三人行,必有我师,是不是真有我师?三种不同类型的营销手段,最终的营销效果是否一样,随即区组秩和检验带你进入分析世界 今天跟大家讨论和分享一下:spss-Friedman 秩和检验-非参数检验-K个(多个)相关样本检验,下面以“数学,物理,生物”样本数据为例, 假设:H0:  数学,物理,生物三门课程的总体分布是相同的 H1:数学,物理,生物三门课程的总体分布是不相同的. 样本数据如下所示: 从上图可以看出:处理组为:3组 (假设用K表示)      区组为:5组 (我们只取前面的5组) (假设用…

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…

类的继承案例解析,python相关知识延伸 作者:白宁超 2016年10月10日22:36:57 摘要:继<快速上手学python>一文之后,笔者又将python官方文档认真学习下.官方给出的pythondoc入门资料包含了基本要点.本文是对文档常用核心要点进行梳理,简单冗余知识不再介绍,作者假使你用c/java/c#/c++任一种语言基础.本系列文章属于入门内容,老鸟可以略看也可以略过,新鸟可以从篇一<快速上手学python>先接触下python怎样安装与运行,以及pycharm…

DSP EPWM学习笔记2 - EPWM相关寄存器设置问题解析 彭会锋 本篇主要针对不太熟悉的TZ 故障捕获 和 DB 死区产生两个子模块进行学习研究 感觉TI的寄存器命名还是有一定规律可循的 SEL主要用于选择位 CTL主要用于控制位 EINT主要用于使能中断 FLG是标志查询位 CLR中断标志清除位 FRC 软件强制使能设置位 1 TZ 故障捕获子模块 TZ子模块可以工作在Cycle-by-Cycle.One-Shot两种模式下,这两种状态的区别是: one-shot是永久起作用的,恢复它只…

Django框架04 /模板相关.别名/反向解析/路由分发 目录 Django框架04 /模板相关.别名/反向解析/路由分发 1. 语法 2. 变量/万能的点 3 . 过滤器 4. 标签Tags 5. 模板继承/母版继承 6. 组件 7. 自定义标签和过滤器 8. 静态文件配置 9. url别名和反向解析 10. url命名空间 补充: 1. 语法 关于模板渲染需要记两种特殊符号(语法): {{ }} # 变量相关的用{{}} {% %} # 逻辑相关的用{ % % }. 2. 变量/万能的点…

Phoenix简介概述,Phoenix的Java API 相关操作优秀案例 一.Phoenix概述简介 二.Phoenix实例一:Java API操作 2.1 phoenix.properties 2.2 pom.xml 2.3 configutils.java 2.4 PhoenixTest.java 三.Phoenix实例二:Java API操作 3.1 pom.xml中加入依赖 3.2 JDBC 3.3 serviceImpl 三.使用Phoenix通过sql语句更新操作hbase数据 3…

电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 目录 电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 写在前面 正文 电机噪声 谐波的产生 什么是谐波? 傅里叶分析 matlab中的FFT分析工具 第一步:打开你要进行分析的模型 第二步:打开这个模块,设置相关参数 第三步:进入FFT分析工具 第1.2部分 第3.4部分 THD 谐波分析之后 写在前面 宿舍持续隔离中,快递停运,没法搞实践,那就搞点仿真(我才不会说是导师让我干的呢[手动dog…

今天和大家一起探讨和分下一下SPSS-非参数检验--K个独立样本检验 ( Kruskal-Wallis检验). 还是以SPSS教程为例: 假设:HO:   不同地区的儿童,身高分布是相同的 H1: 不同地区的儿童,身高分布是不同的 不同地区儿童身高样本数据如下所示: 提示:此样本数为4个(北京,上海,成都 ,广州)每个样本的样本量(观察数)都为5个 即:K=4>3   n=5,  此时如果样本逐渐增大,呈现出自由度为K-1的平方的分布,(即指:卡方检验) 点击“分析”——非参数检验——旧对话框—…

非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系,它不像线性模型那样有众多的假设条件,可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型    非线性,能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型,转换后的模型,用线性回归的方式处理转换后的模型,有的非线性模型并不能够通过变量转换为线性模型,我们称之为:本质非线性模型 还是以“销售量”和“广告费用”这个样本为例,进行研究,前面已经研究得出:“二次曲线模型”比“线性模型”能够更好的拟合“销售量随着广告费用的增加而呈现的趋势变化”,那么“二次…

之前在看<Semi-supervised Sequence Learning>这篇文章的时候对seq2seq半监督的方式做文本分类的方式产生了一定兴趣,于是开始简单研究了seq2seq.先来简单说一下这篇paper的内容: 创立的新形式Sequence AutoEncoder LSTM(SA-LSTM),Pre-trained RNNs are more stable, generalize better, and achieve state-of-the-art results on var…