R语言与显著性检验学习笔记 一.何为显著性检验 显著性检验的思想十分的简单,就是认为小概率事件不可能发生.虽然概率论中我们一直强调小概率事件必然发生,但显著性检验还是相信了小概率事件在我做的这一次检验中没有发生. 显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异,以及这种差异是否显著的方法. 常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设(或零假设),与H0对立的假设记作H1,称为备择假设. ⑴在原假设为真时,决定放弃原假设,称为第一类错误,其出现的概率通常记作α: ⑵在原假设不真

表达矩阵 要做两两样本的相关性散点图,并计算标明相关系数. 编写函数要点: 直接在aes中传参是不行的 线性回归表达式 函数 方法1:用!!ensym myplot <- function(indata, inx, iny){ nms <- names(indata) x <- nms[inx] y <- nms[iny] regression <- paste0(x, " ~ ", y) dat.lm <- lm(as.formula(regres

前言 上一节我们讲完原始查询如何防止SQL注入问题同时并提供了几种方式.本节我们继续来讲讲EF Core 2.0中的新特性自定义标量函数. 自定义标量函数两种方式 在EF Core 2.0中我们可以将方法映射到数据库中的标量函数,我们可在LINQ中调用此方法并会被正确翻译成SQL语句,这为编写数据访问层的开发人员提供了一个很棒的功能来创建一个方法并在其上应用DbFunction特性即可.该属性会将静态CLR方法映射到数据库函数,以便可以在LINQ查询中使用此方法.默认情况下,数据库函数中的CLR

方差分析与两样本T检验. 1.首先可以看到方差分析(ANOVA)包含两样本T检验,把两样本T检验作为自己的特例.因为ANOVA可以比较多个总体的均值,当然包含两个总体作为特例.实际上,T的平方就是F统计量(m个自由度的T分布之平方恰为自由度为(1,m)的F 分布.因此,这时候二者检验效果完全相同.T 检验和 ANOVA 检验对于所要求的条件也相同: 1)各个组的样本数据内部要相互独立,2)各组皆要正态分布3)各总体的方差相等.上述这3个条件完全相同. 2.如果说要指出差别,则区别仅在下列一点上:

第一种实现方式: var dom = new function() { var dom = []; dom.isReady = false; dom.isFunction = function(obj) { return Object.prototype.toString.call(obj) === "[object Function]"; } //先会执行下面的分支函数,然后执行dom.initReady()函数,因为要等到DOM建完后才会执行 dom.Ready = functio

,)) returns @rmb table( 亿 ) ,仟万 ) ,佰万 ) ,拾万 ) ,万 ) ,仟 ) ,佰 ) ,拾 ) ,元 ) ,角 ) ,分 )) as begin insert into @rmb select (case 亿1 then '零' then '壹' then '贰' then '叁' then '肆' then '伍' then '陆' then '柒' then '捌' then '玖' else '' end) as 亿, (case 仟万1 then '零

java中的Colletions类主要实现列表List的排序功能.根据函数参数的传递,具体的排序可以分为 : 1.  自然排序(natural ordering). 函数原型:sort(List<T> list)说明:参数是要参与排序列表的List对象                                                               实例说明:参与排序的列表的元素Student必须实现Comparable接口的public int compareTo(

在def_function.py文件里面写 #coding=utf-8 #定义函数 def hello(): print "hello world" 在test.py里面调用 #coding=utf-8 from def_function import hello #from def_function import * #导入该文件里的所有函数 #调用函数 hello() 在cmd下调用

1.简单case函数 CASE sex WHEN '0' THEN '男' WHEN '1' THEN '女' ELSE '其他' END 2.case搜索函数 CASE WHEN sex = '0' THEN '男' WHEN sex = '1' THEN '女' ELSE '其他' END 结论:简单case函数的写法相对比较简洁,但是和 case搜索函数 相比,功能方面会有些限制,比如写判断式. 还有一个需要注意的问题,case函数只返回第一个符合条件的值,剩下的case部分将会被自动忽略

using System.Net.Mail; using System.Text; using System.Net; #region 邮件发送 /// <summary> /// 邮件发送 /// </summary> /// <param name="str">字符串</param> /// <returns></returns> public static string SendMail(string mai

注意: %a= a%-----溢出 递归: #include<stdio.h> int gcd(m,n) { int g; ) g=m; else g=gcd(n,m%n) return g; } 非递归: #include<stdio.h> int gcd(int a,int b) { ) return a; int t; ) { a=b; b=r; } return b; }

本文对应<R语言实战>第12章:重抽样与自助法 之前学习的基本统计分析.回归分析.方差分析,是假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布,进而进行的假设检验和总体参数的置信区间估计等方法.但在许多实际情况中统计假设并不一定满足,比如抽样于未知或混合分布.样本量过小.存在离群点.基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,这时基于随机化和重抽样的统计方法就可派上用场. 本章探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法:置换检验和自助法. ================

第十二章:重抽样与自助法 本章,我们将探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法:置换检验和自助法 12.1 置换检验 置换检验,也称随机化检验或重随机化检验. 有两种处理条件的实验,十个受试者已经被随机分配到其中一种条件(A或B)中,相应的结果变量(score)也已经被记录.实验结果如下: 如果两种处理方式真的等价,那么分配给观测得分的标签(A处理或B处理)便是任意的.为检验两种处理方式的差异,我们可遵循如下步骤: (1) 与参数方法类似,计算观测数据的t统计量,称为t0: (2) 将10个得

1. 求最小公倍数的算法: 最小公倍数  =  两个整数的乘积 /  最大公约数 所以我们首先要求出两个整数的最大公约数, 求两个数的最大公约数思路如下: 2. 求最大公约数算法: 1. 整数A对整数B进行取整, 余数用整数C来表示    举例: C = A % B 2. 如果C等于0,则B就是整数A和整数B的最大公约数 3. 如果C不等于0, 将B赋值给A, 将C赋值给B ,然后进行 1, 2 两步,直到余数为0, 则可以得知最大公约数 3. 程序代码实现如下: def fun(num1, n

根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验.配对样本t检验.两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验 单样本t检验 单样本t检验(one-sample t-test)又称单样本均数t检验,适用于样本均数$\overline{X}$与已知总体均数$\mu_{0}$的比较,其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数µ是否与已知总体均数$\mu_{0}$有差别 已知总体均数$\mu_{0}$, 一般为标准值.理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值 单样本t检验用于总体标准差σ未知的资料,其统计值t 其

逆向分析 之后我们通过ida对该样本进行更深入的分析样本的main函数中,一开始会调用函数dec_conf对样本中的大量加密的字符串进行解密,如下图所示.

函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.

第一篇 著名函数之单值函数 注:N表示数字型,C表示字符型,D表示日期型,[]表示内中参数可被忽略,fmt表示格式 数值类型函数 数值型函数输入数字型参数并返回数值型的值.多数该类函数的返回值支持38位小数点,诸如:COS, COSH, EXP, LN, LOG, SIN, SINH, SQRT, TAN, and TANH 支持36位小数点. ACOS, ASIN, ATAN, and ATAN2支持30位小数点. 1.MOD(n1,n2) 返回n1除n2的余数,如果n2=0则返回n1的值.

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.

VisualStudio中自带有Profile工具进行性能性能分析,其中用得比较多的数据是函数调用时间,它主要有独占样本数和非独占样本数两个指标,关于这两个指标代表的意义,MSDN的解释比较文艺: 非独占样本数: 为函数收集的性能数据的总数,其中包括该函数调用的其他函数的性能数据. 非独占转换次数: 在此函数(包括此函数调用的函数)的所有实例中发生操作系统(转换)事件的次数. 其它性能数据解释可以参看:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms24274