide data and the lactase persistence trait". 要不是这个标题起的太大,又是Population history,又是 genetic adaptation ,我可能都不

List 接口以及实现类和相关类源码分析 List接口分析 接口描述 用户可以对列表进行随机的读取(get),插入(add),删除(remove),修改(set),也可批量增加(addAll),删除(removeAll,retainAll),获取(subList). 还有一些判定操作:包含(contains[All]),相等(equals),索引(indexOf,lastIndexOf),大小(size). 还有获取元素类型数组的操作:toArray() 注意事项 两种迭代器Iterator和L

Linux内核启动代码分析二之开发板相关驱动程序加载分析 1 从linux开始启动的函数start_kernel开始分析,该函数位于linux-2.6.22/init/main.c  start_kernel()    --2>setup_arch(&command_line);//该函数位于arch/arm/kernel/setup.c           //在这个函数中定义了一个描述开发板的属性的结构体struct machine_desc *mdesc           struc

wxWidgets的安装编译.相关配置.问题分析处理 一.介绍部分 (win7 下的 GUI 效果图见 本篇文章的最后部分截图2张) wxWidgets是一个开源的跨平台的C++构架库(framework),它可以提供GUI(图形用户界面)和其它工具.目前的2.x版本支持所有版本的Windows.带GTK+或Motif的Unix和MacOS.相当于大家熟悉的 VC++. 参考介绍: http://www.cnblogs.com/nokiaguy/archive/2009/01/27/138107

今天和大家一起探讨和分下一下SPSS-非参数检验--K个独立样本检验 ( Kruskal-Wallis检验). 还是以SPSS教程为例: 假设:HO:   不同地区的儿童,身高分布是相同的 H1: 不同地区的儿童,身高分布是不同的 不同地区儿童身高样本数据如下所示: 提示:此样本数为4个(北京,上海,成都 ,广州)每个样本的样本量(观察数)都为5个 即:K=4>3   n=5,  此时如果样本逐渐增大,呈现出自由度为K-1的平方的分布,(即指:卡方检验) 点击“分析”——非参数检验——旧对话框—

ROC曲线 在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感,即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线.但是对于PR曲线就不一样了.PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化.但是没有一个有十分具体和严谨地对此做出过分析和论证(至少我没有找到). 此处记为结论1: 结论1:PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化:但是ROC曲线不会. 此处我就这一问题进行了详细的分析论证,并在这个过程中引发了很多思考. 首先,如何分析这个问题呢? 看下ROC曲线是由TPR和FPR组成的 下面我们这样来分析这个问题

K均值聚类是一种应用广泛的聚类技术,特别是它不依赖于任何对数据所做的假设,比如说,给定一个数据集合及对应的类数目,就可以运用K均值方法,通过最小化均方误差,来进行聚类分析. 因此,K均值实际上是一个最优化问题.在一些已知的文献中论述了K均值聚类的一下一些缺点: K均值假设每个变量的分布是球形的: 所有的变量具有相同的方差: 类具有相同的先验概率,要求每个类拥有相同数量的观测: 上述三条任何一条不满足,K均值算法即失效了 对于要求具有相同的先验概率这一条件,个人不是太赞同.在我看来,K均值的计算过

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.

忽然,发现,网上的公开资料都是教你怎么继承一个baseadapter,然后重写那几个方法,再调用相关view的 setAdpater()方法, 接着,你的item 就显示在手机屏幕上了.很少有人关注android adpater模式机制的实现原理,比较深入的也不过是说说adapter getview()中的回收情况.今天把相关的源码看了一遍,把自己的理解记录下来. AdpaterView 概览 AdpaterView api手册的说明:An AdapterView is a view whose

针对内核3.9 系统开启时,会使用init/main.c,然后再里面调用kernel_init(),在里面会再调用do_basic_setup(),调用do_initcalls(),调用do_one_initcall(),这个函数会去把注册了所有需要初始化的系统调用一一初始化.而网络模块由于全部都是基于socket在进行,所以,相关网络模块,在do_one_initcall()中会通过core_init()调用sock_init()来把网络文件系统登记在整个linux的文件系统中.其中core_

单独拿出来,分析以下上层应用与wpa_supplicant   wpa_supplicant与kernel 的socket交互. 关联上层应用与wpa_supplicant的socket的创建.连接流程分析 [-->./wpa_supplicant/ctrl_iface_unix.c] 1.wpa_supplicant初始化时,在wpa_supplicant_ctrl_iface_init方法中,会通过priv->sock = socket(PF_UNIX, SOCK_DGRAM, 0); 创

http://www.cnblogs.com/TianFang/archive/2012/11/18/2776266.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,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

当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量.数据录入.统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标

中午时候收到了推送的漏洞预警,在网上搜索相关信息看到很多大牛已经开发出生成doc文档的脚本和msf的poc,本文记录CVE-2017-11882 漏洞在 Msf下的利用. 0x00 漏洞简介 2017年11月14日,微软发布了11月份的安全补丁更新,其中比较引人关注的莫过于悄然修复了潜伏17年之久的Office远程代码执行漏洞(CVE-2017-11882).该漏洞为Office内存破坏漏洞,影响目前流行的所有Office版本.攻击者可以利用漏洞以当前登录的用户的身份执行任意命令. 由于漏洞影响

差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异,通常包括以下几类分析方法,分别是方差分析.T检验和卡方检验. 三个方法的区别 其实核心的区别在于:数据类型不一样.如果是定类和定类,此时应该使用卡方分析:如果是定类和定量,此时应该使用方差或者T检验. 方差和T检验的区别在于,对于T检验的X来讲,其只能为2个类别比如男和女.如果X为3个类别比如本科以下,本科,本科以上:此时只能使用方差分析. 进一步细分 三种方法的具体分类汇总 1)方差分析 根据X的不同,方差分析又可以进行细分.X的个数为一个时