做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

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

F - Permutation 思路:对于当前的值x, 只需要知道x + k, x - k这两个值是否出现在其左右两侧,又因为每个值只有一个, 所以可以转换成,x+k, x-k在到x所在位置的时候是否都出现,或者都不出现,即出现情况相等,我们可以 用线段树维护hash值的方式来判断所有x+k,  x-k的出现情况是否都一样. #include<bits/stdc++.h> #define LL long long #define fi first #define se second #defi

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: 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.

http://blog.renren.com/share/223170925/14708690013 常用显著性检验 1.t检验 适用于计量资料.正态分布.方差具有齐性的两组间小样本比较.包括配对资料间.样本与均数间.两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆. 2.t'检验 应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式. 3.U检验 应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验.

Z检验 statsmodels.stats.weightstats.ztest() import statsmodels.stats.weightstats as sw 参数详解: x1:待检验数据集: x2:待检验数据集:默认为None,双样本检验时不为None: value:在一个样本中,value是原假设下x1的均值.在两个样本中,value为原假设下x1均值与x2均值之差: alternative:str,默认为'two-sided',双尾检验:右尾检验,'larger';左尾检验,'s

t检验中的t值和p值是什么关系_t检验和p值的关系 t检验中通过样本均值 总体均值 样本标准差 样本量 可以计算出一个t值,这个t值和p值有什么关系? 根据界值表又会查出一个数,这个数和t值比较,得出大小,判断是否接受原假设.感觉p值一直都没有什么作用? 解答:在进行t检验时,会计算出一个t值,而在选定显著性水平后,可以找到相比较的t值,两者可以比较,判断显著性.p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平,可以与选定的显著性水平直接比较.例如取5%的显著性水平,如果p值大于5%,就接受原假设,否

8 什么是只考虑主效应的方差分析? 就是不考虑交互效应的方差分析,即认为因素之间是不相互影响的,就是无重复的方差分析.   什么是处理误差 (treatment error).组间误差(between-group error).处理效应(treatment effect)? 这三者都是同一个东西.处理误差 (treatment error) — 组间误差(between-group error) 由于不同处理造成的误差,它反映了处理(超市位置)对观测数据(销售额)的影响,因此称为处理效应(tre

本文目录 查看实体当前.原始和数据库值:DbEntityEntry 查看实体的某个属性值:GetValue<TValue>方法 拷贝DbPropertyValues到实体:ToObject方法 修改DbPropertyValues当前值:索引器 克隆实体:Clone方法 设置实体的值:SetValues方法 克隆实体:SetValues 获取和设置实体的单个属性:Property方法 查询实体的属性是否被修改:IsModified方法 修改导航属性 重新加载实体:Reload方法 读取相关联的

今天重新看了一下<javascript高级程序设计>,其中讲到了javascript中的值传递和值引用,所以就自己研读了一下,但是刚开始没有明白函数中的参数只有值传递,有的场景好像参数是以引用的方式传递的,但是实际上却不是,那到底是怎么回事,或者是函数中的传值是值传递还是值引用呢,下面来对书上给出的例子做一个图解,这样能够更好的解释这个问题.有顿悟的感觉.javascript中貌似共有8种数据类型,包括了字符串类型,数值类型,布尔类型,undefined类型,null类型,对象,数组,函数:1

我的一句话总结:原始值不管是变量赋值还是函数传递都不会改变原值,引用值不管是变量赋值还是函数传递,如果新变量重新赋值,则不会影响原引用值,如新变量是直接操作,就会影响原引用值. 首先明确,值和类型是两个不同的概念.例如,null是null类型的唯一值.undefined是undefined类型的唯一值.而true和false是boolean类型仅有的两个值等.在任何语言中,值的操作都可以归纳为以下3个方面. 复制值:即把值赋值给新变量,或者通过变量把值赋值给另一个变量.属性或数组元素. 传递值:

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define pi 3.141592 void conver_radian(float radian) { int degree,minute,second; float angle,min,sec; angle = radian * / pi; degree = (int)angle; min = (angle - degree)*; minute = (int)min; sec = (min - min

  CreateTime--2017年12月6日10:03:53 Author:Marydon 一.java数据类型之基本数据类型 (二)八种基本数据类型的特征 import java.math.BigDecimal; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; import net.sf.json.JSONArray; import net.sf.json.JSONObject; /

本来今天想要讲讲软件操作的,后来发现好像还有好几个重要的指标没有说,干脆等所有说完在讲操作吧.否则操作出来的结果会发现大量的"不明觉厉". 首先是空间统计里面非常神奇的两个值:P值和Z值. 要说这两个值之前.还是要复习一下统计学的概念.毕竟空间统计的理论基础还是建立在经典统计学上面的. 首先,统计学里面.有一个叫做"零如果"的概念很厉害,一定要说说. 零如果(null hypothesis),有时候又称原如果,官方的解释是:指进行统计检验时预先建立的如果.也就是说,

1.sorted函数首先介绍sorted函数,sorted(iterable,key,reverse),sorted一共有iterable,key,reverse这三个参数. 其中iterable表示可以迭代的对象,例如可以是dict.items().dict.keys()等,key是一个函数,用来选取参与比较的元素,reverse则是用来指定排序是倒序还是顺序,reverse=true则是倒序(从大到小),reverse=false则是顺序(从小到大),默认是reverse=false. 2.

目录 前言:工欲善其事,必先利其器 两种资料 参考资料及其使用说明 官方对于左值和右值的定义 实际使用时的疑问 左值的涵盖范围 重要概念: 左值转化(lvalue conversion) 左值与指针 概念上的区别 左值与指针值的互相转化 指针值的构成 补充知识:存储单元的地址编排 指针值的构成 数组名与数组下标运算 运算符归纳表格及实例说明 各种运算符运算结果左右值类型总结表 实例分析 前言:工欲善其事,必先利其器 两种资料 学习编程语言, 有两类资料可以让人"高潮". ​ 一类是针对

遍历二叉树   traversing binary tree 线索二叉树 threaded binary tree 线索链表 线索化 1. 二叉树3个基本单元组成:根节点.左子树.右子树 以L.D.R分别表示遍历左子树.访问根节点.遍历右子树 可能的情况6种 排列A3 2 LDR LRD DLR DRL RLD RDL 若限定先左后右 LDR LRD  中根序遍历  后根序遍历 DLR  先根序遍历 先/中/后 序遍历 class Node: def __init__(self, data):

总结: 1.原始值,表示单一的数据,如10,"abc",true等. 1.1. ES的6种原始值: Undefined.Null.Boolean.Number.String.Symbol 1.2. 保存原始值的变量是按值访问,操作存储在变量内存中的实际值 2.引用值,表示有多个值(原始值或其他引用值)构成的对象 2.1. ES不允许直接访问对象的内存空间. 2.2. 实际操作对象时,访问的是保存对象的内存地址,即该对象的引用. 3.动态属性 3.1. 原始值是不可改变的. 3.2. 引