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

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客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 1.选择最简单模型 如果不能满足: 增加参数,增加R**2 判断是否overfittiing 调整R方,BIC,AIC(选择较小BIC或AIC值)

python中也有文件读写,通过调用内置的读写函数.可以完成文件的打开/关闭.读.写入.追加等功能. open()函数 open()函数为python中的打开文件函数,使用方式为: f = open("[文件绝对路径]",'[文件使用模式') 以 f = open('/home/user/lina/info_lina.txt','r')为例,我们在linux环境中以r(只读模式)打开/home/user/lina/info_lina.txt的文件,此处路径也可以为相对路径,相对于本程序

正态性W检验 shapiro.test()用Shapiro-Wilk W统计量做数据的正态性检验. 经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验 ks.test()Kolmogorov-Smirnov检验考察经验分布与目标分布的拟合程度,也可以用来检验两组样本是否服从相同分布. 样本相关系数的区间估计 ruben.test() ruben.test<-function(n, r, alpha=0.05) { u<-qnorm(-alpha/) r_star<-r/sqrt(-r^)

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

链接: https://www.nowcoder.com/discuss/84119 题意: 给定n个箱子, 每个箱子打开发现钻石的概率P(这里的P要除100), 每个钻石的重量, 有一个人只能持有一个钻石, 每次打开箱子发现手中的钻石小于箱子的钻石, 他就会换掉手中的钻石, 求交换次数的数学期望 分析: 对于一个箱子, 取里面钻石的概率就是(P * (之前不打开比它重的概率)), 那么从最重的钻石开始递推, 用树状数组统计(之前不打开)的概率, 然后把这个点设为不打开. 树状数组一开始初始化为

\t 的意思是 :水平制表符.将当前位置移到下一个tab位置. \r 的意思是: 回车.将当前位置移到本行的开头. \n 的意思是:回车换行.将当前位置移到下一行的开头. \f的意思是:换页.将当前位置移到下一页的开头.

分组统计数据集是很常见的需求,R中也有相应的包支持数据集的分组统计.自己尝试了写了段R代码来完成分组统计数据集,支持公式,感觉用起来还算方便.代码分享在文章最后. 使用方式: step 1: source('AggregateSummary.R') step 2: pastecs_summary(mpg+hp+wt~am,data=mtcars) 执行结果如下: AggregateSummary.R的源码: library(plyr) library(stringr) library(paste

1.字符串前加 u 例:u"我是含有中文字符组成的字符串." 作用: 后面字符串以 Unicode 格式 进行编码,一般用在中文字符串前面,防止因为源码储存格式问题,导致再次使用时出现乱码. 2.字符串前加 r 例:r"\n\n\n\n” # 表示一个普通生字符串 \n\n\n\n,而不表示换行了. 作用: 去掉反斜杠的转移机制. (特殊字符:即那些,反斜杠加上对应字母,表示对应的特殊含义的,比如最常见的”\n”表示换行,”\t”表示Tab等. ) 应用: 常用于正则表达式,

空格字符 \t 制表符 \r 回车符 \n 换行符 \f 换页符

2016 ACM-ICPC NEERC F. Foreign Postcards 题意:有一串由C.W组成的字符串,每次截取长度为k(1<=k<=n且k随机)的前缀,如果该前缀首位为W,则该前缀取反(即C->W,W->C),放到桌上,否则直接放到桌上:重复前面步骤直至字符串被截为空.求最后桌上W的个数期望. 思路:定义dp[i]:以s[i]为首的后缀的W个数期望 则dp[i]=Σ{ (dp[k]+"s[i]到s[k-1]的W或C的个数")/(n-i) }(i+1

1.字符串前加 u 例:u"我是含有中文字符组成的字符串." 作用: 后面字符串以 Unicode 格式 进行编码,一般用在中文字符串前面,防止因为源码储存格式问题,导致再次使用时出现乱码. 2.字符串前加 r 例:r"\n\n\n\n” # 表示一个普通生字符串 \n\n\n\n,而不表示换行了. 作用: 去掉反斜杠的转移机制. (特殊字符:即那些,反斜杠加上对应字母,表示对应的特殊含义的,比如最常见的”\n”表示换行,”\t”表示Tab等. ) 应用: 常用于正则表达式,

这篇文章...还是看文章吧 导入QQ群信息,进行ETL,将其规范化 计算哪些QQ发言较多 计算一天中哪些时段发言较多 计算统计内所有天的日发言量 setwd("C:/Users/liyi/Desktop") a<-readLines("message2.txt",encoding = "UTF-8",skipNul=T) head(a,20) nchar(a) # 除去空白行 newa<-a[nchar(a)>1] length

这道练习题训练了: 1.结构体数组 2.二分查找 3.指针操作 ---- 都不难.但非常基础,我认为非常好,做完了记到博客上来,题目见k&R,实现例如以下: /* * Practice of struct array. K&R 6-1 * @author : wusuopubupt * @date : 2014-09-18 */ #include <stdio.h> #include <ctype.h> #include <string.h> #defi

分组统计 1.假定有一组成绩数据,要求根据性别进行分组统计: > score    ID   score1 score2 Gender1  101 11.35321    0.9   male2  102 12.58654    0.6   male3  103 19.79380    0.9 female4  104 12.01352    0.4 female5  105 11.97081    0.4 female6  106 17.37480    0.7 female7  107 14

大家都知道hibernate中的one-to-one映射主要有两种策略,(1)一对一主键关联(单向和双向).(2)一对一外键映射(单项和双向).本文主要讲解一下,一对一外键映射中的双向问题,在此前先通过一个实例了解. person和idCard,是一种一对一的关系,其中   t_person表                               id        name       idCard(unique) 1         张三      2         王五      

当给模型增加自变量时,复决定系数也随之逐步增大,当自变量足够多时总会得到模型拟合良好,而实际却可能并非如此.于是考虑对R2进行调整,记为Ra2,称调整后复决定系数.R2＝SSR/SST=1-SSE/SSTRa2=1-(SSE/dfE)/(SST/dfT) 即: Ra2 = 1-   (SSE/(n-p-1)) / (SST/(n-1))

概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen