1.Wilcoxon Signed Rank Test Wilcoxon有符号秩检验(也称为Wilcoxon有符号秩和检验)是一种非参数检验.当统计数据中使用“非参数”一词时,并不意味着您对总体一无所知.这通常意味着总体数据没有正态分布.如果两个数据样本来自重复观察,那么它们是匹配的.利用Wilcoxon Signed-Rank检验,在不假设数据服从正态分布的前提下,判断出相应的数据总体分布是否相同如果数据对之间的差异是非正态分布的,则应使用Wilcoxon有符号秩检验. The Wilcoxo

非参数检验条件没有参数,因此就没有分布,利用数据等级之间的差距,依次赋值之后再用参数方法测试.将连续型变量转化为离散型变量,即顺序变量.与参数检验相比,正态分布较弱(p值有可能不显著,浪费信息,比如最大值不管是多大都设定为10,所以很好的抵消outlier影响),非正态分布用参数检验就是错误的,但是可以使用非参数检验. Sign test:符号检验假定分布是二项分布,用中位数替代均值. 得到中位数,然后按照二项分布计算概率值,此时已经脱离原有数据. 注意: 符号秩检验(Wilcoxon sign

R软件一个显著的优点是它提供了丰富的随机数发生器,比SAS.Matlab方面很多,比Excel更不知方便到哪里去了.这无疑为统计学.工程学以及寿险精算学提供了很大的方便,比如我们要产生200个服从正态分布的随机数,在R里面用只需要键入“rnorm(200)”即可得到.操作如下: >rnorm(200) [1] -0.12071839  0.05257376 -0.23671186 -0.71413741  2.17362525 -0.25102710[7] -1.41124223  1.7881

1.What are “Parametric Statistics”? 统计中的参数指的是总体的一个方面,而不是统计中的一个方面,后者指的是样本的一个方面.例如,总体均值是一个参数,而样本均值是一个统计量.参数统计检验对总体参数和数据的分布进行假设.这些类型的测试包括学生的T测试和方差分析测试,假设数据来自正态分布. A parameter in statistics refers to an aspect of a population, as opposed to a statistic,

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博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 医药统计项目联系QQ:231469242 两个配对样本,均匀分布,非正太分布 Wilcoxon signed-rank test 曼-惠特尼U检验M

在比较数据的均值时,我们可能知道: 比较工厂当天生产的零件的长度是否合格 (length >= N mm),用 t-Test; 比较各一线城市的人均收入,用 ANOVA. 其实均值比较还有很多检验方法,要怎么选?脑阔疼! 今天终于花了点时间自己总结了一下: Q1: 数据是否符合正态分布 Q1-A1 是 Q2: 数据有多少分组 Q1-A1-Q2-A1 没有分组 * One-Sample t-Test * One-Sample Equivalence Test Q1-A1-Q2-A2 单组双水平 Q

7.3相关 相关系数可以用来描述定量变量之间的关系.相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1).除了基础安装以外,我们还将使用psych和ggm包. 7.3.1 相关的类型 1.Pearson.Spearman和Kendall相关 Pearson积差相关系数衡量了两个定量变量之间的线性相关程度.Spearman等级相关系数则衡 量分级定序变量之间的相关程度.Kendall’s Tau相关系数也是一种非参数的等级相关度量.

一. t-tests 这一部分我们使用分布在MASS包中的UScrime数据集.它是关于美国47个州在1960年时,关于惩罚制度对犯罪率的影响. Prob:监禁(坐牢)的概率: U1:14到24岁的城市那你的失业率: U2:35到39岁的城市男子的失业率: So:an indicator variable for Southern states 1. 独立的t-test(independent t-test) t.test(y~x,data) t.tset(y1,y2) 例01: > libra

转自:http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0. 例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,

转自: https://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页

Wilcoxon Rank Sum and Signed Rank Tests data <-read.csv('XX.csv') wilcox.test(data$value1, data$value2, paired = TRUE, alternative = "greater") Ps. 第一行是 value1, value2. 每一行的数据以逗号隔开.

名称 名称 R对应的名字 附加参数 β分布 beta beta shape1, shape2, ncp 二项式分布 binomial binom size, prob 柯西分布 Cauchy cauchy location, scale 卡方分布 chi-squared chisq df, ncp 指数分布 exponential exp rate F分布 F f df1, df1, ncp Gamma(γ)分布 gamma gamma shape, scale 几何分布 geometric g

getchar() 返回值为int类型 1.自动类型转换(运算符两边变量类型不同时) 1).两个变量类型自动转换成一样的类型(会根据参数类型自动转换, 而不是直接位转换), 且运算结果也是转换后的类型 2).当较低类型的数据转换为较高类型时, 一般只是形式上有所改变, 而不影响数据的实质内容, 而较高类型的数据转换为较低类型时则可能有些数据丢失 3).在进行自动类型转换的时候, 如果原来的数是无符号数, 那么在扩展的时候, 高位填充的是0, 如果是有符号数, 那么高位填充的时符号位 #inclu

本文引自http://blog.jobbole.com/23286/ 很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思想来源.基础框架,并结合互联网页面拓扑结构讨论P

IR的评价指标-MAP,NDCG和MRR   MAP(Mean Average Precision): 单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,主题2有5个相关网页.某系统对于主题1检索出4个相关网页,其rank分别

http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,主题2有

Ubiquitous Religions Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 30666   Accepted: 14860 Description There are so many different religions in the world today that it is difficult to keep track of them all. You are interested in findi

很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思想来源.基础框架,并结合互联网页面拓扑结构讨论PageRank处理Dead Ends及平滑化的方法.第三部分讨论Top

摘要by crazyhacking: 一 搜索引擎的核心问题就是3个:1.建立资料库,通过爬虫系统实现:2.建立一种数据结构,可以根据关键词找到含有这个词的页面.通过索引系统(倒排索引)实现.3排序系统. pagerank解决了第三个问题;如何对查询结果排序. 二PageRank的思想概括为:"被越多优质的网页所指的网页,它是优质的概率就越大".pagerank把所有的网页抽象为一个有向图,每个网页作为节点,把超链接作为有向边.算法大体如下:赋予每个节点以权重,然后根据被连接的有向边重

本文由张洋(敲代码的张洋)投稿于伯乐在线. 本文转载于:http://blog.jobbole.com/23286/ 很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思