介绍T分布.T检验.Z检验与T检验.P值.相依样本以及配对样本的非独立T检验. T分布 在到目前为止举的所有例子中,我们都假设我们知道总体参数 μ 和 σ,但很多时候,我们并不知道,我们通常只有样本,然后只能通过样本得出所有结论. 通过样本得出样本均值与总体的区别有多大?以及两个样本之间区别多大? 在所有中心值衡量指标中,我们通常使用均值,我们在此情形下要对比的两个样本可以是独立样本或非独立样本.在处理样本数据时,我们必须利用贝塞尔校正系数,根据样本标准偏差估算总体标准偏差. 通常,要看样本均值

---恢复内容开始--- 1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割. 参数说明:n_split表示切割的份数,假设切割的份数为10,那么有9份是训练集有1份是测试集,shuffle是否进行清洗,indices表示需要进行切割的索引值 import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold indices = np.

AVEDEV 用途:返回一组数据与其平均值的绝对偏差的平均值,该 函数可以评测数据(例如学生的某科考试成绩)的离散度. 语法:AVEDEV(number1,number2,...) 参数:Number1.number2....是用来计算绝对偏差平均 值的一组参数,其个数可以在 1-30 个之间. 实例:如果 A1=79.A2=62.A3=45.A4=90.A5=25,则公 式"=AVEDEV(A1:A5)"返回 20.16. AVERAGE     用途:计算所有参数的算术平均值.  

http://blog.renren.com/share/223170925/14708690013 常用显著性检验 1.t检验 适用于计量资料.正态分布.方差具有齐性的两组间小样本比较.包括配对资料间.样本与均数间.两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆. 2.t'检验 应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式. 3.U检验 应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验.

方差分析与两样本T检验. 1.首先可以看到方差分析(ANOVA)包含两样本T检验,把两样本T检验作为自己的特例.因为ANOVA可以比较多个总体的均值,当然包含两个总体作为特例.实际上,T的平方就是F统计量(m个自由度的T分布之平方恰为自由度为(1,m)的F 分布.因此,这时候二者检验效果完全相同.T 检验和 ANOVA 检验对于所要求的条件也相同: 1)各个组的样本数据内部要相互独立,2)各组皆要正态分布3)各总体的方差相等.上述这3个条件完全相同. 2.如果说要指出差别,则区别仅在下列一点上:

一.Mysql双主互备+keeplived高可用架构介绍 Mysql主从复制架构可以在很大程度保证Mysql的高可用,在一主多从的架构中还可以利用读写分离将读操作分配到从库中,减轻主库压力.但是在这种架构中,主库出现故障时需要手动将一台从库提升为主库.在对写操作要求较高的环境中,主库故障在主从架构中会成为单点故障.因此需要主主互备架构,避免主节点故障造成写操作失效. 在双主互备的架构中,每台Mysql都充当主服务器,同时充当对方的从服务器.在任意一台服务器上的写操作都会被复制到另一台服务器上,从

SPSS单一样本的T检验 如果已知总体均数,进行样本均数与总体均数之间的差异显著性检验属于单一样本的T检验.在SPSS中,单一样本的T检验由"One-Sample T Test"过程来完成. [例子] 有一种新型农药防治柑桔红蜘蛛,进行了9个小区的实验,其防治效果为:               95%,92%,88%,92%,93%,95%,89%,98%,92% 与原用农药的防治效果90%比较,分析其效果是否高于原用农药.该数据保存在"DATA4-2.SAV"文

应用统计学: s检验是检验否符合正态,而k-S检验是检验否符合一种分布. 已知分布便知道参数,知道参数不知道分布. 适应性检验 多项式分布的情况如下例: 二项分布是多项式分布一种情况,所以就是上式中只有两个概率 独立性检验:PAB=PAPB 其中,29.76由假设独立后比例算得. 格式: 是右尾检验,但是因为SPSS中只提供双尾检验所以显示如下图,但是还是可以从双尾的角度考虑: Person Chi-Square适用情况是N>40 person ei>1 Cintinuity correcti

​ t检验通常分为三种,分别是单样本t检验.双样本t检验和配对样本t检验.本文基于python的scipy.stats函数对每种t检验进行了介绍和实验. 一.t检验介绍 无论哪种t检验,都有以下的基本前提条件: 样本数据符合正态分布 各个样本之间是独立的 步骤: 提出原假设和备择假设 构造t统计量 计算t统计量 对于得到的p值进行分析,p大于0.05则接受原假设,反之接受备择假设 二. 单样本t检验 应用场景:对某个样本的均值进行检验,比较是否和总体的均值(自己定)是否存在差异. 原假设和备择假

废话不多说,直接贴代码! 所谓的双缓存,第一就是缓存在内存里面,第二就是缓存在SD卡里面,当你需要加载数据时,先去内存缓存中查找,如果没有再去SD卡中查找,并且用户可以自选使用哪种缓存! 缓存内存和缓存SD都有一个共同的方法,就是put和get方法(存数据和取数据),因此我们采用工厂模式! 新建一个接口,名字随便取,用来封装内存缓存和sd缓存里面共有的方法,然后新建一个内存缓存类和sd缓存类,双缓存类并且都实现此接口,注意建双缓存类只是为了更方便的使用其他两个缓存,你想想 如果两个缓存类封装到一

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5458 Problem Description Given an undirected connected graph G with n nodes and m edges, with possibly repeated edges and/or loops. The stability of connectedness between node u and node v is defined by

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设. KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法.当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验

Road Construction Time Limit:2000MS    Memory Limit:65536KB    64bit IO Format:%I64d & %I64u SubmitStatus Description It's almost summer time, and that means that it's almost summer construction time! This year, the good people who are in charge of t

前言:  不少同学笔记本都装的有双系统,一般都是LIUNX和WINDOWS的两个系统(由于以前对电脑各种无知)装了双系统,再次,小编就不在阐述双系统地各种不便,再次就强调一下,假若要卸载LINUX的话,不能单单的把LINUX所在逻辑分盘格式,这样会出现一个很严重的问题,直接导致你的电脑不能正常加载启动. 由于网上存在各种方法,但是仍不失很详细,搞得云里雾里,小编亲自用自己电脑实践了一把,我在这里给大家普及一下,第一:要知道引导程序这一概念,说白了.就是你按电源键开机时候,把操作系统加载到内存中的

题解转自http://blog.csdn.net/lyy289065406/article/details/6762370   文中部分思路或定义模糊,重写的红色部分为修改过的. 大致题意: 某个企业想把一个热带天堂岛变成旅游胜地,岛上有N个旅游景点,保证任意2个旅游景点之间有路径连通的(可间接连通).而为了给游客提供更方便的服务,该企业要求道路部门在某些道路增加一些设施. 道路部门每次只会选择一条道路施工,在该条道路施工完毕前,其他道路依然可以通行.然而有道路部门正在施工的道路,在施工完毕前是

转自双缓冲(Double Buffer)原理和使用 一.双缓冲作用            双缓冲甚至是多缓冲,在许多情况下都很有用.一般需要使用双缓冲区的地方都是由于"生产者"和"消费者"供需不一致所造成的.这样的情况在很多地方后可能会发生,使用多缓冲可以很好的解决.我举几个常见的例子:     例 1. 在网络传输过程中数据的接收,有时可能数据来的太快来不及接收导致数据丢失.这是由于"发送者"和"接收者"速度不一致所致,在他

Andrewid the Android is a galaxy-known detective. Now he is preparing a defense against a possible attack by hackers on a major computer network. In this network are n vertices, some pairs of vertices are connected by m undirected channels. It is pla

原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html 个人知乎主页欢迎关注:https://www.zhihu.com/people/jack_lu,相信我会提供高质量的timeline. "站在岸上学不会游泳."看了各种深度学习的新闻.有意思的paper,要开始搭建深度学习环境入坑了.昨天看到一视频展现了tensorflow在Android平台上的应用,感觉潜力巨大,所以选择了tensorflow. 结合几篇安装博客总结了安装方法,可能是

JS里面的单引号和双引号可以同时使用,但是要遵循一定的准则. 最外面用了双引号了,那么里面就不能再用双引号了,因为引号是成双对的,浏览器读到一个双引号后,到第2个双引号时才算结束:同理,浏览器读到一个单引号后,必须要读到第二个单引号才算结束, 不管是单引号还是双引号,里面都可以套相反的引号,但是不可以双引号里面套单引号,这个单引号再套双引号,这是不行的. 如果在引号里面使用相同的引号,需要用 \ 转义. 单引号转义为\' 单引号转义为\" 从代码编译的角度说的话,单引号在JS中被浏览器(IE,C

Java的强大特性让其在游戏编程和多媒体动画处理方面也毫不逊色.在Java游戏编程和动画编程中最常见的就是对于屏幕闪烁的处理.本文从J2SE的一个再现了屏幕闪烁的Java Appilication简单动画实例展开,对屏幕闪烁的原因进行了分析,找出了闪烁成因的关键:update(Graphics g)函数对于前端屏幕的清屏.由此引出消除闪烁的方法--双缓冲.双缓冲是计算机动画处理中的传统技术,在用其他语言编程时也可以实现.本文从实例出发,着重介绍了用双缓冲消除闪烁的原理以及双缓冲在Java中的两种

通过设置TableHeightScope,可以实现对ADD_PRINT_TABLE,表格带页头页尾,查看本博客另一篇博文:Lodop打印表格带页头页尾 自动分页每页显示头尾 超文本超过打印项高度,会自动分页,详细参考本博客另一篇博文:Lodop打印控件 超文本自动分页 那么带页头页尾后的超文本高度,会决定每页输出的内容多少,自动分页的依据,默认高度是不包含页头页尾的,可以通过语句设置是否包含页头页尾,或只包含其中的某一个.LODOP.SET_PRINT_STYLEA(0,"TableHeight