t检验中的t值和p值是什么关系_t检验和p值的关系 t检验中通过样本均值 总体均值 样本标准差 样本量 可以计算出一个t值,这个t值和p值有什么关系? 根据界值表又会查出一个数,这个数和t值比较,得出大小,判断是否接受原假设.感觉p值一直都没有什么作用? 解答:在进行t检验时,会计算出一个t值,而在选定显著性水平后,可以找到相比较的t值,两者可以比较,判断显著性.p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平,可以与选定的显著性水平直接比较.例如取5%的显著性水平,如果p值大于5%,就接受原假设,否

WebGIS中通过行列号来换算出多种瓦片的URL 之离线地图 1.前言 在前面我花了两个篇幅来讲解行列号的获取,也解释了为什么要获取行列号.在这一章,我将把常见的几种请求瓦片时的URL样式罗列出来,并且给出大致的解释. 我在这里将地图分为离线地图和在线地图.所谓离线地图,即保存在本地而没有发布的地图.在线地图即发布与网上,可以通过浏览器访问的地图. 2.ArcGIS切图——exploded类型 在前面章节中我已经贴出了exploded类型的切图图片,这里再次给出. 那么如何通过行列号来换算出此瓦

从底层谈WebGIS 原理设计与实现(五):WebGIS中通过行列号来换算出多种瓦片的URL 之在线地图 作者:naaoveGI…    文章来源:naaoveGIS    点击数:2063    更新时间:2014-9-13 摘要:从底层谈WebGIS 原理设计与实现(五):WebGIS中通过行列号来换算出多种瓦片的URL 之在线地图.这篇文章里,我主要针对OGC标准中的WMS.WMTS以及ArcGIS的在线地图服务来进行解析. 1.前言 这篇文章里,我主要针对OGC标准中的WMS.WMTS以

从底层谈WebGIS 原理设计与实现(四):WebGIS中通过行列号来换算出多种瓦片的URL 之离线地图 作者:naaoveGI…    文章来源:naaoveGIS    点击数:1759    更新时间:2014-9-13 摘要:从底层谈WebGIS 原理设计与实现(四):WebGIS中通过行列号来换算出多种瓦片的URL 之离线地图.我在这里将地图分为离线地图和在线地图.所谓离线地图,即保存在本地而没有发布的地图.在线地图即发布与网上,可以通过浏览器访问的地图. 1.前言 在前面我花了两个篇

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.前言 这篇文章里,我主要针对OGC标准中的WMS.WMTS以及ArcGIS的在线地图服务来进行解析. 写之前,我先来给大家提一下OGC是什么.OGC的全名是Open GIS Consortium,中文名是开放地理空间信息联盟,它是一个是非盈利.志愿的国际标准化组织.在空间数据互操作领域,基于公共接口访问模式的互操作方法是一种基本的操作方法.通过国际标准化组织(IS

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.前言 在前面我花了两个篇幅来讲解行列号的获取,也解释了为什么要获取行列号.在这一章,我将把常见的几种请求瓦片时的URL样式罗列出来,并且给出大致的解释. 我在这里将地图分为离线地图和在线地图.所谓离线地图,即保存在本地而没有发布的地图.在线地图即发布与网上,可以通过浏览器访问的地图. 2.ArcGIS切图——exploded类型 在前面章节中我已经贴出了explod

C#中以像素作为尺寸单位,像素是一种相对的尺寸概念,与毫米的转换与当前显示器的分辨率有关.在不同分辨率下转换的系数不同. 借助GDI可以完成毫米至像素的转换. public static double MillimetersToPixelsWidth(double length) //length是毫米,1厘米=10毫米 {     System.Windows.Forms.Panel p = new System.Windows.Forms.Panel();     System.Drawin

http://www.thinkgis.cn/topic/541a5319da8db186fd06e097 1.前言 在前面我花了两个篇幅来讲解行列号的获取,也解释了为什么要获取行列号.在这一章,我将把常见的几种请求瓦片时的URL样式罗列出来,并且给出大致的解释. 我在这里将地图分为离线地图和在线地图.所谓离线地图,即保存在本地而没有发布的地图.在线地图即发布与网上,可以通过浏览器访问的地图. 2.ArcGIS切图——exploded类型 在前面章节中我已经贴出了exploded类型的切图图片,

字号 磅 毫米数 初号 42 14.82 小初 36 12.70 一号 26 9.17 小一 24 8.47 二号 22 7.76 小二 18 6.35 三号 16 5.64 小三 15 5.29 四号 14 4.94 小四 12 4.32 五号 10.5 3.70 小五 9 3.18 六号 7.5 2.65 小六 6.5 2.29

1.获取今天的0时0分0秒(常用于开始日期的获取) new Date(new Date().toLocaleDateString()); // Mon Nov 12 2018 00:00:00 GMT+0800 (中国标准时间) 2.获取一个月前的日期 new Date(new Date().setMonth(new Date().getMonth()-1)); //Fri Oct 12 2018 17:20:07 GMT+0800 (中国标准时间) 3.获取一个月前的0时0分0秒 new Da

总体分布的正态性检验一般采取Jarque-Bera检验方法. 1. JBTest检验的定义: 在统计学中,Jarque-Bera检验是对样本数据是否具有符合正态分布的偏度和峰度的拟合优度的检验.该检验以卡洛斯•哈尔克和阿尼•K•贝拉(Carlos Jarque and Anil K. Bera)来命名. JB统计量定义为: 这里的n为观测数目(自由度),S是样本偏度系数,K是样本峰度系数. 对正态分布而言,JB统计量渐进的服从自由度为2的卡方分布. Jarque和Bera证明了在正态性假定下,如

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒

[java] 汇率换算器实现(2) // */ // ]]> // */ // ]]>   [java] 汇率换算器实现(2) Table of Contents 1 系列文章地址 2 前言 3 获取实时汇率信息 3.1 获取网页内容 3.2 提取web表单 4 正则表达示匹配获取表单信息 5 总结 1 系列文章地址 java 汇率换算器的实现(1) 2 前言 在上篇文章中, 我们实现了汇率换算器的最简单的版本, 实现了: 帮助信息的提示 汇率表的输入 错误输入的处理 汇率计算的输入 汇率计算

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.   通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,T检验和F检验的由来一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.

http://blog.renren.com/share/223170925/14708690013 常用显著性检验 1.t检验 适用于计量资料.正态分布.方差具有齐性的两组间小样本比较.包括配对资料间.样本与均数间.两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆. 2.t'检验 应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式. 3.U检验 应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验.

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.    前言 实际项目中我们经常会遇到这样一种场景:地图底图可能是互联网地图(百度.高德.天地图)等等,同时我们自己又有某个区域单独的一套POI数据,我们需要将互联网地图中这个区域的原有POI数据进行罩着然后只显示我们自己的POI数据. 针对这样的需求,我们首先想到的是能否我们只使用不包含注记的底图瓦片,然后再叠加上我们的POI数据.事实上,实际需求中还需要考虑一点

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00