用R语言求置信区间 用R语言求置信区间是很方便的,而且很灵活,至少我觉得比spss好多了. 如果你要求的只是95%的置信度的话,那么用一个很简单的命令就可以实现了 首先,输入da=c(你的数据,用英文逗号分割),然后t.test(da),运行就能得到结果了. 我的数据是newbomb <- c(28,26,33,24,34,-44,27,16,40,-2,29,22,24,21,25,30,23,29,31,19) t.test(newbomb)得到的结果如下   如果要求任意置信度下的置信区间

第二章 置信区间估计 估计量和估计值的写法? 估计值希腊字母上边有一个hat 点估计中矩估计的原理? 用样本矩来估计总体矩,用样本矩的连续函数来估计总体矩的连续函数,这种估计法称为矩估计法.Eg:如果一阶矩则样本均值估计总体均值 公式化之后的表达: 其中的μ1的表达式: 矩估计和最大似然估计最终估计的特点是什么? 二项分布的均值两种估计都相同,正态分布的均值两种估计都相同.但是其他分布仍存在不同的现象. 无偏性是什么? 估计值的均值与总体均值相同,除中间值之外的部分是随机误差. 均值的无偏性特殊

假设检验及R实现 7.1假设检验概述 对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验. 7.1.1理论依据 假设检验之所以可行,其理沦背景是小概率理论.小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的,但是它一以发生,我们就有理由拒绝原假设:反之,小概率事件没有发生,则认为原假设是合理的.这个小概率的标准由研究者事先确定,即以所谓的显著性水平α(0<α<1)作为小概率的界限,α的取值与实际问题的性质相关,通常我们取α=0.1, 0.05或0.01,假设

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

Ref: https://onlinecourses.science.psu.edu/stat464/print/book/export/html/4 使用非参数方法的优势: 1. 对总体分布做的假设少,所以总体分布未知也可以: 2. 容易做: 3. 一般对离群值更具鲁棒性robust: 4. 适用于数据中包含ranks, ordinal or categorical的. In a skewed distribution, the population median, η, is a bette

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

1.置信区间:误差范围(区间)在统计概率中就叫做置信区间:简单来说置信区间就是误差范围 我们用中括号[a,b]表示样本估计总体平均值的误差范围的区间,由于a和b的确切数值取决于你希望自己对于“该区间包含总体均值”这一结果具有可信程度,所以[a,b]被称为置信区间. 2.置信水平:我们选择这个置信区间,目的是为了让“a和b之间包含总体平均值”这一结果具有特定的概率,这个概率就称为置信水平. 蒙特卡罗模拟 1.蒙特卡罗模拟用于求事件的近似概率,它多次执行同一模拟,然后将结果进行平均. 2.用查表法替

一.playwith包简介 playwith包提供了一个GTK+图形用户界面(GUI),使得用户可以编辑R图形并与其交互.playwith()函数允许用户识别和标注点.查看一个观测所有的变量值.缩放和旋转图形.添加标注(文本.箭头.线条.矩形.标题和标签).修改视觉元素(颜色.文本大小等).应用先前存储的图形风格,以及以多种格式输出图形结果.依赖于GTK+ GUI,用户可以使用鼠标编辑图形.与identify()函数不同,playwith()既对R基础图形有效,也对lattice和ggplot2

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真

这是在fcc上的中级算法中的第一题,拉出来的原因并不是因为有什么好说的,而是我刚看时以为是求两个数字的和, 很显然错了.我感觉自己的文字理解能力被严重鄙视了- -.故拉出来折腾折腾. 要求: 给你一个包含两个数字的数组.返回这两个数字和它们之间所有数字的和. 最小的数字并非总在最前面. 思路:在正确理解要求之后,有三四种方法可以来解决这个问题: 1.就是提前给的提示Math.min()和Math.max(). 感兴趣可以看看. Math.max():https://developer.mozil

最简单的扩展列,扩展行的求"最大,最小,平均"值的例子 设计图 效果图 相关函数 =MAX(B2:E2) =MIN(B2:E2) =AVERAGE(B2:E2) 这个是(满足条件)的固定列,扩展行的求和例子 设计图 效果图 相关函数 =SUM(B2{B2 > 1} + C2{C2 > 1} + D2{D2 > 1} + E2{E2 > 1}) =SUM(B2{B2 < 1} + C2{C2 < 1} + D2{D2 < 1} + E2{E2 &

「注释」作者在本文里没有说明这么一个事实: 目前的版本Lo-Dash v2.4.1并没有引入延迟求值的特性,Lo-Dash 3.0.0-pre中部分方法进行了引入,比如filter(),map(),reverse(). 原文 我时常觉得像Lo-Dash这样优秀的库已经无法再优化了.它整合了各种奇技淫巧已经将JavaScript的性能开发到了极限.它使用了最快速的语句,优化的算法,甚至还会在发版前做性能测试以保证回归没问题. 延迟求值 但似乎我错了-还可以让Lo-Dash有明显的提升.只需将关注点

防御性编程习惯 程序员在编写代码的时候,预料有可能出现问题的地方或者点,然后为这些隐患提前制定预防方案或者措施,比如数据库发生异常之后的回滚,打开某些资源之前,判断图片是否存在,网络断开之后的重连次数或者是否连接备用网络,除法运算中的除数问题,函数或者类在接受数据的时候的过滤情况,比如如果输入一个指针参数,是否需要判断是不是空指针?输入一个字符串参数,是否需要判断字符串空否……总的来说就是防止出现不可预见的事情,设计出鲁棒性的代码. 看下面的例子 输入一个链表,输出链表中倒数第 m 个结点额内容

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

using System; using System.Collections.Generic; using System.Configuration; using System.Data; using System.Data.Entity; using System.Data.Entity.Core.Objects; using System.Data.Entity.Infrastructure; using System.Data.Entity.Migrations; using System

辗转相除法最大的用途就是用来求两个数的最大公约数. 用(a,b)来表示a和b的最大公约数. 有定理: 已知a,b,c为正整数,若a除以b余c,则(a,b)=(b,c). (证明过程请参考其它资料) 例:求 15750 与27216的最大公约数. 解: ∵27216=15750×1+11466 ∴(15750,27216)=(15750,11466) ∵15750=11466×1+4284 ∴(15750,11466)=(11466,4284) ∵11466=4284×2+2898 ∴(11466

斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列,也称为"兔子数列":F(0)=0,F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n≥2,n∈N*).例如 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,28657,46368........这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和,而且当n趋向于无穷大时,前一项与后一项的

最近在菜鸟教程上自学redis.看到Redis HyperLogLog的时候,对"基数"以及其它一些没接触过(或者是忘了)的东西产生了好奇. 于是就去搜了"HyperLogLog",从而引出了Cardinality Estimation算法,以及学习它时参考的一些文章: http://blog.codinglabs.org/articles/algorithms-for-cardinality-estimation-part-i.html 从文章上看来,基数是指一个

        我们考虑一个$N\times M$的矩阵数据,若要对矩阵中的部分数据进行读取,比如求某个$a\times b$的子矩阵的元素和,通常我们可以想到$O(ab)$的遍历那个子矩阵,对它的各个元素进行求和.然而当$a$或$b$很大的时候,这样的计算显得太慢,如果要求子矩阵的最大元素和(如Ural 1146),更是简直慢到不能忍.         于是就想,能不能在读入数据的同时,我就先进行一些预处理,使得到后面进行计算的时候,可以简化一些步骤呢?答案是可以的.        我们开一个

题目:我年龄的立方是个4位数.我年龄的4次方是个6位数.这10个数字正好包含了从0到9这10个数字,每个都恰好出现1次,求出我今年几岁. 直接拷贝运行就可以了. public class Age { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Age a = new Age(); a.fun(); } private int fun(){ for(int i = 0;i<60;i++){