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)

孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T

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

很久没有写博客了,这段时间比较忙,又是搬家又是做自己的项目,还有太多琐碎的事情缠身,好不容易抽出时间把最近自己做的一些简单例子记录一下. 在我的项目中,我需要一个显示面板来显示游戏中的一个三维数据,例如,力量,速度,耐力,来直观的显示出物体的特征,让玩家能够一眼看出区别 首先我们需要准备一下素材 显示面板的背景"Panel.png",比如:尽量能够以三角形为背景 1- 新建一个继承自CCSprite的类,命名为CCPanel 2- 在头文件中添加 @interface ZOPanel

一.创建函数 >>> import math >>> x=1 >>> y=math.sqrt >>> callable(x) #显示False >>> callable(y) #显示True 1.def,用来创建函数 >>> def hello(name) >>> return 'Hello, '+name+'!' >>> print(hello('world')

NewQuant的设计思路——整体的领域分析 “领域驱动设计(DDD)”是著名软件工程建模专家Eric Evans提出的一个重要概念,是“面向对象分析设计(OOAD)”的深化.当业务逻辑变得复杂,系统变得庞大时,OOAD会使人陷入“只见树木不见树林”的处境,而DDD可以指导设计人员暂时忽略掉琐碎细节,高屋建瓴的观察问题.如果要全面了解DDD,请阅读Eric Evans的著作<领域驱动设计>和<实现领域驱动设计>. 在NewQuant的设计中,DDD的思想给了我很大启发.简单直观地讲

unity5 的render path ,比4的区别就是使用的新的deferred rendering,之前的4的deferred rendering(其实是light prepass)也被保留了下来. Legacy Deferred Lighting Rendering Path(light prepass) 老 旧的Deferred Rendering Path,使用了light prepass渲染.因为它是老旧的(unity5之前的Deferred Lighting,但是unity5还留着

如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1" type: CONVOLUTION bottom: "data" top: "conv1" blobs_lr:

Unity5 的新旧延迟渲染Deferred Lighting Rendering Path unity5 的render path ,比4的区别就是使用的新的deferred rendering,之前的4的deferred rendering(其实是light prepass)也被保留了下来. Legacy Deferred Lighting Rendering Path(light prepass) 老旧的Deferred Rendering Path,使用了light prepass渲染.

 转载自:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/54929389 solver.prototxt net:训练预测的网络描述文件,train_test.prototxt test_initialization:取值为true或者false,默认为true,就是刚启动就进行测试,false的话不进行第一次的测试. test_iter:在测试的时候,需要迭代的次数,即test_iter* batchsize(测试集的)>=测试集的大小,测

如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1" type: CONVOLUTION bottom: "data" top: "conv1" blobs_lr:

VS2013上使用EF Power Tools的Reverse Engineer Code First逆向生成Model时,没有处理计算字段.在保存实体时会出现错误. 可以通过修改Mapping.tt解决. 打开Mapping.tt,找到 foreach (var prop in efHost.EntityType.Properties) { var type = (PrimitiveType)prop.TypeUsage.EdmType; var isKey = efHost.EntityTy

原题:1374 - Power Calculus 题意: 求最少用几次乘法或除法,可以从x得到x^n.(每次只能从已经得到的数字里选择两个进行操作) 举例: x^31可以通过最少6次操作得到(5次乘,1次除) x^2 = x*x x^4 = (x^2)*(x^2) x^8 = (x^4)*(x^4) x^16 = (x^8)*(x^8) x^32 = (x^16)*(x^16) x^31 = (x^32)÷x 分析: 可以看到,每次从已得到的数字中选取两个操作,这样就有了枚举的思路. 这道题又是

我花了一点时间试图解决一个棘手的DAX表达式,那就是如何动态计算方差,下面我们认识一下这两个函数: PARALLELPERIOD  和 SAMEPERIODLASTYEAR  它能实现我们想要的结果,我们可以选择随机区域,并且根据切片器选择不同时间段,智能得到时间段的差异. 先看一下我的数据: 下面我们创建一个 Previous Period度量值: 首先创建了一个变量来获取Current period值 VAR CurrentPeriod = MAX(Table1[Period]) 然后我创建

Oracle计算数值型的幂次方 简介:幂次方就是幂函数的变形,在POWER(value1,value2)中,value1就是函数的底数,value2就是函数的指数.如:POWER(value1,value2)=value1value2  语法结构: ---语法结构 select POWER(value1,value2) from db_table 实例: ---实例 ,) from dual ---2x2x2x2=16 ,) from dual ---100 ,) from dual ---0.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/75462046 对于初学者,总是会把度量值和计算列搞混,我也经常碰到这样的问题,有些星友用文章中的代码总是报错,发给我一看,才知道TA把本来是度量值的DAX用在了计算列上,或者相反. 即使是已经学习了很长时间的人,对于计算列和度量值的写法也未必轻车熟路,还是有可能不明白其中到底有什么不同,这篇文章就试图把度量值和计算列彻底讲清楚. 什么是计算列.什么是度量值 计算列是直接在现有的表上添加一个新列, 新建的计算列,和表中之前已经存在的列一

https://zhuanlan.zhihu.com/p/65119988 每个企业的经营活动都是围绕着客户而开展的,在服务好老客户的同时,不断开拓新客户是每个企业的经营目标之一. 开拓新客户必然要付出一定的费用支出,费用支出除以新客户数,就是新客成本,新客成本的高低也决定了企业的盈利水平. 客户拓展费用支出相对容易衡量,而新客户的数量如何计算呢? 表面上感觉计算起来并不难,但如何从数万笔的订单数据中,快速计算任意一个时间段有多少新客户?使用传统的Excel函数并不是那么容易计算的. 本文就来尝

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博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.背景 前面已经写过一个先进先出的库龄案例,在业务发生又有这样一个需求:先进先出前提,需要按照订单计算每个商品在库时间,也就是说计算一个订单中的商品从入库到出库的时间. 当已知商品的每天库存费用是多少时,可计算出每个订单的仓储费用,用在仓储的内部结算中. 关键点在于计算出单位库存在库天数,同时也引出了本文的案例(如需计算仓储费用加上一个商品单价即可,本文不单独说明). 案例如下: 图1 二.数据源 图2 1.本案例中

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.背景 最大连续次数或者是最大连续子序列问题,在DAX中如何快速计算呢? 思路 1.N-1:按照INDEX错位 2.START:连续第一出现INDEX 3.END:最后一次出现的INDEX下一位 4.END-START刚好等于连续出现的次数 5.T8为结果 10万条数据只需要不到0.2秒,速度相当可观了,已能解决大部分实际工作场景. 二.数据源 为了方便展示,设定了7到28,1出现最大次数28-7=21:拿到文件可以