在<如何计算假设检验的功效(power)和效应量(effect size)?>一文中,我们讲述了如何根据显著性水平α,效应量和样本容量n,计算功效,以及如何根据显著性水平α,功效和样本容量n,计算效应量.但这两个应用都属于事后检验,也就是说,就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想,我们也没有办法改变.因此,我们最好事先就把我们想要达到的功效和效应量确定好,然后根据显著性水平α,功效和效应量,计算样本容量n.这种事前检验的应用用得比较多. 此外,我们都知道,如果假设检验选取的样本量很小,那么

8.3 Margin of Error 由该公式可知: To improve the precision of the estimate, we need to decrease the margin of error, E. Because the sample size, n, occurs in the denominator of the formula for E, we can decrease E by increasing the sample size. 可以通过减小Z或增大n

在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample:   > x=1:10       > sample(x=x)        [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样------最多抽n次,n为x向量中元

首先,这是一个典型的sample Table box: 一.      Stbl box中常见的子box: stts:Decoding Time to Sample Box时间戳和Sample映射表.通过这个box可以实现时间到sample number的映射. stsd:Sample Description,主要描述当前track有关的编码信息,以及用于初始化解码的附加信息. stsz,stz2:Sample Size Boxes每个Sample大小的表. stsc:Sample to chu

在做图片处理的时候最常遇到的问题估计就是Out Of Memory (内存溢出)了 网上对这种问题的解决方案很多,原来无非就是压缩图片大小 本不该重复造轮子,但实际中却遇见了问题,写出来希望后来者能引以为戒,并给出一个自我感觉不错的方案 常用的一种解决方案: FileInputStream f = new FileInputStream(file);BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();   options.inS

今天介绍一些运算函数,它们的使用很简单,没有什么难度,但是也会用的着. 在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample: > x=1:10 > sample(x=x) [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量x赋值,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样-

遇到的问题 在处理数据过程中,遇到需要取(n)个数的问题,而当样本量过大的时候,就不能简单的take(n),这类问题一般有两种情况: > - 有序取 TopN > - 无序取 N 先来讨论无序取N的情况: sample函数 sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取 返回一个新的RDD withReplacement:元素可以多次抽样(在抽样时替换) withReplacement=true,表示有放回的抽样 withReplacement=false,表示无

7.3 The Sampling Distribution of the Sample Mean population:1000:Scale are normally distributed with mean 100 and standard deviation 16 sample:4:可以得到样本均值的分布图如下: 与通过公式计算得到的mean 和 标准差一致:μx¯ = μ = 100 and σx¯ = σ/√n = 16/√4 = 8; 由图可知The histogram is sha

7.2  The Mean and Standard Deviation of the Sample Mean Recall that the mean of a variable is denoted μ, subscripted if necessary with the letter representing the variable. So the mean of x is written as μx , the mean of y as μy , and so on. In parti

内容概述 本文内容来自开发文档"Traning > Displaying Bitmaps Efficiently",包括大尺寸Bitmap的高效加载,图片的异步加载和数据缓存. Bitmap的处理和加载非常重要,这关系到app的流畅运行和内存占用,如果方法不当,很容易导致界面卡顿和OOM.其中的原因大致有: android系统对进程的内存分配限制,移动设备的配置较低. Bitmap会消耗很大内存.比如相机拍下的 2592x1936 像素的照片,以ARGB_8888 格式一次加载到

A/B testing主要用来检测网站或者APP的两个版本中哪一个更好,它的中心思想是把流量一分为二,一份用作experiment group,访问新的版本,另一份用作control group,访问旧的版本. 假设现在有一个网站,要测试是否增大网页Register的字体,可以增加注册用户. 进行AB testing,首先要选择Unit of Diversion, 就是把实验分成两组的标准.在这个实验中,可以选择unique cookies to view the web page. 然后要选定

摘要: 1.背景 2.rangeBounds 上边界数组源码走读 3.RangePartitioner的sketch 源码走读 4.determineBounds 源码走读 5.关于RangePartitioner和sortByKey实验 内容: 1.背景:这是一个填之前Spark RDD 核心总结这篇博文中RangePartitioner留下的坑,没想到又发现一个坑(XORShiftRandom:生成随机数的一个算法,有时间再来总结) RangePartitioner 是Spark Parti

ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.) ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件 ORA-00018: 超出最大会话数 ORA-00019: 超出最大会话许可数 ORA-00020: 超出最大进程数 () ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话 ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝 ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话 ORA-00024: 单一进程模式下不允许从多个进程注册 ORA-00025: 无法分配  ORA-00026:

# redis 配置文件示例 # 当你需要为某个配置项指定内存大小的时候,必须要带上单位, # 通常的格式就是 1k 5gb 4m 等酱紫: # # 1k => 1000 bytes # 1kb => 1024 bytes # 1m => 1000000 bytes # 1mb => 1024*1024 bytes # 1g => 1000000000 bytes # 1gb => 1024*1024*1024 bytes # # 单位是不区分大小写的,你写 1K 5G

import numpy import theano.tensor as T from theano import function x = T.dscalar('x') y = T.dscalar('y') z = x + y f = function([x, y], z)numpy.allclose(f(16.3, 12.1), 28.4) 输出为truenumpy.allclose(z.eval({x:16.3, y:12.1}, 28.4)) 输出为true tensor:高维数组,T

UCP收集所有Managed Instance的数据的机制,是通过启用各个Managed Instances上的Collection Set:Utility information(位于Management->Data Collection->System Data collection Sets),Utility Information 是On Demand 模式.UCP每15分钟调用Utility information一次,Utility information 收集所在Instance

td {border:solid #9ec9ec; border-width:0px 1px 1px 0px; padding:4px 0px;} table {border:1px solid #9ec9ec; width:100%;border-width:1px 0px 0px 1px;text-align:center;font-size:12px} 动态采样概念 动态采样(Dynamic Sampling)是在ORACLE 9i Release 2中开始引入的一个技术,引入它的目的是为

事情的发生就是这么偶然,一步步的深入才能汲取到更深入的知识~~ -------------------START-------------------------------------------   来了一个query running longer than 4hours的邮件,来看看里面有哪些sql: SID    SERIAL#    INST_ID SQL_ID        Run_in_sec OS_user     MACHINE       SQL_TEXT         

1.Redis中key的的过期时间 通过EXPIRE key seconds命令来设置数据的过期时间.返回1表明设置成功,返回0表明key不存在或者不能成功设置过期时间.在key上设置了过期时间后key将在指定的秒数后被自动删除.被指定了过期时间的key在Redis中被称为是不稳定的. 当key被DEL命令删除或者被SET.GETSET命令重置后与之关联的过期时间会被清除 127.0.0.1:6379> setex s 20 1 OK 127.0.0.1:6379> ttl s (intege

Source: Sigma Zone, by Philip Mayfield The Binomial Distribution is commonly used in statistics in a variety of applications. Binomial data and statistics are presented to us daily. For example, in the election of political officials we may be asked