单样本t检验 目的:利用来自总体的样本数据,推断该总体的均值是否与指定的检验值存在差异. 适用条件:样本来自的总体应服从或者近似服从正态分布. 注:当样本量n比较大时:由中心极限定理得知,即使原数据不服从正态分布,但是样本量足够大,他的样本均数抽样分布仍然是正态的,因此,在样本量很大的情况下很少考虑单样本t检验的适用条件: 当样本量n比较小时,总体应服从正态分布: 总结:只要数据没有很强烈的偏态,单样本t检验的分析结果都是稳定的. 案例分析: 案例描述:推断信用卡刷卡金额的平均值是否不低于300

htaccess文件(或者”分布式配置文件”)提供了针对目录改变配置的方法, 即,在一个特定的文档目录中放置一个包含一个或多个指令的文件, 以作用于此目录及其所有子目录.作为用户,所能使用的命令受到限制.管理员可以通过Apache的AllowOverride指令来设置. 概述来说,htaccess文件是Apache服务器中的一个配置文件,它负责相关目录下的网页配置.通过htaccess文件,可以帮我们实现:网页301重定向.自定义404错误页面.改变文件扩展名.允许/阻止特定的用户或者目录的访问

目录(?)[-] htaccess 详解 htaccess rewrite 规则详细说明 RewriteEngine OnOff RewriteBase URL-path RewriteCond TestString CondPattern flags RewriteOptions Options RewriteRule Pattern Substitution flags redirectR code 强制重定向 redirect forbiddenF 强制URL为被禁止的 forbidden

LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元. 输入格式为: 条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7

细分析了cvhop.cpp中的compute函数,可以直接调用它来获得样本HOG,然后训练得到检测算子 1.制作样本2.对每一张图片调用hog.compute(img, descriptors,Size(8,8), Size(0,0));可以生成hog descriptors,把它保存到文件中for(int j=0;j<3780;j++)fprintf(f,"%f,",descriptors[j]);3.利用SVM进行训练和分类,可得到权重系数,即getDefaultPeople

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如果你在寻找卡方分布是什么?如何实现卡方检验?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述卡方.卡方检验及其python实现. 1. 卡方分布 1.1 简介 抽样分布有三大应用:T分布.卡方分布和$\Gamma$分布.可以简单用四个字概括它们的作用:“以小博大”,即通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况.这里开始介绍卡方分布.${\chi ^{\text{2}}}$分布在数理统计中具有重要意义.  ${\chi ^{\text{2}}}$分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的,

原文  http://liuxing.info/2016/01/05/Tomcat-Jdbc-Pool参数说明/ 转载收藏用,如有侵权,请联系删除,谢谢. 介绍 Tomcat 在 7.0 以前的版本都是使用commons-dbcp做为连接池的实现,但是DBCP存在一些问题: DBCP 是单线程的,为了保证线程安全会锁整个连接池 DBCP 性能不佳 DBCP 太复杂,超过60个类,发展滞后. 因此,通常J2EE中还会使用其它的高性能连接池,如C3P0,还有阿里系的druid等. 为此,Tomcat

2.1 单组样本均值t检验(One-sample t-test) 2.1.1 方法简介 t检验,又称学生t(student t)检验,是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名.t检验是一种检验总体均值的统计方法,当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),可用这种方法来检验总体均值是否大于.小于或等于某一特定数值.当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为

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一.前言 最近发现rsync挺好用的--不过参数有点多,所以这儿写一篇给自己以后要用的时候做个参考. 二.参数说明 这儿全是我翻资料连蒙带猜(有些实在是不好解释)翻译出来的,请各位转载的留个名啊,虽然不是多高端的,但是也贼烦 ①.daemon(服务端)模式:   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 用途: rsync --daemon [选项]...   选项 --address=ADDRESS 绑定到指定的地址 --bwlimit=RATE 限制套接字

当某个请求能够被成功路由的前提是它满足某个Route对象设置的路由规则,具体来说,当前请求的URL不仅需要满足路由模板体现的路径模式,请求还需要满足Route对象的所有约束.路由系统采用IRouteConstraint接口来表示路由约束,所以我们在接下来的内容中将路由约束统称为RouteConstraint. 在大部分情况下,约束都是针对路由模板中定义的某个路由参数,其目的在于验证URL携带的某部分的内容是否有效.不过也有一些约束与路由参数无关,这些约束规范往往是除URL之前的其他请求元素,比如

1.C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)介绍  <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>1.4种通讯模式机制 一.综述 SuperIO(SIO)定位在PC终端(上位机)应用,它只有一个服务实例,配置参数是全局属性.但是,ServerSuperIO(SSIO)与SuperIO(SIO)定位不一样,SSIO定位在服务器端,不管是串口通讯模式,还是网络通讯模式,都支持多服务实例,所以每个服务实例都有自己的配置参数,全部配置参数的定义在ServerConfig.

学过的统计知识忘光了,飞速恶补了一下能用到的,此篇多有错误今后看到再改= =||| 成对t检验(Paired ttest) 将两组测量值对应相减,再将所得差值看作服从正态分布的随机变量,然后再做关于差值的均值的假设检验. matlab:[h, p, ci, stats] = ttest(x, y, 'name', 'value'); ▷ OPTIONS: …'Alpha' :显著性水平(0, 1) …'Dim' :第一非单值维度(默认) …'Tail' :备择假设类型(‘both’(默认)|'r

#region 检验参数合法性,数值类型不小于0,引用类型不能为null,否则抛出异常 /// <summary> /// 检验参数合法性,数值类型不小于0,引用类型不能为null,否则抛出异常 /// </summary> /// <param name="arg">待检参数</param> /// <param name="argName">待检参数名称</param> /// <pa

按钮代码: <a id="suprise" style="margin-left: 0.5em;cursor:pointer;">点我会有惊喜</a> 弹窗显示内容代码: <div id="caidan" title="彩蛋" hidden="hidden"> <table style="border:0px solid red;width:250px&q

通过<EnableCorsAttribute特性背后的故事>我们知道:由CorsPolicyProvider提供的CorsPolicy表示目标Action采用的资源授权策略,ASP.NET Web API最终需要利用它对具体的跨域资源请求实施授权检验并生成相应的CORS响应报头.在ASP.NET Web API的应用编程接口中,资源授权检验的结果通过类型CorsResult来表示. 一.CorsResult CorsResult定义在命名空间"System.Web.Cors"

Mongodb启动命令mongod参数说明 mongod的主要参数有: 基本配置 -------------------------------------------------------------------------------- --quiet # 安静输出 --port arg # 指定服务端口号,默认端口27017 --bind_ip arg # 绑定服务IP,若绑定127.0.0.1,则只能本机访问,不指定默认本地所有IP --logpath arg # 指定MongoDB日

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.

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Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)基于累积分布函数,用以检验一个经验分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著性差异. 两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的差异都敏感而成为比较两样本的最有用且常规的非参数方法之一. 优点:该检验不依赖于要测试的累积分布函数,相比于卡方拟合检验(卡方检验需要50个以上的样本),不需要大量的样本. 缺点:只适用于连续分布:在分布中间敏感,在两端不够敏感:最大的局限在于整个分布需要完全确定,如果位置,形状等参数都是