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 效应量可以表示两组样本平均数的差异 效应量可以用d表示,其公式 观察实验组和对照组,效应量越大,两组平均数越远,差异越大 效应量不受样本容量的影响.…
做完一个假设检验之后,如果结果具有统计显著性,那么还需要继续计算其效应量,如果结果不具有统计显著性,并且还需要继续进行决策的话,那么需要计算功效. 功效(power):正确拒绝原假设的概率,记作1-β. 假设检验的功效受以下三个因素影响: 样本量 (n):其他条件保持不变,样本量越大,功效就越大. 显著性水平 (α): 其他条件保持不变,显著性水平越低,功效就越小. 两总体之间的差异:其他条件保持不变,总体参数的真实值和估计值之间的差异越大,功效就越大.也可以说,效应量(effect size)…
去他的 效应(what-the-hell effect)与自我放纵 为什么写这篇文章: 对于我来说,但我感到疲惫——"无意拿起"手机,对自己说"随便看看"——但是停不下来——感觉没有"精力"去中止——好不容易放下手机后,感觉焦虑,后悔,因为浪费了时间,没有完成计划. 彼得·赫尔曼(Peter Herman)带领的研究小组做了一个实验.被试者到达实验室时,正处于研究者所说的"食物剥夺状态",就是俗话说的"饥饿状态&qu…
在使用桦仔的分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间)的脚本时,遇到下面一些错误 这个是因为这些表的Schema是Maint,而不是默认的dbo,造成下面这段SQL在执行EXEC sp_spaceused @tablename时出现 Msg 15009, Level 16, State 1, Procedure sp_spaceused, Line 75 The object 'xxxx' does not exist in database 'YourSQ…
在<如何计算假设检验的功效(power)和效应量(effect size)?>一文中,我们讲述了如何根据显著性水平α,效应量和样本容量n,计算功效,以及如何根据显著性水平α,功效和样本容量n,计算效应量.但这两个应用都属于事后检验,也就是说,就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想,我们也没有办法改变.因此,我们最好事先就把我们想要达到的功效和效应量确定好,然后根据显著性水平α,功效和效应量,计算样本容量n.这种事前检验的应用用得比较多. 此外,我们都知道,如果假设检验选取的样本量很小,那么…
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     二型错误和检验功效 :如果我们想问H1真正正确的概率?或问真实效应?二型错误代表假阴性B代表二型错误的概率 (假阴性)power效应代表真阴…
功效分析 功效分析可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量.反过来,它也可以帮助你在给定置信度水平情况下,计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率.如果概率低得难以接受,修改或者放弃这个实验将是一个明智的选择. 10.1假设检验速览 在研究过程时,研究者通常关注四个量:样本大小.显著性水平.功效和效应值.样本大小指的是实验设计中每种条件/组中观测的数目.显著性水平(也称为alpha)由I型错误的概率来定义.也可以把它看做是发现效应不发生的概率.功效通过1减去II型错误的概…
R data analysis examples 功效分析 power analysis for one-sample t-test单样本t检验 例1.一批电灯泡,标准寿命850小时,标准偏差50,40小时的差值是巨大的,此研究设定效应值d= (850-810)/50,希望有90%的可能检测到,即功效值为0.9,还希望有95%的把握不误报显著差异, 问需要多少支电灯泡. H0=850,HA=810 library('pwr') pwr.t.test(d=(850-810)/50,power=0.…
在数据分析领域里,不少的数据爱好者都会关心什么数据分析产品最好用?最重要的是,很多的企业也特别希望员工能真正知道如何使用这些BI平台以确保公司的投资是值得.同类的文章,小悦也曾发布过,可参考最近<如何在Power BI和Tableau之间进行选择?>. 近日,小悦也使用了最常用.最简单的方法来比较下最好的BI工具的趋势.小悦就选择了在Google 搜索(毕竟在全球范围的统计会更客观些)上做了一些测试,结果倒还也是相当的有趣呢 小悦先用搜索Google Trends搜了“Tableau Desk…
本文(转自:http://jm-blog.aliapp.com/?p=2554)主要讲述在使用ZooKeeper进行分布式锁的实现过程中,如何有效的避免“羊群效应( herd effect)”的出现. 一般的分布式锁实现 这里简单的讲下一般的分布式锁如何实现.具体的代码实现可以在这里看到:https://svn.apache.org/repos/asf/zookeeper/trunk/src/recipes/lock/ 在之前的<ZooKeepe数据模型>一文中提到过,zookeeper中节点…