R语言与显著性检验学习笔记 一.何为显著性检验 显著性检验的思想十分的简单,就是认为小概率事件不可能发生.虽然概率论中我们一直强调小概率事件必然发生,但显著性检验还是相信了小概率事件在我做的这一次检验中没有发生. 显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异,以及这种差异是否显著的方法. 常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设(或零假设),与H0对立的假设记作H1,称为备择假设. ⑴在原假设为真时,决定放弃原假设,称为第一类错误,其出现的概率通常记作α: ⑵在原假设不真

#region 检验参数合法性,数值类型不小于0,引用类型不能为null,否则抛出异常 /// <summary> /// 检验参数合法性,数值类型不小于0,引用类型不能为null,否则抛出异常 /// </summary> /// <param name="arg">待检参数</param> /// <param name="argName">待检参数名称</param> /// <pa

一.在windows下使用Rscript: 1.进入cmd.exe下,将当前工作目录转到Rscript.exe所在目录下面,然后调用Rscript  **.R文件即可.但是所调用的.R文件必须是在R的工作目录下,也就是和Rscript.exe在同一个文件夹内(Rscript默认情况下是不保存工作空间的).还可以将这些命令写成一个bat文件,然后将该文件放置在cmd.exe的工作目录下,直接在cmd.exe中输入该bat文件名即可运行.bat文件中包含了Rscript命令.2.进入cmd.exe下

# ./g1.sh q w e r t./g1.sh q w e r5个参数number is q w e r t[root@localhost get]# cat g1.sh#!/bin/bash# -*- coding: utf-8 -*-#--------------------------------------------------#Author:c #Email:libizaking@163.com#FileName:getinfo.sh#Function:create a fil

1.commandArgs(),是R自带的参数传递函数,属于位置参数. ##test.R args=commandArgs(T) print (args[1])##第一个外部参数 print (args[2])##第二个外部参数 ##运行脚本:Rscript test.R first second 结果: 2.getopt(),是getopt包的函数,需要先按照getopt包 getopt(spec = NULL, opt = commandArgs(TRUE),command = get_Rs

转自:http://www.cnblogs.com/peida/p/Guava_Preconditions.html 在日常开发中,我们经常会对方法的输入参数做一些数据格式上的验证,以便保证方法能够按照正常流程执行下去.对于可预知的一些数据上的错误,我们一定要做事前检测和判断,来避免程序流程出错,而不是完全通过错误处理来保证流程正确执行,毕竟错误处理是比较消耗资源的方式.在平常情况下我们对参数的判断都需要自己来逐个写方法判断,代码量不少并且复用性不高,如下所示: import org.junit

在日常开发中,我们经常会对方法的输入参数做一些数据格式上的验证,以便保证方法能够按照正常流程执行下去.对于可预知的一些数据上的错误,我们一定要做事前检测和判断,来避免程序流程出错,而不是完全通过错误处理来保证流程正确执行,毕竟错误处理是比较消耗资源的方式.在平常情况下我们对参数的判断都需要自己来逐个写方法判断,代码量不少并且复用性不高,如下所示: import org.junit.Test; public class PreconditionsTest { @Test public void P

Preconditions里面的方法: 1 .checkArgument(boolean) : 功能描述:检查boolean是否为真. 用作方法中检查参数 失败时抛出的异常类型: IllegalArgumentException 2.checkNotNull(T):      功能描述:检查value不为null, 直接返回valu e: 失败时抛出的异常类型:NullPointerException 3.checkState(boolean): 功能描述:检查对象的一些状态,不依赖方法参数.

见链接 http://blog.163.com/ajj_star/blog/static/1626772542010328113513429/ Region Definitions (RD) 定义了所有CICS初始化region的参数.RD里包含了CICS region启动时所需控制和初始化的静态和动态的信息. 以下为一些基础的定义,其他需要SFS server支持的列在 Region Definitions (RD) for file server.

在日常开发中,我们经常会对方法的输入参数做一些数据格式上的验证,以便保证方法能够按照正常流程执行下去.对于可预知的一些数据上的错误,我们一定要做 事前检测和判断,来避免程序流程出错,而不是完全通过错误处理来保证流程正确执行,毕竟错误处理是比较消耗资源的方式.在平常情况下我们对参数的判断都需 要自己来逐个写方法判断,代码量不少并且复用性不高,如下所示: public static void main(String[] args) { getPerson(8,"peida"); getPe

http://www.cnblogs.com/peida/p/guava_preconditions.html 在日常开发中,我们经常会对方法的输入参数做一些数据格式上的验证,以便保证方法能够按照正常流程执行下去.对于可预知的一些数据上的错误,我们一定要做事前检测和判断,来避免程序流程出错,而不是完全通过错误处理来保证流程正确执行,毕竟错误处理是比较消耗资源的方式.在平常情况下我们对参数的判断都需要自己来逐个写方法判断,代码量不少并且复用性不高,如下所示: import org.junit.Te

这个问题花了一些时间.先看图 这个是t检验里面的公式,但是如何在matlab中找到该式子对应的值,我现在才知道. 就是这样:x=tinv(1-α/2,n-1)----t(n)分布的上侧α分位数       类似的还有MATLAB中解决F分布和t分布问题: x=finv(1-α,n1,n2)----F(n1,n2)分布的上侧α分位数 x=chi2inv(1-α,n)------卡方分布(n)的上侧α分位数 参考:http://blog.sciencenet.cn/blog-733746-59245

首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 开一个我的github传送门,可以看到代码. https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/improveNeuralNetwork/InitializeRegularize 以下是今天要分类的目标点集: 在初始化w权重矩阵为0的情况下

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

2.1 单组样本均值t检验(One-sample t-test) 2.1.1 方法简介 t检验,又称学生t(student t)检验,是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名.t检验是一种检验总体均值的统计方法,当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),可用这种方法来检验总体均值是否大于.小于或等于某一特定数值.当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为

1 svn diff的用法1.1 对比当前本地的工作拷贝文件(working copy)和缓存在.svn下的版本库文件的区别 svn diff 1.2 对比当前本地的工作拷贝文件(working copy)和任意版本A的差异 svn diff -rA 比如,以下将对比本地的工作拷贝文件(working copy)和版本94239的差异 svn diff -r94239 1.3 对比任意历史版本A和任意历史版本B的差异 svn diff -rA:B 比如,以下命令将显示版本94127相对于版本94

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

2013-07-15 21:41:04   #本文的目的在于介绍回归建模时变量选择和正则化所用的R包,如glmnet,ridge,lars等.算法的细节尽量给文献,这个坑太大,hold不住啊. 1.变量选择问题:从普通线性回归到lasso 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法.其建模要点在于误差项一般要求独立同分布(常假定为正态)零均值.t检验用来检验拟合的模型系数的显著性,F检验用来检验模型的显著性(方差分析).如果正态性不成立,t检验和F检验就没有意义. 对较复杂的数据建模(

y,X1,X2,X3 分别表示第 t 年各项税收收入(亿元),某国生产总值GDP(亿元),财政支出(亿元)和商品零售价格指数(%). (1) 建立线性模型: ① 自己编写函数: > library(openxlsx) > data = read.xlsx("22_data.xlsx",sheet = 1) > x = data[,-c(1,2)] > x = cbind(rep(1,17),x) > x_mat = as.matrix(x) > y

如下示例 > fit <- lm(y~x, data = data01) > summary(fit) Call: lm(formula = data01$P ~ data01$M, data = data01) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.2070 -2.9109 -0.9089 2.9160 8.8993 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 6.3

R 语言实战(第二版) part 5-2 技能拓展 ----------第21章创建包-------------------------- #包是一套函数.文档和数据的合集,以一种标准的格式保存 #1.测试npar包.进行非参组间比较 pkg <- "npar_1.0.tar.gz" loc <- "http://www.statmethods.net/RiA" url <- paste(loc,pkg,sep = "/") d