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)

在average power analysis中,switching activity被分解为toggle rate和static probabilities两部分. annotation的source: Switching Activity Annotation:(优先级从高到低) 1)       来自VCD和SAIF这样的波形: 2)       命令set_switching_activity annotation某个individual design: 3)       Annotat

PrimeTime PX工具是PrimeTime工具内的一个feature. PTPX的功耗分析,可以报告出chip,block,cell的各个level的功耗. 使用PTPX可以分析的功耗的方式: 1)Average power analysis,支持activity的propagation方式,主要用在项目早期做评估. 可以是defaults,user_defined,derived from HDL simulation的switching文件. 2)Time-based power an

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.

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

根据VCD文件的type,PTPX支持instantaneous peak power analysis和cycle_accurate peak power analysis. Time-Based Power Analysis支持的VCD type 由于Gate_level和zero_delay的VCD不支持event propagation,所以可以在read_vcd之后,通 过命令report_switching_activity来报告switching activity的annotati

power domain:一个逻辑的集合体,包含power supply的一些信息.建立在FE. voltage area:chip上的一块物理区域.可以看作power domain的物理实现. Level shift,isolate cell,retention register的插入,越早越好,这样他们对timing和physical design的 影响,能更早的可见,CTS和DFT应该是对power已知的. Power Intent描述设计中的power domain,level shi

在数据分析领域里,不少的数据爱好者都会关心什么数据分析产品最好用?最重要的是,很多的企业也特别希望员工能真正知道如何使用这些BI平台以确保公司的投资是值得.同类的文章,小悦也曾发布过,可参考最近<如何在Power BI和Tableau之间进行选择?>. 近日,小悦也使用了最常用.最简单的方法来比较下最好的BI工具的趋势.小悦就选择了在Google 搜索(毕竟在全球范围的统计会更客观些)上做了一些测试,结果倒还也是相当的有趣呢 小悦先用搜索Google Trends搜了“Tableau Desk

CPF从Front-end到Back-end(RTL--GDSII)的整个流程: 1)Creating a CPF file:来在前端就建立lower power的规范. 2)检查CPF文件的正确性,用形式验证工具检查一些实现上有没有问题,比如missing isolation or level shifter. 3)做RTL verification with cpf:比如在PSO中,需要确认系统可以正确的关闭,再重新start.此时corresponding control signal并不

CPF(Common Power Format):cadence推出的一种在设计中描述低功耗设计的文件.完全按Tcl的语言格式来定义. CPF文件在整个前端后端的过程中,需要的部分不一样,所以CPF文件可以随着流程一步步的更新. 一个CPF文件可以分为两部分内容:工艺相关的信息(technology-related)和设计相关的信息(design-related). CPF要求顶层模块必须设置为default power domain,其他的instances 再按设计进行设置.同样也必须有一个

Power Analysis是芯片设计实现中极重要的一环,因为它直接关系到芯片的性能和可靠性.Power Analysis 需要Timing Analysis 产生包含频率.transition 等时序信息的 Timing File,也需要包含Net Capacitance和Resistance信息的SPEF文件,功耗分析工具根据timing file 和RC value计算功耗或者分析IR-Drop/EM. 在介绍数字后端Power Signoff Flow之前,先大概论述一下芯片的功耗构成和

R data analysis examples 功效分析 power analysis for one-sample t-test单样本t检验 例1.一批电灯泡,标准寿命850小时,标准偏差50,40小时的差值是巨大的,此研究设定效应值d= (850-810)/50,希望有90%的可能检测到,即功效值为0.9,还希望有95%的把握不误报显著差异, 问需要多少支电灯泡. H0=850,HA=810 library('pwr') pwr.t.test(d=(850-810)/50,power=0.

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

meta-analysis是用统计的概念与方法,去收集.整理与分析之前学者专家针对某个主题所做的众多实证研究,希望能够找出该问题或所关切的变量之间的明确关系模式,可弥补传统的Review Articles(文献综述)的不足. 根据统计假设的不同可将Meta 分析方法分为两类:固定效应模型和随机效应模型,前者假设所有研究享有共同的真实效应大小,后者假设所有研究的真实效应大小不同,具体体现在计算所有研究平均效应的权重上.由于随机效应模型比较符合实际,得到了Meta分析家们的认可,正被广泛应用开来.

[转载自 SI-list[中国]http://mp.weixin.qq.com/s/qsdfzQwIVjvwHXuCdvrPXA ] 本篇对2017年初版Cadence的全套所有EDA工具的技术特性特点做一深入的分析,并与EDA其它主流厂商的对应工具进行比较.也为在校学习集成电路设计的学生们做一简单的科普,因为在学校学到的东西与在商业上做实际芯片设计是有很大区别的. 先来回答一个在国内经常被问到的问题:为何大部分EDA工具都是使用Linux平台而不是普通的Windows平台?这其实很好理解,因为

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

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 根据power,effect size,a,决定样本量 # -*- coding: utf-8 -*- """ sample

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

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性

数据分析 - 斯特鲁普效应(Stroop effect) Reinhard得到了一份斯特鲁普效应试验的数据,我们来分析下,文字的颜色,是否会影响受试者的反应. 这里先看看什么是斯特鲁普效应: 斯特鲁普效应(Stroop effect)是指在心理学中干扰对反应时间影响的实验.这是1935年实验心理学家史楚普(John Ridley Stroop)所提出的著名的发现之一,指出环境刺激物理的各项特征,如果相融,则会使辨识加速,反应时间缩短:但若互不相融,则会造成干扰,使反应时间拉长.例如当测试者被要求