应用统计学 方差分析的基本假设: 组间组平均与总平均的不同是由treatment引发的.单个值与组平均的不同是由组内error引发的. 如果没有处理误差SSA=SSE,所以右尾假设如果F>1则处理效应更强 本质上样本方差,所以是总体方差的无偏估计. 描述强度: 增加n(维度),R变大,adjusted R变大.但是n过大就会出现过拟合的现象,此时R虽然变大,但是并不好,并不能反映客观情况,客观情况是变量间差异是本身就很大,而不是因为维度升高导致的. 双因子方差分析除了增加一个因素之外还有两个因素…

方差分析泛应用于商业.经济.医学.农业等诸多领域的数量分析研究中.例如商业广告宣传方面,广告效果可能会受广告式.地区规模.播放时段.播放频率等多个因素的影响,通过方差分析研究众多因素中,哪些是主要的以及如何产生影响等.而在经济管理中,方差分析常用于分析变量之间的关系,如人民币汇率对股票收益率的影响.存贷款利率对债券市场的影响,等等. 协方差是在方差分析的基础上,综合回归分析的方法,研究如何调节协变量对因变量的影响效应,从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术. 8.1单因素方差分析及R实现…

(一)问题描述: 此博客解决如下问题:禁用gitlab的双因子认证 禁用前,如图(此时,你在gitlab中什么也干不了) (二)思路分析: 百度了很多方法,都不可靠(如不可靠的说明:https://stackoverflow.com/questions/31024771/how-to-disable-the-two-factor-authentication-in-gitlab) 从这里(https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab-ce/issues/1960)找到…

在GitHub上采取双因子身份认证后,在git push 的时候将会要求填写用户的用户名和密码,用户名就是用户在GitHub上申请的用户名,但是密码不是普通登录GitHub的密码. 一旦采取双因子身份认证,登录GitHub的时候既需要输入用户名和密码,还需要输入一个即时的验证码,这样可以对Git账户提供双重的安全保障.但是git push 却怎么也没法推送到远端repo,总是提示身份认证错误:“fatal: Authentication failed for ...” 查了很多国内的解决方案,只…

前言 双因子认证:双因子认证(2FA)是指结合密码以及实物(信用卡.SMS手机.令牌或指纹等生物标志)两种条件对用户进行认证的方法.--百度百科 跟我一样"老"的网瘾少年想必一定见过买点卡后上面送的密保(类似但不完全一样),还有"将军令",以及网银的网盾,是一种二次验证的机制:它通常是6位的数字,每次使用后(HOTP)或者一定时间后(TOTP)都将会刷新,大大加大了用户的安全性,OTP(One-Time Password)分为HOTP(HMAC-based One-…

多因素线性回归 系数由最小二乘法得到 R^2;adjusted R^2:变量变多之后,r^2自然变大,但是这不是反应客观事实,所以引入了adjusted R^2 使用散点图看独立性,也可以使用软件,car package: 任何一个变量显著便使得整个模型(y)显著. 要保证各变量之间相互独立,否则一个变量改变之后另一个变量改变,这两个变量都改变之后y必然改变,但是实际上是第一个变量导致的.所以要检查多元共线性,可使用膨胀系数,相关系数仅考查两个变量之间的关系,而膨胀系数考查一个变量与其他所有变量…

实验设计与数据处理(大数据分析B中也用到F分布,故总结一下,加深印象)第3课小结--实验的方差分析(one-way analysis of variance) 概述 实验结果\(S\)受多个因素\(A_i\)影响,但影响的程度各不相同,如何通过实验数据来确定因素的影响程度呢?其函数关系为 \[ S=f(A_1,A_2,\cdots,A_n) \tag{1} \] 方差 标准差的平方,表征\(x_i\)与\(\bar{x}\)的偏离程度. 方差分析(ANalysis Of VAriance,简称A…

1.环境 系统:centos6.5 x86_64 [root@uu ~]# uname -a Linux uu 2.6.32-642.el6.x86_64 #1 SMP Wed Apr 13 00:51:26 EDT 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 要求: 时间同步 关闭SELinux 2.安装 升级git 1.7.1版本过低,现在github不支持1.7.1的git 客户端的下载了,只有从网上下载高一点的版本,并安装. yum install curl-…

符合方差分析的三个条件: 残差=实际值-预测值(其实是均值). 在原假设下,MSA的期望会等于MSE的期望:在备选假设下,MSA的期望会大于MSE的期望,所以MSA/MSE的取值范围在(1,正无穷),所以是单侧检验. 这张图说明残差随机独立分布. 每组一个数就无法分析交互作用. R提高但adjusted R没提高则没有实质性的提高. (Completely randomized design)同独立样本t检验. (Randomized block design)要人为干预去掉实验体本身的差异,同…

单因素方差分析(One-Way Analysis of Variance) 判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响 分析步骤 1. 建立检验假设 - H0:不同因子水平间的均值无差异 - H1:不同因子水平间的均值有显著差异 - [注意]有差异,有可能是所有因子水平间都存在差异,也有可能只有两个因子水平间的均值存在差异 2. 计算检验统计量F值 F = MSA / MSE MSA = SSA / ( k - 1 )    MSA:组间均方, 对总体方差的一个估计 MSE = SSE / ( n…