今天跟大家研究和分享一下:spss非参数检验——两独立样本检验, 我还是引用教程里面的案例,以:一种产品有两种不同的工艺生产方法,那他们的使用寿命分别是否相同 下面进行假设:1:一种产品两种不同的工艺生产方法,他们的使用寿命分布是相同的 2:一种产品两种不同的工艺生产方法,他们的使用寿命分布是不相同的 我们采用SPSS进行分析,数据如下所示: 点击“分析”选择“非参数检验” 再选择“旧对话框——2个独立样本检验   如下所示: 在检验类型 下面 选择"Mann-Whitney U “ 检验类型

目的:利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在差异. 适用条件: (1)样本来自的总体应服从或近似服从正态分布: (2)两样本相互独立,两样本的样本量可以不等: 案例分析: 案例描述:评价两位老师的教学质量,试比较其分别任教的甲.乙两班(设甲.乙两班 原成绩相近,不存在差别)考试后的成绩是否存在差异? (数据来源:<统计分析基础教程>张文彤 第十一章) 题目分析:该问题涉及是两个独立样本(教学质量和班级)总体,进行总体均值检验,同时总体近似服从正态分布,因此用两独立样本t检验.

SPSS应用之非参数检验 统计学的假设检验可以分为参数检验和非参数检验,参数检验是根据一些假设条件推算而来,当这些假设条件无法满足的时候,参数检验的效能会大打折扣,甚至出现错误的结果,而非参数检验通常是没有假设条件的,因此应用范围比参数检验要广. 非参数检验在不做任何假设的情况下,最大限度的使用样本信息,利用统计学.数学的方法和技巧构造统计量并加以检验,在某些情况下,非参数检验比参数检验拥有更高的效能,尽管如此,我们也不能一味的使用非参数检验,毕竟参数检验更加严谨,通常都是在数据不符合参数检验的

Windows下的PHP版本分两种:线程安全版本与非线程安全版本. 要论两者的区别,详细论说起来比较麻烦,从使用者的角度,记住什么时候用哪种版本的区别就可以了吧: 1.windows + IIS + FastCGI :使用非线程安全版本. 解释: 以FastCGI方式安装PHP时,PHP拥有独立的进程,并且FastCGI是单一线程的,不存在多个线程之间可能引发的相互干扰(这种干扰通常都是由于全局变量和静态变量导致的).由于省去了线程安全的检查,因此使用FastCGI方式比ISAPI方式的效率更高

要说win8平板的前景非常好,微软的两代surface做的真不错. 可是可是,微软就错在了把价格定的太高.为什么高,一是intel芯价格不低,二是每套win8和office微软得要价几百美金吧! 这两个垄断多年习惯定高价的主,做出来的东西你能指望它便宜?做梦吧! 可是可是,这么一个好东西,我们公司好几百软件工程师,月收入10K以上的比比皆是,可奇怪的是到今天为止我从没看到一位买Surface,到是买IPAD和Andorid平板的人很多! 有人说微软动作太慢了,WIN8还需精进.可我感觉WIN8还

Given a string S, find the longest palindromic substring in S. You may assume that the maximum length of S is 1000, and there exists one unique longest palindromic substring. 方法一(暴力解法): 就上暴力加些剪枝. 枚举回文串的长度,从最长的开始,寻找是否有当前长度的回文串. 如果找到,直接弹出循环,没找到就减小回文串的长

''' 两数相加: 给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数 各自的位数是按照逆序的方式存储的 每一个节点只能保存 一位数 示例: 输入:(2->4->3) + (5->6->4) 输出:7->0->8 原因:342 + 465 = 807 ''' ''' class ListNode: def __init__(self,x): # 在类声明时进行调用 self.val = x self.next = None # self 指的是自身,在类中声明函数需要添加才可

非参数检验(卡方(Chi-square)检验.二项分布(Binomial)检验.单样本K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验.单样本变量值随机性检验(Runs Test).两独立样本非参数检验.多独立样本非参数检验.两配对样本非参数检验.多配对样本非参数检验) 参数检验:T检验.F检验等常用来估计或检验总体参数,统称为参数检验非参数检验:这种不是针对总体参数,而是针对总体的某些一般性假设(如总体分布)的统计分析方法称非参数检验 1.总体分布的卡方(Chi-square)检验(Q统计量

统计学的假设检验可以分为参数检验和非参数检验,参数检验都是根据一些假设条件推算而来,当这些假设条件无法满足的时候,参数检验的效能会大打折扣,甚至出现错误的结果,而非参数检验通常是没有假设条件的,因此应用范围比参数检验要广. 非参数检验在不做任何假设的情况下,最大限度的使用样本信息,利用统计学.数学的方法和技巧构造统计量并加以检验,在某些情况下,非参数检验比参数检验拥有更高的效能,尽管如此,我们也不能一味的使用非参数检验,毕竟参数检验更加严谨,通常都是在数据不符合参数检验的条件是,才使用非参数检验

根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验.配对样本t检验.两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验 单样本t检验 单样本t检验(one-sample t-test)又称单样本均数t检验,适用于样本均数$\overline{X}$与已知总体均数$\mu_{0}$的比较,其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数µ是否与已知总体均数$\mu_{0}$有差别 已知总体均数$\mu_{0}$, 一般为标准值.理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值 单样本t检验用于总体标准差σ未知的资料,其统计值t 其

SPSS中t检验全都集中在分析—比较均值菜单中.关于t检验再简单说一下,我们知道一个统计结果需要表达三部分内容,即集中性.变异性.显著性. 集中性的表现指标是均值变异的的表现指标是方差.标准差或标准误显著性的则是根据统计量判断是否达到显著性水平 由于t分布样本均值的抽样分布,那么基于t分布的t检验就是样本均值的检验,是对均值差异的显著性检验. t检验可以在以下三种分析中使用 1.样本均数与总体均数的差异性分析(单样本t检验) 2.配对设计样本均数或两非独立两样本均数差异性分析(配对t检验) 3.

均值比较.单样本T检验(One-sample Test))目的:检验单个变量的均值与给定的某个常数是否一致.)判断标准:p<0.05;t>1.98即认为是有显著差异的..独立样本T检验(Indpendent-Samples T Test))目的:检验两个独立样本均值是否相等.)判断标准:p<0.05;t>1.98即认为是有显著差异的..配对样本T检验(Paired-Samples T Test))目的:检验两个配对样本均值是否相等.)判断标准:p<0.05;t>1.98

t检验可以解决单样本.两个样本时的均值比较问题,但是对于两个以上样本,就不能用t检验了,而要使用方差分析.t检验是借助t分布,方差分析是借助F分布,基于变异分解的思想进行. 在算法上,由于线性模型的引入,在SPSS中,方差分析在比较均值.一般线性模型菜单中都可以做. 在适用条件上,方差分析和两独立样本t检验一样,也分别是独立性.正态性.方差齐性. 方差检验的原假设是: n个样本均值相同或n个样本来自同一个总体或自变量对因变量没有影响 由于是两组以上样本进行分析,那么方差分析除了要说明多个样本均值

为什么要进行方差分析? 单样本.两样本t检验其最终目的都是分析两组数据间是否存在显著性差异,但如果要分析多组数据间是否存在显著性差异就很困难,因此用方差分析解决这个问题:举例:t检验可以分析一个班男女的入学成绩差异:而方差分析可以分析一个班来自各省市地区同学的入学成绩. 在方差分析中,涉及到控制变量和随机变量以及观测变量:举例:施肥量是否会给农作物产量带来显著影响:这里,控制变量:施肥量,观测变量:农作物产量,随机变量:天气.温度…… 单因素分析 目的:分析单一控制因素影响下的多组样本的均值是否

之前在使用axios发现每次调用接口都会有两个请求,第一个请求时option请求,而且看不到请求参数,当时也没注意,只当做是做了一次预请求,判断接口是否通畅,但是最近发现并不是那么回事. 首先我们知道了额外的一次请求时option请求,那么这个是干嘛用的呢? 如果只是普通的 ajax 请求,也不会发起这个请求,只有当 ajax 请求绑定了 upload 的事件并且跨域的时候,就会自动发起这个请求.详细看http://www.tuicool.com/articles/3UBzIbb. 这样就明了了

我上一遍博文没有通过首页显示!这边就简短的描述一下问题,希望大拿们有遇到类似问题或者知道原因的回答一下下!!! 最终的问题是Loaded事件走两次,具体可以看我上一篇对问题的描述. 在目标框架同样都是在.net framework 4.0的情况下,用vs2010和用vs2012或者vs2013的结果不同: 用vs2010,在之前没有安装vs2012的情况下,Loaded事件走两次.安装完vs2012后Loaded事件走一次. 个人理解.net framework 4.0有多个版本,至少vs201

 转载请联系原文作者 需要获得授权,非法转载 原文作者将享受侵权诉讼 文/不会停的蜗牛(简书作者)原文链接:http://www.jianshu.com/p/55a67c12d3e9 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普.以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素

有些spring相关的知识点之前一直没有仔细研究:比如spring的事务,并不是没有使用,也曾经简单的在某些需要事务处理的方法上通过增加事务注解来实现事务功能,仅仅是跟随使用(甚至并未测试过事务的正确性),至于如何在项目中配置事务,如何才能将事务写正确,事务的其它的一些原理性的东西从未花时间研究.最近同事正好抛出了一个问题,借此机会学习了一遍. 问题一:增加了readOnly=true的事务中包含写操作,为什么线上运行这段代码是正常的呢? @Transactional(readOnly = tr

现如今DDD越来越流行,园子里漫天都是介绍关于它的文章.说到DDD就不能不提Repository模式了,有的地方也叫它仓储模式. 很多时候我们对Repository都还停留在Copy然后使用的阶段, 我注意到Repository模式有两种流行的设计方式. 今天我就是想跟大家讨论下这两种设计方式之间的区别,同时弄清楚哪种方式更合理(无需纠结代码细节),见下图: 左右两边代码比较: 1.左边的Repository代码在实际使用中是最常见的,右边的使用更少一些. 2.左边代码的更难理解一些,右边的代码

去年学校实习,我去了一家快递输单公司工作.工作任务就是把运单图片上的内容(寄件人,地址之类)输入到公司的数据库里.每天输单结束后,还要对一些容易错的运单进行排查.单量多的时候一天甚至要查千张以上的运单,这么多的数量,即使用快捷键“↓”切换也相当累人.为了摆脱查单时的繁琐工作,我用c++编写了一个模拟键盘输入的工具,程序间隔一段时间就会模拟“↓”键的按下,这样双手就被完全解放了. 自从去年6月从公司辞职,这个程序我就再也没有使用过.今天在B站上看鬼畜时,突然发现它还有相当大的使用价值.B站看视频时