1.Null Hypothesis Overview 零假设,H0是普遍接受的事实;这与备择假设(alternate hypothesis)正好相反.研究人员努力否定.驳斥零假设.研究人员提出了另一种假设(alternate hypothesis),他们认为这种假设可以解释一种现象,然后努力拒绝零假设. The null hypothesis, H0 is the commonly accepted fact; it is the opposite of the alternate hypoth

Null hypothesis usually express the phenomenon of no effect or no difference. TypeⅠerror is the incorrect rejection of a true null hypothesis.  That is, no difference is taken as difference. Type Ⅱ error is incorrectly retaining a false null hypothes

A/B testing主要用来检测网站或者APP的两个版本中哪一个更好,它的中心思想是把流量一分为二,一份用作experiment group,访问新的版本,另一份用作control group,访问旧的版本. 假设现在有一个网站,要测试是否增大网页Register的字体,可以增加注册用户. 进行AB testing,首先要选择Unit of Diversion, 就是把实验分成两组的标准.在这个实验中,可以选择unique cookies to view the web page. 然后要选定

Python时间序列数据分析--以示例说明 标签(空格分隔): 时间序列数据分析 本文的内容主要来源于博客:本人做了适当的注释和补充. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/time-series-forecasting-codes-python/ 英文不错的读者可以前去阅读原文. 在阅读本文之前 ,推荐先阅读:http://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 导读 本文主要分为四个部分: 用pand

9.1 The Nature of Hypothesis Testing Over the years, however, null hypothesis has come to mean simply a hypothesis to be tested. Null Hypothesis: H0: μ = μ0, where μ0 is some number Alternative Hypothesis: two tailed 实例: one tailed 实例: 评判标准: Type I a

一.提出问题 不可避免地,我们都数据库总有一些字段是没有值的.不管是插入一个不完整的行,还是有些列可以合法地拥有一些无效值.SQL 支持一个特殊的空值,就是NULL. 在很多时候,NULL值导致我们的程序出现报错的现象,于是很多人就开始拒绝NULL值,想各种各样的方法来避免使用NULL值,但是很遗憾,NULL值恰恰就是满足我们的需要用于表示空值的. 空值经常存在于我们的数据库当中: 例如一个在职员工的离职时间. 例如一辆电力驱动的车的燃油消耗比. 二.反模式 很多人对于NULL值感觉到恐惧,原因

Hypothesis Testing What's Hypothesis Testing(假设检验) Hypothesis testing is the statistical assessment of a statement or idea regarding a population. A hypothesis is a statement about the value of a population parameter level developed for the purpose o

Case Study The case study Physicians' Reactions sought to determine whether physicians spend less time with obese patients. Physicians were sampled randomly and each was shown a chart of a patient complaining of a migraine headache. They were then as

原文链接 译文链接 译者: 沈义扬    Doug Lea 说,“Null 真糟糕.”   当Sir C. A. R. Hoare 使用了null引用后说,”使用它导致了十亿美金的错误.” 轻率地使用null可能会导致很多令人惊愕的问题.通过学习Google底层代码库,我们发现95%的集合类不接受null值作为元素.我们认为, 相比默默地接受null,使用快速失败操作拒绝null值对开发者更有帮助. 此外,Null的含糊语义让人很不舒服.Null很少可以明确地表示某种语义,例如,Map.get(

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒

来源:知乎:P值与α值的关系 一楼 P是"拒绝原假设时犯错误概率"又或者说是"如果你拒绝掉原假设实际上是在冤枉好人的概率". 不管怎么表达理解上都有点绕,所以你还是看例子吧.比如你做一个假设( null hypothesis):你的女性朋友平均身高2米,输入你统计的样本数据后,计算机给你返回的p值是0.03.这意味着如果你拒绝"女性朋友平均身高2米"这个结论,犯错的概率是0.03,小于0.05(人们一般认为拒绝一句话时犯错概率小于0.05就可以放

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.   通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,T检验和F检验的由来一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.

注: 本文是对<IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook>一书中第七章[Introduction to statistical data analysis in Python – frequentist and Bayesian methods]的简单翻译和整理,这部分内容主要将对统计学习中的频率论方法和贝叶斯统计方法进行介绍. 本文将介绍如何洞察现实世界的数据,以及如何在存在不确定性的情况下做出明智的决定. 统计数据分析

1.卡方检验理论 1.1.  简介 总体的分布函数完全未知或只知形式.但不知其参数的情况,为了推断总体的某些未知特性,提出某些关于总体的假设.我们要根据样本对所提出的假设作出是接受,还是拒绝的决策.假设检验是作出这一决策的过程.卡方检验即是假设检验的一种. 1.2.卡方检验基本思想 首先假设H0成立,基于此前提计算出χ2值,它表示观察值与理论值之间的偏离程度.根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P.如果P值很小,说明观察值与理论值偏离程度太大,应当拒

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

          题记:毕业一年多天天coding,好久没写paper了.在这动荡的日子里,也希望写点东西让自己静一静.恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西,有一丁点心得体会想和大家分享下.在此也要特别感谢顾志耐和散沙,让我喜欢上了python. 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.在这里需要强调一点的是,时间序列分析并不是关于时间的回归,它主要是研究自身的变化规律的(这里不考虑含外生变量的时间序列). 为

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51184556 T检验 T检验,亦称student t检验(Student's t test),学生t检验(英语:Student's t-test)是指虚无假设成立时的任一检定统计有学生t-分布的统计假说检定,属于母数统计.学生t检验常作为检验一群来自常态分配母体的独立样本之期望值的是否为某一实数,或是二群来自常态分配母体的独立样本之期望值的差是否为某一实数. 主要用于样本含量较小(例如n<30),总

P122, 这是IQR method课的第一次作业,需要统计检验,x和y是否显著的有线性关系. Assignment 1 1) Find a small bivariate dataset (preferably from your own discipline) and produce a scatterplot (this is easy using any spreadsheet) 2) Use any statistics tool (a calculator, spreadsheet

偶尔能看懂,但是死活记不住,归根结底是没有彻底理解! Type I and type II errors - wiki type I error is the rejection of a true nullhypothesis (also known as a "false positive" finding), type II error is failing to reject a false null hypothesis (also known as a "fals