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

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

目的:检验两个有联系的正态总体的均值是否存在显著差异. 适用条件:有联系,正态总体,样本量要一样.一般可以分为一下四种: ①同一受试对象处理前后的对比:如对于糖尿病人,对同一组病人在使用新治疗方法前测量血糖含量,在使用后再次测量血糖含量,形成两组对比样本:一般是为了说明是否有作用. ②同一受试对象不同的部位数据 ③同一样品用两种方法(仪器等)检验的结果: ④配对的两个受试对象分别接受两种处理后的数据:糖尿病人按照体重进行配对(60岁的两个配对,65岁的两个配对……)然后对配对的病人采用不同的治疗

刷一些算法题时总能遇到计算日期间天数的问题,每每遇到这种情况,不是打开excel就是用系统自带的计算器.私以为这种问题及其简单以至于不需要自己动脑子,只要会调用工具就好.直到近些天在写一个日历程序的时候遇到了这个问题,不调用别人的API,那就只能自己动手了. 一.概述 天数计算问题的解法大致分为两类.一类是直接计算日期间的差值,另一类先是分别求得该日期到某一特殊时间点的差值,再两个差值相减得到两个日期间的差值.目前网络上大多都是第一类解法,直接从公元元年开始循环,简单粗暴.而另一种就较为少见了,

在这里我们全用到时间戳 mktime(hour,minute,second,month,day,year,[is_dst])     其参数可以从右向左省略,任何省略的参数都会被设置成本地日期和时间的当前值. 参数 描述 hour 可选.规定小时. minute 可选.规定分钟. second 可选.规定秒. month 可选.规定用数字表示的月. day 可选.规定天. year 可选.规定年.在某些系统上,合法值介于 1901 – 2038 之间.不过在 php教程 5 中已经不存在这个限制

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 代码这东西,不写肯定不行,新学Scala不久,将实际遇到的一些问题记录下来,日后也好查找. 今天讲的是如何计算同一集合中元素两两之间的差值,即求开始集合(a,b,c,d)中(b-a,c-b,d-c) 解法 val l1 = 1 to 10 toList val l2 = l1.tail l1.zip(l2).map(p=>(p._2 - p._1) 上述代码即可求出两两差值.代码含义稍作解释: tail表示一个集合中除首元素外的剩余元素,也是一个集合.

题目: 输出有序数组的中两个元素差值为指定值diff的两个元素. 思路: 这与输出两个元素的和的值为一定值类似,需要两个指针,不同的是:指针不是一左一右,而是一前一后. 如果差值等于diff,则返回:如果差值大于diff,则左指针右移:如果差值小于diff,则右指针右移. public void findDiffNum(int[] a,int diff){      ) return;      ;      ;      int length = a.length;      while(i<

用php写算法切割数组,不用array_chunk();算法例如以下所看到的. <?php //$array 数组 //$size 每一个数组的个数 //每一个数组元素是否默认键值 function array_chunk_list($array, $size, $preserve_keys = false) { reset($array); $i = 0; foreach ($array as $key => $value) { // 是否存在这个值 if (! isset($newarra

http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1096 题目描述: 有两个日期,求两个日期之间的天数,如果两个日期是连续的我们规定他们之间的天数为两天 输入: 有多组数据,每组数据有两行,分别表示两个日期,形式为YYYYMMDD 输出: 每组数据输出一行,即日期差值 样例输入: 20110412 20110422 样例输出: 11 思路: 计算2011 00 00到2011 04 12的天数为acount:计算2011 00 00到2011 04 22的天数为bcoun

题目链接 /* *题目大意: *一个简单图,n个点,m条边; *要求一颗生成树,使得其最大边与最小边的差值是所有生成树中最小的,输出最小的那个差值; *算法分析: *枚举最小边,用kruskal求生成树,不断更新差值得到最优值; **/ #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cmath> #include<cstring> #include<clim

最近有个业务需求就是计算订单创建时间离现在超过 4 小时的订单都查找出来! 那么就需要用到日期函数了. 网上找了一下总共的日期函数有一下几个: CURRENT_DATE() 返回数据库当前日期 时间函数 JPAQL HQL CURRENT_DATE() 返回数据库当前日期 CURRENT_TIME() 时间 时间函数 JPAQL HQL CURRENT_TIME() 返回数据库当前时间 SECOND(d) 从日期中提取具体秒 时间函数 HQL SECOND(时间字段) 空的时候返回null MI

/** * 日期-计算2个日期的差值 * @return int */ public function get_difference($date, $new_date) { $date = strtotime($date); $new_date = strtotime($new_date); return abs(ceil(($date - $new_date)/86400)); }

代码 Typescript版 /** * TimeSpan just like the class TimpSpan in C# ,represent the time difference * @class TimeSpan */ class TimeSpan { constructor(millionseconds: number) { this.totalMillionseconds = millionseconds; this.totalSeconds = millionseconds

差值模式: 查看每个通道中的颜色信息,比较底色和绘图色,用较亮的像素点的像素值减去较暗的像素点的像素值.与白色混合将使底色反相:与黑色混合则不产生变化. 排除模式可生成和差值模式相似的效果,但比差值模式生成的颜色对比度较小,因而颜色较柔和.与白色混合将使底色反相:与黑色混合则不产生变化. Difference 差值 C=|A-B| 上下层色调的绝对值.该模式主要用于比较两个不同版本的图片.如果两者完全一样,则结果为全黑. 清除模式: 同背后模式一样,当在图层上操作时,清除模式才会出现.利用清除模

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:

js计算两个日期的天数差值 通过两个日期计算这两个日期之间的天数差值 /** * 计算天数差的函数,通用 * @param sDate1 * @param sDate2 * @returns {Number}天数 */ function DateDiff(sDate1, sDate2){ //sDate1和sDate2是2006-12-18格式 var aDate, oDate1, oDate2, iDays aDate = sDate1.split("-") oDate1 = new

/** * 计算时间戳之间的差值 * @param startTime 开始时间戳 * @param endTime 结束时间戳 * @param type 返回指定类型差值(year, month, day, hour, minute, second) */ function DateDiff(startTime, endTime, type) { var timeDiff = endTime - startTime switch (type) { case "year": retu

看这篇文章的前提:已经看了PRML中的Adaboost的算法流程 看懂下面的内容必须牢牢记住:Adaboost使用的误差函数是指数误差 文章主要目的:理解样本抽样的权值是为什么那样变化的. 得出的结论:训练第m个基分类器ym时,样本n的抽样权重是fm-1在样本n上的指数误差 当ym将第n个样本分对了时,则权值保持不变,否则权值增加exp{αm}(>1)倍   (1) (2) (3) (1)表示分类器fm的误差函数是指数误差函数 (2)表示分类器fm是一系列的基函数(yl,即基分类器)的加权和,α

1. 插值法 插值法又称“内插法”,是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值,作出适当的特定函数,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值,这种方法称为插值法. 如果这特定函数是多项式,就称它为插值多项式. 2. 经典的Hermite差值 Hermite插值是利用未知函数f(x)在插值节点上的函数值及导数值来构造插值多项式的.因此,Hermite插值满足在节点上等于给定函数值,而且在节点上的导数值也等于给定的导数值. 对于高阶导数的情况,Hermite插值多项式比较复

1 表结构 2:  其实 是2个相同的 表根据rownum= rownum-1 来计算,所以先了解单个表的查询 附上SQL: #查询出1天的数据升序 ) as rownum, info.equipment_id, info.upload_time ) r where info.upload_time >= STR_TO_DATE('2017-07-24 00:00:00','%Y-%m-%d %H:%i:%s') and info.upload_time <= STR_TO_DATE('201

题意:判断 n 件物品是否可以搬进洞里,每件物品有实际体积A和移动时的额外体积 B . 析:第一反应就是贪心,一想是不是按B从大到小,然后一想,不对,比如体积是20,第一个 是A=11, B=19.第二个是A = 1,B = 18.很明显不对. 我们取AB的差值,进行贪心,为什么呢? 我反过来想一下,假设我们把两个物品搬到洞中,所需要的洞的最小体积.第一个,A = 2,B = 10. 第二个,A = 5, B = 10.如果先放第一个,第放第二个,体积为12,如果反过来则是15,很明显是先放 差