Mann-Whitney U test 与方卡对比

2024-08-02

曼慧尼特u检验（两个样本数据间有无差异）

曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney检验) How the Mann-Whitney test works Mann-Whitney检验又叫做秩和检验,是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验.思想是这样的:假定要检验两组数据之间有没有差异.首先,不管分组把所有数据排序.按照数值大小给定一个值叫做秩.最小的值秩为1,最大的为N(假定两个样本总共有N个观察值).如果有相同的值,就得到相同的秩.相同的值的秩是他们的秩的平均值.如果两组的秩的和差距比较大,就会得出较小的p值,认为这两组间有显著差

曼-惠特尼U检验Mann–Whitney U Test

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工业CF卡与商业CF卡对比

工业CF卡:1.SLC FLASH芯片 .每个区块读写次数为10万次 2.可分区识别为本地磁盘 3.平均写入技术.ECC自动校验技术 4.完全模拟硬盘引导系统开机,支持长期稳定工作商业CF卡:1.MLC FLASH芯片 . 每个区块读写次数为1万次 2.无法分区识别为可移动磁盘 3.无平均写入技术.无ECC自动校验技术. 4.无法或只可短期引导系统开机长期开机 BOOT 容易损坏,导致系统无法启动

[原创]用逻辑嗅探破解接触式IC卡口令

最近两周对接触型IC卡很感兴趣,就动手实践了一下,最终实现的效果是通过破解IC卡口令实现对数据修改,然后就可以随意洗衣服喽~IC卡从数据传递方式上划分为接触型和非接触型两种.接触型的卡片表面有金属贴片,用于连接卡内芯片和外界器具(洗衣机,电表,打水器).而非接触性的卡片则是通过射频信号与器具进行信息传递.IC卡本身是无源的,需要依靠外部器具提供的能量驱动内部电路.时下更流行是非接触型的IC卡或称射频卡,如公交一卡通.校园一卡通.从时间上来说射频卡出现的更迟,常搭载CPU使得其更为智能,拥有更复杂

Parametric Statistics

1.What are “Parametric Statistics”? 统计中的参数指的是总体的一个方面,而不是统计中的一个方面,后者指的是样本的一个方面.例如,总体均值是一个参数,而样本均值是一个统计量.参数统计检验对总体参数和数据的分布进行假设.这些类型的测试包括学生的T测试和方差分析测试,假设数据来自正态分布. A parameter in statistics refers to an aspect of a population, as opposed to a statistic,

ROC 曲线/准确率、覆盖率（召回）、命中率、Specificity（负例的覆盖率）

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HNOI 2012 永无乡

codevs 1477 永无乡 http://codevs.cn/problem/1477/ 2012年湖南湖北省队选拔赛时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目描述 Description 永无乡包含 n 座岛,编号从 1 到 n,每座岛都有自己的独一无二的重要度,按照重要度可以将这 n 座岛排名,名次用 1 到 n 来表示.某些岛之间由巨大的桥连接,通过桥可以从一个岛到达另一个岛.如果从岛 a 出发经过若干座(含 0 座)桥可以到达岛 b,则称岛 a 和岛 b 是连

【转】[特征选择] An Introduction to Feature Selection 翻译

中文原文链接:http://www.cnblogs.com/AHappyCat/p/5318042.html 英文原文链接: An Introduction to Feature Selection 下面的中文译文侧重从原理上进行解释,但是在实际的应用中往往侧重的是实现过程, 可以看考这个链接,描述的比较详细,需要细细的学习:http://blog.csdn.net/bryan__/article/details/51607215 [中文原文] 你需要哪些特征来构建一个预测模型? 这是一个困难的

统计 F-test 和 T-test

1 显著性差异如果样本足够大,很容易有显著性差异.样本小,要有显著性差异很难. y是因变量,x是自变量 2 F-test与T-test Ftest也称ANOVA,是用来检测一个y下的不同level的x (也就是组别)下的差异. y是连续变量,x是离散变量,比如类别1,类别2,类别3. 当x的类别只有两类的时候,Ftest等价于Ttest,也就是说T-test是一种特殊的F-test. 2.1 样本大小和适合数据类型 For using T-test on ordinal data, exist

多种方法实现H5网页图片动画效果；

在web开发中,GIF动画效果是随处可见,比如常见的loading加载.人物奔跑的gif图片等等,那么这些都是怎么实现的呢?其实实现的原理很简单,简而言之,这些所谓的动画都是一帧一帧的图片经过一段时间的间隔做出位移而来的:譬如,我们在PS里面制作GIF动画,首先要把每一帧所需要的图片制作出来,然后再通过导出的方式把GIF图片保存下来:相信会PS的同学,都可以熟练的制作一个基本的GIF动画图片:在web开发中,要实现这样的gif图片,也有很多方法: 方法一:利用css3 animation的ste

使用 Java 配置进行 Spring bean 管理--转

概述众所周知,Spring 框架是控制反转 (IOC) 或依赖性注入 (DI) 模式的推动因素,而这种推动是通过基于容器的配置实现的.过去,Spring 允许开发人员使用基于 XML 的配置,通过利用应用程序上下文 XML 文件来管理 bean 依赖性.此文件处于应用程序的外部,包含 bean 及其与该应用程序的依赖项的定义.尽管使用 XML 配置较为简单和便捷,但仍有另外一种方法可定义 bean 及其依赖项.这种方法也称为基于 Java 的配置.不同于 XML,基于 Java 的配置使您能够

jQuery模拟瀑布流布局

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Effective Java 第三版——17. 最小化可变性

Tips <Effective Java, Third Edition>一书英文版已经出版,这本书的第二版想必很多人都读过,号称Java四大名著之一,不过第二版2009年出版,到现在已经将近8年的时间,但随着Java 6,7,8,甚至9的发布,Java语言发生了深刻的变化. 在这里第一时间翻译成中文版.供大家学习分享之用. 17. 最小化可变性不可变类简单来说是它的实例不能被修改的类. 包含在每个实例中的所有信息在对象的生命周期中是固定的,因此不会观察到任何变化. Java平台类库包含许多不

Statistics in Python

Statistics in Python Materials for the “Statistics in Python” euroscipy 2015 tutorial. Requirements Standard scientific Python environment (numpy, scipy, matplotlib) Pandas Statsmodels Seaborn To install Python and these dependencies, we recommend th

学习笔记53—Wilcoxon检验和Mann-whitney检验的区别

Wilcoxon signed-rank test应用于两个related samples Mann–Whitney U test也叫Wilcoxon rank-sum test,应用于两个independent samples的情samples size小的时候,是有列表的,sample size大到20左右时,就可以使用正态分布来近似,不查表了. 两种都是非参秩和检验,Mann-whitney检验在spss里面有专门的模块而没有wilcoxon,sas分析的话用wilcoxon居多,公式和统

工作记录 - OBB的解决方案

之前关于OBB的内容: Android上使用native IO 最近工作中的问题笔记工作记录[续] android OBB 自从用了Java来mount OBB, 再也没有遇到挂载的问题. 但最近在LG Nexus5 和LG G2上测试, 发现某个大约30K文件的文件, 一次性读取出来以后, 处理会报错. 最后排除各种因素, 比如为了排除buffer坏掉的因素,读的时候单独new一个新buffer,一次性读取,然后dump到sd卡.对比dump出的文件, 发现整个文件中间有n个字节(大约是32

模拟银行业务的JS实现

/*开户.存款.挂失.补卡.取款.转账.余额查询.密码修改.交易查询.锁定账号.解锁账号等*//*C#第7天请参考by-Qy*/ using System;using System.Collections.Generic;using System.Threading;using System.Collections;namespace 模拟银行业务{ //新卡不得继承错误次数挂失金额要转移 3次输出提示 class Program { private ArrayList nums = new

Struts2(四)Action一接收参数

一.属性接收参数并输出导入struts2的包,导入需要的包和struts.xml配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache.org/dtds/str

【AUC】二分类模型的评价指标ROC Curve

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这

对CCLE数据库可以做的分析--转载

转载:http://www.bio-info-trainee.com/1327.html 收集了那么多的癌症细胞系的表达数据,拷贝数变异数据,突变数据,总不能放着让它发霉吧! 这些数据可以利用的地方非常多,但是在谷歌里面搜索引用了它的文章却不多,我挑了其中几个,解读了一下别人是如何利用这个数据的,当然,主要是用那个mRNA的表达数据咯! 第一篇:http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0111146 这篇文

Ab initio methods|Evidence-based methods|maximum-likelihood|branch-site|H1|H0|GO|dS/dN ratio

(Gene prediction and comparison) 使用基于基因组序列的从头预测方法(Ab initio methods)(同时分别使用头预测软件( GENSCAN和 AUGUSTUS)和预测exon和intron的剪切位点.)和基于证据支持的基因预测(Evidence-based methods)(与dog和human比较).得到不同基因座数目.最后做了一个panda的参考基因集. (measure the quality of gene prediction):通过比较不同

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