对于有序分类资料,由于指标存在等级顺序,因此不能使用卡方检验,除了使用秩和检验之外,ridit检验也是分析有序分类资料的常用方法,属于非参数检验. ridit检验的基本做法是将一组有序分组资料转换成一组连续计量资料,也称为ridit值,然后按通常的t检验或卡方检验进行比较分析.因此ridit分析不仅能说明两组变量是否存在差别,还能进一步说明孰优孰劣. ridit分析可以进行单样本.两样本.多样本比较,首先需要选定参照组,可以通过研究目的或专业背景来进行指定,如果没有指定的话,可以选择样本例数较多

在做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距. Let's say there are 50 read counts in control and 100 read counts in treatment for gene A. This means gene A is

as(OpCodes.Castclass)功能:测试对象引用(O 类型)是否为特定类的实例.相当于:expression is type ? (type)expression : (type)null  做类型检测判断,如果类型兼容则转换,否则返回null只是as 只被计算一次. 使用规则: 1.as只能用于引用类型不能用于值类型,值类型不能继承所以无法做检测.2.没有继承关系的引用类型之间无法转化,编辑器会直接报错. 例如:要求x所属的类与类A必须是子类和父类的关系,否则编译错误.如果x属于类

最近重新温习JS,对delete操作符一直处于一知半解的状态,偶然发现一篇文章,对此作了非常细致深入的解释,看完有茅塞顿开的感觉,不敢独享,大致翻译如下. 原文地址:http://perfectionkills.com/understanding-delete/ P.S. 作者是PrototypeJS的开发组成员之一 ========分割线======== 在开始之前,先让我们看一段代码 Js代码     >>> var sum = function(a, b) {return a + 

差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异,通常包括以下几类分析方法,分别是方差分析.T检验和卡方检验. 三个方法的区别 其实核心的区别在于:数据类型不一样.如果是定类和定类,此时应该使用卡方分析:如果是定类和定量,此时应该使用方差或者T检验. 方差和T检验的区别在于,对于T检验的X来讲,其只能为2个类别比如男和女.如果X为3个类别比如本科以下,本科,本科以上:此时只能使用方差分析. 进一步细分 三种方法的具体分类汇总 1)方差分析 根据X的不同,方差分析又可以进行细分.X的个数为一个时

SPSS中t检验全都集中在分析—比较均值菜单中.关于t检验再简单说一下,我们知道一个统计结果需要表达三部分内容,即集中性.变异性.显著性. 集中性的表现指标是均值变异的的表现指标是方差.标准差或标准误显著性的则是根据统计量判断是否达到显著性水平 由于t分布样本均值的抽样分布,那么基于t分布的t检验就是样本均值的检验,是对均值差异的显著性检验. t检验可以在以下三种分析中使用 1.样本均数与总体均数的差异性分析(单样本t检验) 2.配对设计样本均数或两非独立两样本均数差异性分析(配对t检验) 3.

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

参考:http://emuch.net/html/201102/2841741.html 首先是目的不同.F检验用于比较两种分析方法是否存在显著差异(单边检验)或者两种方法紧密度是否存在差异(双边检验),我记得老师说是用于检验新方法是否可行,相当于系统误差.而T检验是利用统计量t,检验操作是否存在误差,或者不同人(不同实验组)之间是否存在误差.按这种说法,如果为了彻底检验新方法,就得必须先做F检验,再做T检验(不存在系统误差方法才可行).简单的说T检验时检验平均值的,F检验时检验标准方差的.第二

  聚会时,五花八门的饭馆让人眼花缭乱,应该到哪家店吃呢?除了美味的食物,良好的服务态度也是好饭馆的必备品质,如何判断一家饭馆的服务态度如何?此时可以用单样本T检验来找答案~ 让顾客对A饭馆的服务态度从1-5分进行打分,分数分别对应服务态度很差.较差.一般.较好.很好. 打开在线SPSS分析软件SPSSAU,导入数据后,在左侧边栏选择“单样本T检验”. 将“服务态度满意度”放入分析框,将对比数字设置为服务态度一般的对应得分“3”,点击“开始单样本T检验分析”,SPSSAU即可一键输出结果表.  

本节内容: 1:t分布存在的意义是什么 2:t分布的置信区间 3:t分布检验 一.t分布存在的意义是什么 数据分析中有一块很大的版图是属于均值对比的,应用广泛. 例如:对比试验前后病人的症状,证明某种药是否有效: 对比某个班级两次语文成绩,验证是否有提高: 对比某个产品在投放广告前后的销量,看广告是否有效.这些都属于两均值对比的应用. 均值对比的假设检验方法主要有Z检验和T检验: 它们的区别在于Z检验面向总体数据和大样本数据,而T检验适用于小规模抽样样本. 有判断了均值就可以做很多的事情了 二.

SPSS单一样本的T检验 如果已知总体均数,进行样本均数与总体均数之间的差异显著性检验属于单一样本的T检验.在SPSS中,单一样本的T检验由"One-Sample T Test"过程来完成. [例子] 有一种新型农药防治柑桔红蜘蛛,进行了9个小区的实验,其防治效果为:               95%,92%,88%,92%,93%,95%,89%,98%,92% 与原用农药的防治效果90%比较,分析其效果是否高于原用农药.该数据保存在"DATA4-2.SAV"文

1. 简介 因子分析是一种研究观测变量变动的共同原因和特殊原因, 从而达到简化变量结构目的的多元统计方法. 因子分析模型是主成分分析的推广, 也是利用降维的思想, 将复杂的原始变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法. 1.1 应用 寻求变量的基本结构, 简化变量系统. 用于分类, 根据因子得分值, 在因子轴所构成的空间中将变量或者样本进行分类 (能够分析样品间差异的原因). 1.2 类型 R型因子分析: 研究变量之间的相关关系. Q型因子分析: 研究样本之间的相关关系. 2. 因子分

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

常用 Java 静态代码分析工具的分析与比较 简介: 本文首先介绍了静态代码分析的基 本概念及主要技术,随后分别介绍了现有 4 种主流 Java 静态代码分析工具 (Checkstyle,FindBugs,PMD,Jtest),最后从功能.特性等方面对它们进行分析和比较,希望能够帮助 Java 软件开发人员了解静态代码分析工具,并选择合适的工具应用到软件开发中. 引言 在 Java 软件开发过程中,开发团队往往要花费大量的时间和精力发现并修改代码缺陷.Java 静态代码分析(static cod

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

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(

企业架构与建模之使用ArchiMate进行分析(全系列完) 4. 使用ArchiMate进行分析 正如前面所说的那样,一个企业整体效率的提升有时并不是通过某一个领域内的优化就能达到的,而且这种忽视全局的做法往往还会造成不必要的浪费.由此可见,一个能够跨越各个领域.一致性的全局模型是实现企业整体效率提升的重要基础,而这也正是前面几个章节所描述的ArchiMate建模语言的终极目标.不过这样一个全面的企业架构模型的建立并不是最终的目标,如何使得企业内外各干系人在决策时能够做到对企业各层面中各自关注的

4. 使用ArchiMate进行分析 正如前面所说的那样,一个企业整体效率的提升有时并不是通过某一个领域内的优化就能达到的,而且这种忽视全局的做法往往还会造成不必要的浪费.由此可见,一个能够跨越各个领域.一致性的全局模型是实现企业整体效率提升的重要基础,而这也正是前面几个章节所描述的ArchiMate建模语言的终极目标.不过这样一个全面的企业架构模型的建立并不是最终的目标,如何使得企业内外各干系人在决策时能够做到对企业各层面中各自关注的部分有着深入.一致的洞察才是此模型的终极价值所在.要达到这样

// HTTP strict transport security (HSTS) is defined in// http://tools.ietf.org/html/ietf-websec-strict-transport-sec, and// HTTP-based dynamic public key pinning (HPKP) is defined in// http://tools.ietf.org/html/ietf-websec-key-pinning. 通过观察文件名,发现涉及的

转载自http://www.oschina.net/question/129540_23043 简介: 本文首先介绍了静态代码分析的基本概念及主要技术,随后分别介绍了现有 4 种主流 Java 静态代码分析工具 (Checkstyle,FindBugs,PMD,Jtest),最后从功能.特性等方面对它们进行分析和比较,希望能够帮助 Java 软件开发人员了解静态代码分析工具,并选择合适的工具应用到软件开发中. 引言 在 Java 软件开发过程中,开发团队往往要花费大量的时间和精力发现并修改代码缺