第五章 方差分析 试验指标是什么? 就是统计的测量值,eg:身高体重 试验单位( experimental unit )是什么? 实验载体,比如一只小白鼠 均方是什么? 就是方差 随机模型的τ有何特点? 标准正态分布 固定模型与随机模型的比较 最大的不同是固定模型研究均值:随机模型研究τ 方差分析结果中需要注意的是? 要比较0.01和0.05,看是不是极显著或者显著 字母标记法的判定原则? 在各平均数间,凡有一个相同标记字母的即为差异不显著,凡具不同标记字母的即为差异显著.只要有相同字母存在就认…

测试代码 @Test public void test06(){ try { root.put("emp", "<span color='red'>你好张三</span>"); freemakerUtil.print(root, "06.ftl"); freemakerUtil.fprint(root, "06.ftl", fn+"06.html"); } catch (Except…

摘要:Java命名规范中,实体类属性名以小写字母开头,但并没有说不能以大写字母开头,然而事实告诉我,大写真不行 https://www.cnblogs.com/jnhs/p/10025757.html…

转自:http://blog.sciencenet.cn/blog-116082-218338.html 方差分析(analysis of variance,ANOVA),即变量分析,是对多个样本平均数差异显著性检验的方法.   在一个多处理试验中,可以得到一系列不同的观测值.造成观测值不同的原因是多方面的,有的是不同的处理引起的,即处理效应:有的是试验过程中偶然性因素的干扰和测量误差造成的,即误差效应.方差分析的基本思想就是将测量数据的总变异按变异原因不同分解为处理效应和试验误差,并作出其数量…

哈希表(Hash Table)是一种特殊的数据结构,它最大的特点就是可以快速实现查找.插入和删除.因为它独有的特点,Hash表经常被用来解决大数据问题,也因此被广大的程序员所青睐.为了能够更加灵活地使用Hash来提高我们的代码效率,今天,我们就谈一谈Hash的那点事. 1. 哈希表的基本思想 我们知道,数组的最大特点就是:寻址容易,插入和删除困难:而链表正好相反,寻址困难,而插入和删除操作容易.那么如果能够结合两者的优点,做出一种寻址.插入和删除操作同样快速容易的数据结构,那该有多好.这就是哈希…

使用pandas进行数据清洗 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据清洗 目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格 查看数据中的空格 去除数据中的空格 大小写转换 数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split()…

引言:大家都知道“效率”是数据库中非常重要的一个指标,如何提高效率大家可能都会想起索引,但索引又这么多种,什么场合应该使用什么索引呢?哪种索引可以提高我们的效率,哪种索引可以让我们的效率大大降低(有时还不如全表扫描性能好)下面要讲的“索引”如何成为我们的利器而不是灾难!多说一点,由于不同索引的存储结构不同,所以应用在不同组织结构的数据上,本篇文章重点就是:理解不同的技术都适合在什么地方应用! B-Tree索引场合:非常适合数据重复度低的字段 例如 身份证号码  手机号码  QQ号等字段,常用于主…

数据预处理 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization(这里指移除均值和方差标准化) 标准化是很多数据分析问题的一个重要步骤,也是很多利用机器学习算法进行数据处理的必要步骤. 1.1 z-score标准化 z-score标准化指的是将数据转化成均值为0方差为1的高斯分布,也就是通常说的z-score标准化,但是对于不服从标准正态分布的特征,这样做效果会…

https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization(这里指移除均值和方差标准化) 标准化是很多数据分析问题的一个重要步骤,也是很多利用机器学习算法进行数据处理的必要步骤. 1.1 z-s…

本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据清洗 目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格 查看数据中的空格 去除数据中的空格 大小写转换 数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split() 数据清洗是一项复杂且繁琐(ku…