最近在做分析的时候,遇到了T检验,然而对于没有统计学背景的人来说完全不知如何下手 当然了,遇到问题第一反应就是百度. 果然百度出来了很多链接,当时第一次直接选择了用Excel去做T检验.下面是源数据 Longevity Non-Longevity 0.166202031 0.176821101 0.160766208 0.151576675 0.157792 0.16968315 0.149597225 0.1359756 0.17668999 0.146021867 0.168437 0.16

1. 控制变量 0x1:控制变量主要思想 科学中对于多因素(多变量)的问题,常常采用控制因素(变量)的方法,吧多因素的问题变成多个单因素的问题.每一次只改变其中的某一个因素,而控制其余几个因素不变,从而研究被改变的这个因素对事物的影响,分别加以研究,最后再综合解决,这种方法叫控制变量法.它是科学探索中的重要思想方法,广泛地运用在各个科学探索和科学实验研究之中. 0x2:控制变量思想在机器学习中的应用 在机器学习项目中,我们可能会将专家领域经验融合到特征工程中,即主观先验. 在设计并获得特征向量后

在使用SPSS进行单样本T检验时,很多人都会问,如果数据不符合正太分布,那还能够进行T检验吗?而大样本,我们一般会认为它是符合正太分布的,在鈡型图看来,正太分布,基本左右是对称的,一般具备两个参数,数学期望和标准方差,即:N(p, Q) 如果你的样本数非常少,一般需要进行正太分布检验,检验的方法网上很多,我就不说了 下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素,经过观察分析,进行随机取样,查看最终老鼠是否活着. 问题:很多人认为,雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后,雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老

WinForm 只要放在同一个容器中的RadioButton 就自动互斥 创建两个panel容器,分别放两个RadioButton 就是两组了

比如a[]={2,4,5,6,7},得出的两组数{2,4,6}和{5,7},abs(sum(a1)-sum(a2))=0: 比如{2,5,6,10},abs(sum(2,10)-sum(5,6))=1,所以得出的两组数分别为{2,10}和{5,6}. vector<int> vct; int last = INT_MAX; int halfOfSum(int* arr, int len) { int sum = 0; for (int i = 0; i < len; ++i) { sum

Solr查询参数文档可以参考: http://wiki.apache.org/solr/CommonQueryParameters#head-6522ef80f22d0e50d2f12ec487758577506d6002 这里主要说一下fq参数的使用. 1. 需求一 搜索商户信息时,已经可以按指定关键词搜索:但有时需要缩小范围,比如在江苏省范围搜索,或者是苏州市范围内搜索.注意:不是指记录包含“江苏省”."苏州市“关键词的,而是此记录的行政区域属性值是属于”江苏省“或者是”苏州市"的

原文出處  http://www.dotblogs.com.tw/mis2000lab/archive/2013/08/30/mvc4_vs2012_login_member_db.aspx [Q&A]VS 2012 MVC4专案与网站的差异?「ASP.NET组态」的Login账号出现在「新旧两组」会员数据库里面? 原本是在MSDN论坛上看见的问题 因为写书过程中也遇见了,不能解. 就发信请微软技术支持团队帮忙 隔了很久,他们很热心地追踪这个问题,也一直来电讨论.报告进度. 希望这份问与答,对大

定义π define('PI',3.1415926535898); define('EARTH_RADIUS',6378.137); 计算两组经纬度坐标 之间的距离 /** * 计算两组经纬度坐标 之间的距离 * params :lat1 纬度1: lng1 经度1: lat2 纬度2: lng2 经度2: len_type (1:m or 2:km); * return m or km */ function GetDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2, $l

项目中遇到的问题:因为数据太小,箭头的地方展示不出来,这时的两组对比数据是根据一个最大值为基准进行渲染的.但我们想实现不同类型的对比根据不同的基准值渲染. 理想效果如下图: 实现代码: option = { grid: { left: '3%', right: '4%', bottom: '3%', containLabel: true }, xAxis: { type: 'log',//这是重点 }, yAxis: { type: 'category', data: ['巴西','印尼','美

目录 KS(不需要两组数据相同shape) JS散度(需要两组数据同shape) KS(不需要两组数据相同shape) 奇怪之处:有的地方也叫KL KS距离,相对熵,KS散度 当P(x)和Q(x)的相似度越高,KS散度越小 KS散度主要有两个性质: (1)不对称性 不对称性尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称性,即D(P||Q)!=D(Q||P) (2)非负性 相对熵的值是非负值,即D(P||Q)>0 from scipy.stats imp

题目:输入两个整数序列.其中一个序列表示栈的push 顺序,判断另一个序列有没有可能是对应的pop 顺序.为了简单起见,我们假设push 序列的任意两个整数都是不相等的.比如输入的push 序列是1.2.3.4.5,那么4.5.3.2.1 就有可能是一个pop 系列,但序列4.3.5.1.2 就不可能是push 序列1.2.3.4.5 的pop 序列. 分析: 我们首先定义遍历push的序数i=0  遍历pop序列的序数 j =0 我们可以先遍历给出的push序列,并且时刻与pop序列的头元素p

is a 代表的是类之间的继承关系,比如PC机是计算机,工作站也是计算机.PC机和工作站是两种不同类型的计算机,但都继承了计算机的共同特性.因此在用 Java语言实现时,应该将PC机和工作站定义成两种类,均继承计算机类. has a 代表的是对象和它的成员的从属关系.同一种类的对象,通过它们的属性的不同值来区别.比如一台PC机的操作系统是Windows,另一台PC机的操作系统是Linux.操作系统是PC机的一个成员变量,根据这一成员变量的不同值,可以区分不同的PC机对象. 再比如张三和李四都是人

之前看信号的时候,没有太注意不同信号的对比．今天再次看到的时候,突然感觉对一些信号,非常相似,乃至非常容易混淆．今天周末就抽空总结一下． 一.关闭进程信号 常见的4中关闭进程信号是SIGKILL,SIGINT,SIGTERM,SIGQUIT. SIGKILL,就是为了关闭进程用的,无法捕获以及忽略．场景是,管理员把一些占用资源的进程或者无法掌控的孤儿进程杀死． SIGINT,interrupt(中断)进程,这个是可以捕获以及忽略.可以使用ctrl+c发出信号,直接发给父进程以及子进程,这样的话就

特别的,当$r\rightarrow1^{-}$时有以下两个恒等式: 第二个恒等式有关的自主招生试题参考博文MT[31]傅里叶级数为背景的三角求和 评:利用两种展开形式得到一些恒等式是复数里经常出现的考点.

博客逐步迁移到,独立博客,原文地址 http://www.woniubi.cn/two_groups_signal_difference/ 之前看信号的时候,没有太注意不同信号的对比．今天再次看到的时候,突然感觉对一些信号,非常相似,乃至非常容易混淆．今天周末就抽空总结一下． 第一组 关闭进程信号 常见的4中关闭进程信号是SIGKILL,SIGINT,SIGTERM,SIGQUIT. SIGKILL,就是为了关闭进程用的,无法捕获以及忽略．场景是,管理员把一些占用资源的进程或者无法掌控的孤儿进程

1. 在matlab的m函数很可能遇到原函数[a,b] = func(a); 这样的两个输出参数. 2. 在观察C#生成后定义中我们发现: public MWArray HP(); public MWArray HP(MWArray Y); public MWArray HP(MWArray Y, MWArray smoothing); public MWArray[] HP(int numArgsOut); public MWArray[] HP(int numArgsOut, MWArray

http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4504487.html

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