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)

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

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

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 效应量可以表示两组样本平均数的差异 效应量可以用d表示,其公式 观察实验组和对照组,效应量越大,两组平均数越远,差异越大 效应量不受样本容量的影响.

Given two strings a and b we define a*b to be their concatenation. For example, if a = "abc" and b = "def" then a*b = "abcdef". If we think of concatenation as multiplication, exponentiation by a non-negative integer is defin

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

因为最近在找实习,所以打算把自己之前学过的关数据分析的知识总结(复习)一下.在总结A/B test时,我发现中文互联网中关于A/B test的总结已经很多了,但是对于均值型指标和比值(率)型指标在设计实验.计算统计量时的区别却没有一个很明确的总结.甚至有的文章给出的计算公式语焉不详.前后矛盾,计算样本数量给的是均值型指标的计算公式,计算Z值时又给出了比值(率)型指标的计算公式. 均值型指标和比值(率)型指标 在互联网数据分析中,有许多指标是数据分析师所关心的,对于不同的数据分析任务需要选取合适的

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share     二型错误和检验功效 :如果我们想问H1真正正确的概率?或问真实效应?二型错误代表假阴性B代表二型错误的概率 (假阴性)power效应代表真阴

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计

BACKGROUND OF THE INVENTION The subject matter disclosed herein relates to routing data through a network. In particular, the disclosed subject matter relates to determining segmentation sizes of data that is routed through a network. A variety of sy

一.问题描述 给定一个正整数n,请计算n的阶乘n!末尾所含有“0”的个数.例如: 5!=120,其末尾所含有的“0”的个数为1: 10!= 3628800,其末尾所含有的“0”的个数为2: 20!= 2432902008176640000,其末尾所含有的“0”的个数为4. 二.算法分析 此类问题很显然属于数学问题,一定要找到其中的本质规律才能得到正确的数学模型. 两个大数字相乘,都可以拆分成多个质数相乘,而质数相乘结果尾数为0的,只可能是2*5.如果想到了这一点,那么就可以进一步想到:两个数相乘

题目链接: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/122094#problem/G Power of Matrix Time Limit:3000MSMemory Limit:0KB 问题描述 给你一个矩阵A,求A+A^2+A^3+...+A^k 输入 Input consists of no more than 20 test cases. The first line for each case contains two positive integer

 UILabel *label = [[UILabel alloc] init]; label.backgroundColor = [UIColor blackColor]; [self.view addSubview:label]; label.text = @"这是文字"; label.textColor = [UIColor redColor]; CGSize maxsize = CGSizeMake(320, 100); //这个字典里面的属性别写错 NSDictionary

对于一些大文件,有时会需要计算部分内容的Hash,下面的函数计算了 文件头尾各1M,中间跳跃100M取10K 以及文件大小的Hash值 public static String CalHash(String path) throws IOException { File file = new File(path); if (!file.canRead()) return ""; if (file.length() < 150 * 1024 * 1024) { return &qu

Power BI365 3Jan 2019 新年已至,岁寒温暖! 为方便Power BI用户们能快速找到所需要的Power BI各类型文章,小悦将2018年Power BI的所有精彩文章按照各应用场景汇总在这个帖子里,随时点击各链接重温当初点燃你学习Power BI的初心,总结自己这一年追随Power BI 的功能更新学习.在2019年,我们一起继续学习Power BI迭代更新的产品技能,让我们在职场更加突飞猛进! 可视化技巧 1. 动态堆叠柱状图,让你更直观的看到所选类别的占比 2. Powe

>> im = imread('ny.png'); >> r = im(:,:,1); >> g = im(:,:,2); >> b = im(:,:,3); >> imshow(r), imshow(g),imshow(b); 分别显示有颜色的 >> r1 = cat(3, r, zeros(size(r)), zeros(size(r))); >> g1 = cat(3, zeros(size(g)), g, zero

当DOC8168进入PBN章节以后,所有的保护区不再标注风螺旋的字母位置点.似乎ICAO已经有了精确计算的方法,只是没有告诉我们.沿着风螺旋的轨迹一路走来,切线与角度的换算方法想必已经相当熟悉了吧,这里就直接给出结论好了. 典型的旁切转弯保护区如下图所示,对相关的风螺旋上的点进行标注,可以得到一系列的位置点. PBN旁切转弯保护区图 a”点是a点按照0.5倍的保护区半宽外扩后的风螺旋与入航外边界的交点,它不是a点的直接外扩点.在计算时可以采用迭代计算的方法进行求解. b点位置对应的切线平行于入航

弹道计算是游戏里常见的问题,其中关于击中移动目标的自动计算提前量的话题,看似简单,其实还是挺复杂的数学.网上这方面的资料还真不多,而且都是写的含含糊糊.抽空总结一下自己的方法. 讨论的前提是,假设目标是在3D空间里以匀速直线方式运动. 1.直线弹道在不考虑重力和空气阻力影响的情况下,子弹的弹道呈直线运动.这种情况下,其实是个纯平面几何空间的问题,不需要微积分和线代知识.分析的情况如下图: 图片:tj-1.jpg 虽然在3D空间飞行,但火炮命中时,命中点和火炮位置.飞机初始位置处于一个三角形上,只

下载地址:https://www.jianguoyun.com/p/DZPN6ocQ2siRBhihnx8 弹道计算是游戏里常见的问题,其中关于击中移动目标的自动计算提前量的话题,看似简单,其实还是挺复杂的数学.网上这方面的资料还真不多,而且都是写的含含糊糊.抽空总结一下自己的方法. 讨论的前提是,假设目标是在3D空间里以匀速直线方式运动. 1.直线弹道在不考虑重力和空气阻力影响的情况下,子弹的弹道呈直线运动.这种情况下,其实是个纯平面几何空间的问题,不需要微积分和线代知识.分析的情况如下图: