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

8.3 Margin of Error 由该公式可知: To improve the precision of the estimate, we need to decrease the margin of error, E. Because the sample size, n, occurs in the denominator of the formula for E, we can decrease E by increasing the sample size. 可以通过减小Z或增大n

在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample:   > x=1:10       > sample(x=x)        [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样------最多抽n次,n为x向量中元

首先,这是一个典型的sample Table box: 一.      Stbl box中常见的子box: stts:Decoding Time to Sample Box时间戳和Sample映射表.通过这个box可以实现时间到sample number的映射. stsd:Sample Description,主要描述当前track有关的编码信息,以及用于初始化解码的附加信息. stsz,stz2:Sample Size Boxes每个Sample大小的表. stsc:Sample to chu

在做图片处理的时候最常遇到的问题估计就是Out Of Memory (内存溢出)了 网上对这种问题的解决方案很多,原来无非就是压缩图片大小 本不该重复造轮子,但实际中却遇见了问题,写出来希望后来者能引以为戒,并给出一个自我感觉不错的方案 常用的一种解决方案: FileInputStream f = new FileInputStream(file);BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();   options.inS

今天介绍一些运算函数,它们的使用很简单,没有什么难度,但是也会用的着. 在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample: > x=1:10 > sample(x=x) [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量x赋值,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样-

遇到的问题 在处理数据过程中,遇到需要取(n)个数的问题,而当样本量过大的时候,就不能简单的take(n),这类问题一般有两种情况: > - 有序取 TopN > - 无序取 N 先来讨论无序取N的情况: sample函数 sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取 返回一个新的RDD withReplacement:元素可以多次抽样(在抽样时替换) withReplacement=true,表示有放回的抽样 withReplacement=false,表示无

7.3 The Sampling Distribution of the Sample Mean population:1000:Scale are normally distributed with mean 100 and standard deviation 16 sample:4:可以得到样本均值的分布图如下: 与通过公式计算得到的mean 和 标准差一致:μx¯ = μ = 100 and σx¯ = σ/√n = 16/√4 = 8; 由图可知The histogram is sha

7.2  The Mean and Standard Deviation of the Sample Mean Recall that the mean of a variable is denoted μ, subscripted if necessary with the letter representing the variable. So the mean of x is written as μx , the mean of y as μy , and so on. In parti

WPF中Style的使用 Styel在英文中解释为”样式“,在Web开发中,css为层叠样式表,自从.net3.0推出WPF以来,WPF也有样式一说,通过设置样式,使其WPF控件外观更加美化同时减少了大量的复杂属性的设置. 在WPF中,设置外观样式我们有很多种方式,比如通过设置控件的属性来控制控件的外观样式:或者通过在每一个控件中分别设置Style:或者通过在整个Window.Resource中设置Style,又或者在App.xaml的Application.Resource设置Style. 在

事情的发生就是这么偶然,一步步的深入才能汲取到更深入的知识~~ -------------------START-------------------------------------------   来了一个query running longer than 4hours的邮件,来看看里面有哪些sql: SID    SERIAL#    INST_ID SQL_ID        Run_in_sec OS_user     MACHINE       SQL_TEXT         

Introduction to Random forest(Simplified) With increase in computational power, we can now choose algorithms which perform very intensive calculations. One such algorithm is “Random Forest”, which we will discuss in this article. While the algorithm

# Redis configuration file example # Note on units: when memory size is needed, it is possible to specify # it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth: # 内存大小的配置,下面是内存大小配置的转换方式 # # 1k => 1000 bytes # 1kb => 1024 bytes # 1m => 1000000 bytes # 

VR的基本渲染方法掌握起来并不难,但是最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,我们从三个影响速度的参数结合网上一些高手的教程来分析一下. 一.Irradiance map(发光贴图)二.Light cahe(灯光缓存)三.图形抗锯齿方面Image sampler (Antialiasing) 一.Irradiance map(发光贴图) 大家都知道,rate中对速度影响最大的是min值,那么我们就在max固定的情况先来测试一下改变min值所需要花费的时

提高VR渲染速度的关键,这个教程比以往的教程都要重要很多,如果你是刚刚步入学习和上升阶段那么这将是你必须要看的东西,他会让你迅速提升技能达到比你死看书本好很多的效果,不多说上教程   VR的基本渲染方法已经掌握,虽然材质和灯光方面还有许多不足,但是当前最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,不管是练习还是真正的做方案都是漫长的等待,这样修改起来也不方便.因此当务之急是要弄清楚影响VR速度的根本原因,优化参数. 最近的几个例子来看,GI的时间都不长,就是

这篇文章是Taylor Killian今年8月发表在自己的博客上的.他对比了三款平价的SDR平台,认为这三款产品将是未来一年中最受欢迎的SDR平台.我觉得这篇文章很有参考价值,简单翻译一份转过来.原文在这里:http://www.taylorkillian.com/2013/08/sdr-showdown-hackrf-vs-bladerf-vs-usrp.html 翻起来才发现,太长了.觉得这么长就没必要翻译了,不符合快速阅读的习惯,深度阅读的人显然应该直接看原文.但是既然开了个头,就翻完吧.

# Redis configuration file example # Note on units: when memory size is needed, it is possible to specify# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:# 内存大小的配置,下面是内存大小配置的转换方式## 1k => 1000 bytes# 1kb => 1024 bytes# 1m => 1000000 bytes# 1mb =&g

# Redis configuration file example # Redis示例配置文件 # Note on units: when memory size is needed, it is possible to specify # it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth: # 注意单位问题:当需要设置内存大小的时候,可以使用类似1k.5GB.4M这样的常见格式: # # 1k => 1000 bytes # 1kb => 102

原文:http://www.alloyteam.com/2012/07/convert-picture-to-sketch-by-canvas/ 腾讯的alloy team写的一个素描效果,挺不错的. &amp;lt;img title="sketch" src="http://www.alloyteam.com/wp-content/uploads/auto_save_image/2012/07/0208516qY.png" alt=""

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能