数据出来要做几件事:首先判断数据是否符合正态分布,如果符合的话,就要进行t-检验,那么进行t-检验的作用在哪呢? t-检验主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布 http://blog.csdn.net/shulixu/article/details/53354206生动形象的很 T分布的曲线和正态分布有点像,当然公式不一样.T分布在样本量极大的时候趋近于正态分布.正态分布只要知道均值和标准差就可以画出曲线,T分布还要知道一个值叫“自由度”df,df=n-1.我不知道什

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 开始讲PCA与ICA的时候,首先要明确几个概念 1.概率分布函数与概率密度函数的区别 从数学上看,分布函数F(x)=P(X<x),表示随

总结起来就三句话: (1)当同一个数据集有n次(n>=2)假设检验时,要做多重假设检验校正 (2)对于Bonferroni校正,是将p-value的cutoff除以n做校正,这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了,从而使得结果更加严谨 (3)FDR校正是对每个p-value做校正,转换为q-value.q=p*n/rank,其中rank是指p-value从小到大排序后的次序. 举一个具体的实例: 我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量,求其中的差异基因,具体

在使用SPSS进行单样本T检验时,很多人都会问,如果数据不符合正太分布,那还能够进行T检验吗?而大样本,我们一般会认为它是符合正太分布的,在鈡型图看来,正太分布,基本左右是对称的,一般具备两个参数,数学期望和标准方差,即:N(p, Q) 如果你的样本数非常少,一般需要进行正太分布检验,检验的方法网上很多,我就不说了 下面以“雄性老鼠和雌性老鼠分别注射了某种毒素,经过观察分析,进行随机取样,查看最终老鼠是否活着. 问题:很多人认为,雄性老鼠和雌性老鼠分别注射毒液后,雌性老鼠存活下来的数量会比雄性老

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,

目录 person correlation coefficient(皮尔森相关性系数-r) spearman correlation coefficient(斯皮尔曼相关性系数-p) kendall correlation coefficient(肯德尔相关性系数-k) R语言计算correlation 在文献以及各种报告中,我们可以看到描述数据之间的相关性:pearson correlation,spearman correlation,kendall correlation.它们分别是什么呢

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

最近做的一个特征,使用struts2,input标签内容,并与相应的内容背景的实体类,当提交方法,无法进入action该方法和程序没有报错被,检验N通方法还没有找到,查找终于找到了,它是input标签传递了一个String类型的字符串,可是后台的实体类定义的却是int,导致Action请求不走. 细致分析了一下原因是Struts2已经把这些封装起来.有错误.可是他已经catch住,因此不抛错,导致你无从下手. 一点小心得做一下记录. 做了一个照片上传到后台,<input type="fil

1.anchor() 用于创建html锚,也就是a标签,()中可以带参数,是a标签的name属性值. var string="hello world"; document.writeln(string.anchor("name属性值")); 2.charAt() 用于寻找特定索引值的字符,()中的参数是字符串中某一字符的索引值,注意charAt()只能返回一个字符. var string="hello world"; document.write

对于分类问题,我们每个人每天都在执行分类操作,只是我们没有意识到罢了.例如,当你看到一个陌生人,你的脑子下意识判断TA是男是女:你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱.那边有个非主流”之类的话,其实这就是一种分类操作.为更好理解Bayes原理,转载参考下面的文章: ① http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html ② http://www.cnblogs.com/leoo2sk/ar

当声明属性的时候用到了private,那么的话只能本类中才能访问此属性,其他地方无法使用,这个时候需要给外界提供一些方法来使外界访问 方法一:存取器: 可以提供一个public的方法来使外界对类里面的属性进行访问和赋值 class Student { private $name; private $age; public function show(){ echo "{$this->name}今年{$this->age}岁了"; } /*****存取器:get,set***

作者:折剑头链接:https://www.zhihu.com/question/49214119/answer/115728034来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 一物理学的办法 小学生:已知冰箱的高为10米,底面为边长30米的正方形…… 初中生:大象在凸透镜2倍焦距外,在冰箱里成倒立放大实象. 高中生:把大象看成一个质点…… 成绩好的高中生:老师这道题不会做,请给我们讲解一下…… 高中老师:这道题属于怪题,考试中遇到一定要果断的舍弃. 大学生:让大

均值比较.单样本T检验(One-sample Test))目的:检验单个变量的均值与给定的某个常数是否一致.)判断标准:p<0.05;t>1.98即认为是有显著差异的..独立样本T检验(Indpendent-Samples T Test))目的:检验两个独立样本均值是否相等.)判断标准:p<0.05;t>1.98即认为是有显著差异的..配对样本T检验(Paired-Samples T Test))目的:检验两个配对样本均值是否相等.)判断标准:p<0.05;t>1.98

在针对连续变量的统计推断方法中,最常用的是 t 检验和方差分析两种. t 检验,又称 student t 检验,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差未知的正态分布资料.它是用 t 分布理论来推断差异发生的概率,从而判定两个平均数的差异是否显著. u 检验适用于总体标准差已知的小样本均数的假设检验,或总体标准差未知的大样本均数的假设检验.当样本数较大时,t 检验和 u 检验可以等同使用. t 检验又三种: (1)单样本 t 检验过程:进行样本均数与已知总体均数的比较. 当样本量足够大,

Spark1.6.2.2.3 PCA 算法介绍: 主成分分析是一种统计学方法,它使用正交转换从一系列可能相关的变量中提取线性无关变量集,提取出的变量集中的元素称为主成分.使用PCA方法可以对变量集合进行降维.下面的示例将会展示如何将5维特征向量转换为3维主成分向量. scala代码 import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors val data = Array( Vectors.s

名称 定义 适用场景 适用过程 专家判断 对某方面擅长的人就是专家,找专家协助就是专家判断,专家可能是顾问.干系人.PMO.团队成员 制定项目章程.制定项目管理计划.指导与管理项目执行.监控项目工作.实施整体变更控制.结束项目或阶段.规划范围管理.定义范围.创建WBS.规划进度管理.估算活动资源.估算活动持续时间.规划成本管理.估算成本.制定预算.规划人力资源管理.控制沟通.规划风险管理.识别风险.实施定性风险分析.定量风险分析.规划风险应对.规划采购管理.实施采购.识别干系人.规划干系人管理.

  P值是论文中最常用的一个统计学指标,可是其误用.解释错误的现象却很常见.因此,很有必要说明p值的意义.用法及常见错误.   P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小.P值越小,越有理由认为对比事物间存在差异.例如,P<0.05,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%,或者说,别人在同样的条件下重复同样的研究,得出相反结论的可能性不足5%.P>0.05称“不显著”:P<=0.05称“显著”,P<=0.01称“非常显著”.   由于常用“显著”来表示P值大小,所

  一.数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多,有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据

  一.数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多.有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据

一般来说,回归不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声影响比较大.如果非要应用进入,可以使用logistic回归. logistic回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射,即先把特征线性求和,然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测.g(z)可以将连续值映射到0和1上. logistic回归的假设函数如下,线性回归假设函数只是. logistic回归用来分类0/1问题,也就是预测结果属于0或者1的二值分类问题.这里假设了二值满足伯努利分布,也就是 当然假设它满