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

在SPSS中,有两个过程可以对重复测量资料进行分析:一种是一般线性模型的重复度量:一种是混合线性模型,对于同样的数据资料,使用两种过程分析出的内容不大一样,注意是内容而不是结果,只要操作正确,结果应该是一致的,而输出内容的差异则反映了两种方法的侧重点不同,那么两种方法有何异同以及使用时该如何选择呢?可以从下几个方面进行探讨 一.基本思路不同 重复度量:重复度量的分析思路还是是基于传统的方差分析思想,即变异分解,只不过在分解时加入了对象间变异和对象间与时间交互作用的变异两部分,模型还是一般线性模型

我们前面介绍的一般线性模型.Logistic回归模型.对数线性模型.Poisson回归模型等,实际上均属于广义线性模型的范畴,广义 线性模型包含的范围非常广泛,原因在于其对于因变量.因变量的概率分布等条件的限制放宽,使其应用范围加大. 广义线性模型由以下几个部分组成 1.因变量广义线性模型的因变量还是要去独立性,但是分布不再局限于正态分布一种,而是可以是指数族概率分布的任意一种,其方差也可 以不稳定,但必须要能表达为依赖均值的函数 2.线性部分广义线性模型因变量与自变量必须为线性关系,即因变量与

在SPSS中,每一个变量都有一个度量标准,这些度量标准说明变量的含义和属性,会对后续的分析产生影响. 1.名义:名义表示定类变量,定类变量表示事物的类别,只能计算频数和频率,各类别之间没有大小.顺序.等级之分.定类变量的数据可以是数值,也可以是字符. 2.序号:序号表示定序变量,定序变量表示事物的顺序或等级,可以排序或比较优劣,可以计算频数和累计频率,定序变量的数据可以是数值,也可以是字符. 3.度量:度量表示定距变量和定比变量,这两类变量可以明确的表示事物之间的差值,拥有非常多的数据线信息,也

spss中如何处理极端值.错误值 spss中录入数据以后,第一步不是去分析数据,而是要检验数据是不是有录入错误的,是不是有不合常理的数据,今天我们要做一个描述性统计,进而查看哪些数据是不合理的.下面是具体的步骤: 工具/原料     spss20.0 方法/步骤     1     先准备好数据,然后打开描述性统计对话框,如图所示,执行菜单:analyse--descriptive statistic--descriptive     2     将你要检验的变量放入variables对话框,点

前言     在<电商系统中的商品模型的分析与设计>中,对电商系统商品模型有一个粗浅的描述,后来有博友对货品和商品的区别以及属性有一些疑问.我也对此做一些研究,再次简单的对商品模型做一个介绍. 从SPU.SKU开始     首先我们需要澄清上篇中的这两个概念,在上篇文章中"货品"是指一种概念物品,这种物品并不是一个具体的实物,当它具备具体的属性.价格时,才是一种实物,也就是商品."商品"就是库存中一个具体的实物.例如:iphone6,就是一种货品,但用户

库存ABC分类,简单的说就是抓大放小,是为了让我们抓住重点,用最大精力来管理最重要的物料,而对于不太重要的物料则可以用较少的精力进行管理.它和我们平常说的八二法则有异曲同工之妙. 既然要应用库存ABC方法,那么我们首先要决定,哪些物料是最重要的A类,哪些物料是一般重要的B类,哪些物料是最不重要的C类. 最简单的办法自然就是在物料主表中直接把ABC填上去,然后在日常业务中,我们随时都可以看到这是哪一类物料,从而决定了我们对其采取的管理方式(最重要的一个不能差,最不重要的,差一点半点可以容忍).为了

SQL中的Null深入研究分析 虽然熟练掌握SQL的人对于Null不会有什么疑问,但总结得很全的文章还是很难找,看到一篇英文版的, 感觉还不错. Tony Hoare 在1965年发明了 null 引用, 并认为这是他犯下的“几十亿美元的错误”. 即便是50年后的今天, SQL中的 null 值还是导致许多常见错误的罪魁祸首. 我们一起来看那些最令人震惊的情况. Null不支持大小/相等判断 下面的2个查询,不管表 users 中有多少条记录,返回的记录都是0行: select * from u

try-catch-finally中return的执行情况分析: 1.在try中没有异常的情况下try.catch.finally的执行顺序 try --- finally 2.如果try中有异常,执行顺序是try --- catch --- finally 3.如果try中没有异常并且try中有return这时候正常执行顺序是try ---- finally --- return 4.如果try中有异常并且try中有return这时候正常执行顺序是try----catch---finally-

Java EE中的容器和注入分析,历史与未来 java中的容器 java中的注入 容器和注入的历史和展望 一.java中的容器 java EE中的注入,使我们定义的对象能够获取对资源和其他依赖项的引用,而不需要直接实例化它们.通过使用将字段标记为注入点的注释之一来装饰字段或方法,可以在类中声明所需的资源和其他依赖项.然后容器在运行时提供所需的实例.注入实现了将代码和代码的依赖项的分离.注入分为资源注入和依赖注入两种. 资源注入: 通过资源注入,可以将JNDI名称空间中可用的任何资源注入任何容器管

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-30254565-id-5637597.html 内核中container_of宏的详细分析 16年2月28日09:00:37 内核中有一个大名鼎鼎的宏-----container_of():这个宏定义如下所示,为了表示一下敬意,我就把注释一起粘贴下来了: /** * container_of - cast a member of a structure out to the containing structure * @ptr

show profile是由Jeremy Cole捐献给MySQL社区版本的.默认的是关闭的,但是会话级别可以开启这个功能.开启它可以让MySQL收集在执行语句的时候所使用的资源.为了统计报表,把profiling设为1 ? 1 mysql> SET profiling = 1; 之后在运行一个查询 ? 1 2 3 4 5 6 7 mysql> SELECT COUNT(DISTINCT actor.first_name) AS cnt_name, COUNT(*) AS cnt ->

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这篇文章主要介绍了MySQL中使用show profile命令分析性能的用法整理,show profiles是数据库性能优化的常用命令,需要的朋友可以参考下   show profile是由Jeremy Cole捐献给MySQL社区版本的.默认的是关闭的,但是会话级别可以开启这个功能.开启它可以让MySQL收集在执行语句的时候所使用的资源.为了统计报表,把profiling设为1 mysql> SET profiling = 1; 之后在运行一个查询 mysql> SELECT COUNT(D

Java中arraylist和linkedlist源代码分析与性能比較 1,简单介绍 在java开发中比較经常使用的数据结构是arraylist和linkedlist,本文主要从源代码角度分析arraylist和linkedlist的性能. 2,arraylist源代码分析 Arraylist底层的数据结构是一个对象数组.有一个size的成员变量标记数组中元素的个数,例如以下图: * The array buffer into which the elements of the ArrayLis

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SPSS学习笔记之--Kaplan-Meier生存分析 一.概述 关于生存分析的相关概念,Kaplan-Meier用于估计生存函数,允许有一个分组变量进行生存率的组间比较,还容许一个分层变量.若不考虑其他混杂因素下生存分析的常用方法. 二.实例 要研究某种新药治疗相对于常规药物治疗对生存率有无改善,收集以下数据: months:生存时间(单位月),为连续变量. group:1=治疗组,2=对照组 status:0=出现结局,1=失访,2=实验结束时仍存活 三.操作步骤 菜单选择: 主对话框:按图