转自:https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%27s_exact_test https://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3440575.html 1.定义 Fisher's exact test( 费希尔精确检验) 是用于分析列联表(contingency tables)统计显著性检验方法,它用于检验两个分类的关联(association).虽然实际中常常使用于小数据情况,但同样适用于大样本的情况. //显著性检验都和P值挂钩. 2.例子

Fisher's exact test[1][2][3] is a statistical significance test used in the analysis ofcontingency tables. Although in practice it is employed when sample sizes are small, it is valid for all sample sizes. Fisher's exact test( 费希尔精确检验)      是用于分析列联表(

空合运算符(Nil Coalescing Operator) 用于取代3目判空运算,提供超短的写法比如常规判空写法如下,反正我写java就是这么干的 var anOptionalInt: Int? = var anInt: Int = if anOptionalInt != nil { anInt = anOptionalInt! } 空合运算符(a ?? b)将对可选类型 a 进行空判断,如果 a 包含一个值就进行解封,否则就返回一个默认值 b.表达式 a 必须是 Optional 类型.默认

第二章 置信区间估计 估计量和估计值的写法? 估计值希腊字母上边有一个hat 点估计中矩估计的原理? 用样本矩来估计总体矩,用样本矩的连续函数来估计总体矩的连续函数,这种估计法称为矩估计法.Eg:如果一阶矩则样本均值估计总体均值 公式化之后的表达: 其中的μ1的表达式: 矩估计和最大似然估计最终估计的特点是什么? 二项分布的均值两种估计都相同,正态分布的均值两种估计都相同.但是其他分布仍存在不同的现象. 无偏性是什么? 估计值的均值与总体均值相同,除中间值之外的部分是随机误差. 均值的无偏性特殊

首先向大家展示下拓扑图: 金鸽科技R10物联网网关,带有一个RS485口可以采集巴歇尔槽的液位状态,还提供一个网口用于给摄像头和现场其他的网络设备提供网络传输通道!R10A内置了巴歇尔槽液位换算成流量公式,用户只需在网关配置软件中选择1-25号对应的型号,网关就能计算出瞬时流量,还能将瞬时流量进行累加!相比传统的方案减少了一个PLC或者积算仪,成本至少降低了50% 金鸽科技R10物联网网关4G工业级路由具备的功能R10A一个都不少! 金鸽科技R10物联网网关内置了边缘计算功能,不仅可以进行巴歇尔

一直以来都很欣赏把东西讲得通俗简单的文章,今天碰巧翻到一篇, 讲Fisher检验的,内容虽然不深,但是体验很好,能感受到作者想方设法想要读者明白的那种心思~ 原文在这里: https://blog.csdn.net/z54572/article/details/61199246[https://blog.csdn.net/z54572/article/details/61199246] Fisher精确检验原理描述: 假设检验用来检验一次随机实验的结果是否支持对于某个随机实验的假设.具体如下:随

底部投影box-shadow: 0 5px 4px -4px black; 底部右侧投影 3px 3px 6px -3px black 两侧投影 box-shadow: 7px 0 7px -7px black, -7px 0 7px -7px black; 不规则投影 不规则图像直接写box-shadow: 2px 2px 10px black;的话会出现如下效果,这并不是我们想要的, (不规则的图案详细的css写法可以参考https://www.cnblogs.com/yhhBKY/p/10

1.js,jq,css,html属性必须双,如果同时出现需要嵌套使用,属性的规范是双但是也可以用单测试有效 单引号现象举例:jq中获取元素标签是单引号:$('input').click:弹出也是单引号: alert('aaaa'):jq根据id获取元素和设置css都一般用单引号:$('#box').css('color', 'red'); 上述两种情况全部换成双引号也是行的!2.分号的用法: {}作为函数体一般是不需要分号结束的,()一般需要分号结束,除非作为一个函数的参数就不需要分号:3.js

WINDOWS下: 所谓双网卡,就是通过软件将双网卡绑定为一个IP地址,这个技术对于许多朋友来说并不陌生,许多高档服务器网卡(例如intel8255x系列.3COM服务器网卡等)都具有多网卡绑定功能,可以通过软硬件设置将两块或者多块网卡绑定在同一个IP 地址上,使用起来就好象在使用一块网卡,多网卡绑定的优点不少. 首先,可以增大带宽,假如一个网卡的带宽是100M,理论上两块网卡就是200M,三块就是 300M,当然实际上的效果是不会是这样简单的增加的,不过经实际测试使用多个网卡对于增加带宽,保持

Pytest简单介绍 (pytest是python的一个测试框架,主要是用来进行一些小的测试) 安装:pip install -U pytest 查看是否安装成功:pytest --version 运行:在当前文件所在目录下执行pytest,会寻找当前目录以及子目录下以test开头的py文件或者以test结尾的py文件,找到文件后,在文件中找到以test开头函数并执行.(或者执行pytest 文件名--这样可以指定某个文件进行pytest的测试  或者  python -m pytest xxx

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

The Lady Tasting Tea - How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century 本书只讨论了20世纪这100年间的统计大变革. 一般的书读读就行,唯独这本书需要慢慢品读,让统计的思想深入骨髓. 这本书不适合空读,而要结合自己对统计学的理解来读,遇到不懂的时候不要跳过,停下来仔细查阅相关资料,而后一旦理解了书中的总结,就很难忘记了. 需要做的事: 深刻揣摩每段历史中核心的统计学问题: 整理书中的天才们,出现

室内设计原理 第一章 室内设计的含义和基本观点 人的一生,绝大部分时间是在室内度过的,因此,人们设计创造的室内环境,必然会直接关系到室内生活.生产活动的质量,关系到人们的安全.健康.效率.舒适等等.室内环境的创造,应该把保障安全和有利于人们的身心健康作为室内设计的首要前提.人们对于室内环境除了有使用安排.冷暖光照等物质功能方面的要求之外,还常有与建筑物的类型.性格相适应的室内环境氛围.风格文脉等精神功能方面的要求. 由于人们长时间生活活动于室内,因此现代室内设计,或称室内环境设计,相对地是环境设

  一.数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多,有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据

  一.数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多.有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据

一.前沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.数

一.前 沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.

相对于C++ 11之前的随机数生成器来说,C++11的随机数生成器是复杂了很多.这是因为相对于之前的只需srand.rand这两函数即可获取随机数来说,C++11提供了太多的选择和东西. 随机数生成算法:        随机数生成算法有很多,C++11之前的C/C++只用了一种.C++11则提供下面三种可供选择: linear_congruential_engine线性同余法mersenne_twister_engine梅森旋转法substract_with_carry_engine滞后Fibo

1.随机数由生成器和分布器结合产生 生成器generator:能够产生离散的等可能分布数值 分布器distributions: 能够把generator产生的均匀分布值映射到其他常见分布,如均匀分布uniform,正态分布normal,二项分布binomial,泊松分布poisson 2.分布器利用运算符()产生随机数,要传入一个generator对象作为参数 std::default_random_engine generator; std::uniform_int_distribution<