python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 机器学习,统计联系QQ:231469242     F分布是1924年英国统计学家R.A.Fisher提出,并以其姓氏的第一个字母命名的. F分布定义为:

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen

定义 设U~χ2(n1), V~χ2(n2),且U,V相互独立,则称随机变量 服从自由度为(n1,n2)的F分布,记为F~F(n1,n2),其中n1叫做第一自由度,n2叫做第二自由度. F分布的概率密度为 F(n1,n2)分布的性质 设U~χ2(n1), V~χ2(n2),且U,V相互独立 F分布的分位点 对于一个数α(0<α<1),求数α使得概率P{F>c}=α 这个点c称为F分布的上α分位点,记为F分布的上α分位点.记为Fα(n1,n2) 对于不同的α,n1,n2,F(n1,n2)分

今天看到一篇不错的博文,有感,记录下来,相对来说讲到了本质,也很容易理解.https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6509239.html 首先,老生常谈,还是那三大分布 T,卡方,F,(正态不是三大) T是厚尾的,对小样本量做检验,对于样本难获得的领域很有用,比如医药,生物,前面写过一个关于T检验的记录. 卡方检验用来做独立性检验和符合某个标准分布(正态检验) n个相互独立的随机变量服从正态分布,他们的平方和构成一个新的随机变量,服从卡方分布,n为自由度.

使用Excel绘制F分布概率密度函数图表 利用Excel绘制t分布的概率密度函数的相同方式,可以绘制F分布的概率密度函数图表. F分布的概率密度函数如下图所示: 其中:μ为分子自由度,ν为分母自由度 Γ为伽马函数的的符号 由于Excel没有求F分布的概率密度函数可用,但是F分布中涉及到GAMMALN()函数,而excel是提供GAMMALN()函数的,所以我们可以使用excel中的GAMMALN()函数的运算来计算得到F分布的概率密度函数.(可参见[附录]) 经转换后上述公式为: F(X,df1

应用统计学 推断统计需要样本形容总体,就要有统计量.注意必须总体是正态分布,否则统计量的分布不能得到.卡方分布和t分布只要样本大于30都近似于正态分布. t分布和F分布推导及应用(图): 总体比例是π,样本比例是p比例可用于计算患病率.近似就是均值和方差不发生改变,但是分布形式改变了,其实形状没发生改变.Eg:大样本时,二项分布近似于正态分布: 无偏性利用样本一阶矩.有效性利用样本二阶矩,可看出平均数比中位数更有效.相合性利用样本三阶矩,一般出现统计量都符合. 点估计是直接计算样本均值和方差不需

在之前的十篇文章中,我们用了九篇文章的篇幅讨论了点估计的相关知识,现在来稍作回顾. 首先,我们讨论了正态分布两个参数--均值.方差的点估计,给出了它们的分布信息,并指出它们是相互独立的:然后,我们讨论到其他的分布族,介绍了点估计的评判标准--无偏性.相合性.有效性:之后,我们基于无偏性和相合性的讨论给出了常用分布的参数点估计,并介绍了两种常用于寻找点估计量的方法--矩法与极大似然法:最后,我们对点估计的有效性进行了讨论,给出了一些验证.寻找UMVUE的方法,并介绍了CR不等式,给出了无偏估计效率

定义: 中缀表达式: 在通常的表达式中,二元运算符总是置于与之相关的两个运算对象之间,这种表示法也称为中缀表达式 后缀表达式: 又叫逆波兰表达式 ,不包含括号,运算符放在两个运算对象的后面,所有的计算按运算符出现的顺序,严格从左向右进行(不再考虑运算符的优先规则,如:(2 + 1) * 3 , 即2 1 + 3 * 一个字符串表达式s = “9 + ( 3 - 1 ) * 3 + 10 / 2”)求值的过程分为两步 (一) 将 中缀表达式s变为后缀表达式s_after = "9 3 1 - 3

定义:设X1服从自由度为m的χ2分布,X2服从自由度为n的χ2分布,且X1.X2相互独立,则称变量F=(X1/m)/(X2/n)所服从的分布为F分布,其中第一自由度为m,第二自由度为n.[1] F分布:设X.Y为两个独立的随机变量,X服从自由度为n的卡方分布,Y服从自由度为m的卡方分布,这两个独立的卡方分布除以各自的自由度以后的比率服从F分布.即:

Z就是正态分布,X^2分布是一个正态分布的平方,t分布是一个正态分布除以(一个X^2分布除以它的自由度然后开根号),F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除 比如X是一个Z分布,Y(n)=X1^2+X2^2+……+Xn^2,这里每个Xn都是一个Z分布,t(n)=X/根号(Y/n),F(m,n)=(Y1/m)/(Y2/N) 各个分布的应用如下:方差已知情况下求均值是Z检验.方差未知求均值是t检验(样本标准差s代替总体标准差R,由样本平均数推断总体平均数)均值方差都未知求方差是X^2检验两

比较重要的四种分布:正态分布.卡方分布.F分布.t分布 卡方分布概率密度曲线 t分布概率密度曲线 F分布概率密度曲线 参考资料: 统计学中四个概率分布 重要抽样分布

废话就不多说了,开始... Python内置了一些非常有趣但非常有用的函数,充分体现了Python的语言魅力! filter(function, sequence):对sequence中的item顺次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回: >>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0  >>> filter(f, ra

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/84/F 来源:牛客网 题目描述 给定n个数,从中选出三个数,使得最大的那个减最小的那个的值小于等于d,问有多少种选法. 输入描述: 第一行两个整数n,d(1 <= n <= 100,000,1 <= d <= 1000,000,000): 第二行n个整数满足abs(ai) <= 1,000,000,000.数据保证a单调递增. 输出描述: 输出一个整数表示满足条件的选法. 示例1 输入 4 3

题目给出一个有序数列随机旋转之后的数列,如原有序数列为:[0,1,2,4,5,6,7] ,旋转之后为[4,5,6,7,0,1,2].假定数列中无重复元素,且数列长度为奇数.求出旋转数列的中间值.如数列[4,5,6,7,0,1,2]的中间值为4.输入 4,5,6,7,0,1,2 输出 4 输入样例11,2,34,5,6,7,0,1,212,13,14,5,6,7,8,9,10输出样例1249 方法1 排序后直接取. def solution(line): #line = "4,5,0,1,2&qu

Write a function: def solution(A) that, given an array A of N integers, returns the smallest positive integer (greater than 0) that does not occur in A. For example, given A = [1, 3, 6, 4, 1, 2], the function should return 5. Given A = [1, 2, 3], the

请参考: https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6509239.html

C:\Users\Administrator\Desktop\cppsrc>cl -d1reportSingleClassLayoutTeacher virtual.cpp 用于 x86 的 Microsoft (R) C/C++ 优化编译器 18.00.21005.1 版版权所有(C) Microsoft Corporation. 保留所有权利. virtual.cpp C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\INCLUDE

python检测文件的MD5值MD5(单向散列算法)的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法),经MD2.MD3和MD4发展而来.MD5算法的使用不需要支付任何版权费用. #python 检测文件MD5值 #python version 2.6 import hashlib import os,sys #简单的测试一个字符串的MD5值 def GetStrMd5(src): m0=hashlib.md5() m0.update(src) print m0.he

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

函数多个返回值 python的函数支持返回多个值.返回多个值时,默认以tuple的方式返回. 例如,下面两个函数的定义是完全等价的. def f(): return 1,2 def f(): return (1,2) 如果将函数调用的返回值赋值给对应个数的变量,它会一一对应的赋值,这很容易理解.下面是等价的: a, b = f() # a=1, b=2 (a, b) = f() 如果赋值给一个变量,将会把整个元组赋值给变量.下面是等价的,a表示整个元组(1,2): a = f() (a) = f