做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

参考:http://emuch.net/html/201102/2841741.html 首先是目的不同.F检验用于比较两种分析方法是否存在显著差异(单边检验)或者两种方法紧密度是否存在差异(双边检验),我记得老师说是用于检验新方法是否可行,相当于系统误差.而T检验是利用统计量t,检验操作是否存在误差,或者不同人(不同实验组)之间是否存在误差.按这种说法,如果为了彻底检验新方法,就得必须先做F检验,再做T检验(不存在系统误差方法才可行).简单的说T检验时检验平均值的,F检验时检验标准方差的.第二

Wilcoxon signed-rank test应用于两个related samples Mann–Whitney U test也叫Wilcoxon rank-sum test,应用于两个independent samples的情samples size小的时候,是有列表的,sample size大到20左右时,就可以使用正态分布来近似,不查表了. 两种都是非参秩和检验,Mann-whitney检验在spss里面有专门的模块而没有wilcoxon,sas分析的话用wilcoxon居多,公式和统

特征选择是特征工程中的重要一环,其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature),或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature).进行特征选择的好处主要有以下几种: 降低过拟合风险,提升模型效果 提高训练速度,降低运算开销 更少的特征通常意味着更好的可解释性 不同的模型对于无关特征的容忍度不同,下图来自< Applied Predictive Modeling > (P48

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

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.

Python第十天   print >> f,和fd.write()的区别    stdout的buffer  标准输入 标准输出  从控制台重定向到文件  标准错误   重定向 输出流和输入流  捕获sys.exit()调用 optparse  argparse 目录 Pycharm使用技巧(转载) Python第一天  安装  shell  文件 Python第二天  变量  运算符与表达式  input()与raw_input()区别  字符编码  python转义符  字符串格式化 P

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.

线性回归 由样本资料计算的回归系数b和其他统计量一样,存在抽样误差,因此,需要对线性回归方程进行假设检验 1.方差分析 2.t检验 相关系数的假设检验 相关系数(correlation coefficient)又称Pearson积差相关系数(coefficient of product moment correlation),是说明具有直线相关关系的两个数值变量间相关的密切程度和相关方向的统计量 由于r是样本统计量,需进行假设检验,即要判断两个变最X与Y是否真的存在相关关系,为此需根据r值作总体

> x=iris[which(iris$Species=="setosa"),1:4] > plot(x) 首先是简单的肉眼观察数据之间相关性 多元回归相较于一元回归的最主要困难可能就是变量的选择,如下面的例子 使用Swiss数据集(R内置) Swiss Fertility and Socioeconomic Indicators(1888) Data 建立多元线性回归 > s=lm(Fertility~.,data=swiss) > print(s) Call

2. 回归分析 回归分析与曲线拟合区分. 曲线拟合是,根据得到的若干有关变量的一组数据,寻找因变量与(一个或几个)自变量之间的一个函数,使这个函数对那组数据拟合得好.通常,函数的形式可以由经验.先验知识或对数据的直观观察决定,要 作的工作是由数据用小二乘法计算函数中的待定系数. 但是,从数理统计的观点看,这里涉及的都是随机变量,我们根据一个样本计算出的那些系数,只是它们的一个(点)估计,应该对它们作区间估计或假设检验,如果置信区间太大,甚至包含了零点,那么系数的估计值是没有多大意义的.可以用方差

一.特征的来源 在做数据分析的时候,特征的来源一般有两块,一块是业务已经整理好各种特征数据,我们需要去找出适合我们问题需要的特征:另一块是我们从业务特征中自己去寻找高级数据特征.我们就针对这两部分来分别讨论. 二.选择合适的特征 我们首先看当业务已经整理好各种特征数据时,我们如何去找出适合我们问题需要的特征,此时特征数可能成百上千,哪些才是我们需要的呢? 第一步是找到该领域懂业务的专家,让他们给一些建议.比如我们需要解决一个药品疗效的分类问题,那么先找到领域专家,向他们咨询哪些因素(特征)会对该

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,

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

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:

file.seek()方法标准格式是:seek(offset,whence=0)offset:开始的偏移量,也就是代表需要移动偏移的字节数whence:给offset参数一个定义,表示要从哪个位置开始偏移:0代表从文件开头开始算起,1代表从当前位置开始算起,2代表从文件末尾算起.默认为0 whence 的默认参数是0. 所以seek(0)和f.seek(0,0)没有区别. whence 还有两种情况 是1,或者21的时候,相对当前坐标的移动,可以是正的也可以是负的.2的时候相对于文件结束的移动,

SPSS中t检验全都集中在分析—比较均值菜单中.关于t检验再简单说一下,我们知道一个统计结果需要表达三部分内容,即集中性.变异性.显著性. 集中性的表现指标是均值变异的的表现指标是方差.标准差或标准误显著性的则是根据统计量判断是否达到显著性水平 由于t分布样本均值的抽样分布,那么基于t分布的t检验就是样本均值的检验,是对均值差异的显著性检验. t检验可以在以下三种分析中使用 1.样本均数与总体均数的差异性分析(单样本t检验) 2.配对设计样本均数或两非独立两样本均数差异性分析(配对t检验) 3.

连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设. KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法.当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验

本节内容: 1:t分布存在的意义是什么 2:t分布的置信区间 3:t分布检验 一.t分布存在的意义是什么 数据分析中有一块很大的版图是属于均值对比的,应用广泛. 例如:对比试验前后病人的症状,证明某种药是否有效: 对比某个班级两次语文成绩,验证是否有提高: 对比某个产品在投放广告前后的销量,看广告是否有效.这些都属于两均值对比的应用. 均值对比的假设检验方法主要有Z检验和T检验: 它们的区别在于Z检验面向总体数据和大样本数据,而T检验适用于小规模抽样样本. 有判断了均值就可以做很多的事情了 二.