做完一个假设检验之后,如果结果具有统计显著性,那么还需要继续计算其效应量,如果结果不具有统计显著性,并且还需要继续进行决策的话,那么需要计算功效. 功效(power):正确拒绝原假设的概率,记作1-β. 假设检验的功效受以下三个因素影响: 样本量 (n):其他条件保持不变,样本量越大,功效就越大. 显著性水平 (α): 其他条件保持不变,显著性水平越低,功效就越小. 两总体之间的差异:其他条件保持不变,总体参数的真实值和估计值之间的差异越大,功效就越大.也可以说,效应量(effect size)

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share     二型错误和检验功效 :如果我们想问H1真正正确的概率?或问真实效应?二型错误代表假阴性B代表二型错误的概率 (假阴性)power效应代表真阴

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

R data analysis examples 功效分析 power analysis for one-sample t-test单样本t检验 例1.一批电灯泡,标准寿命850小时,标准偏差50,40小时的差值是巨大的,此研究设定效应值d= (850-810)/50,希望有90%的可能检测到,即功效值为0.9,还希望有95%的把握不误报显著差异, 问需要多少支电灯泡. H0=850,HA=810 library('pwr') pwr.t.test(d=(850-810)/50,power=0.

Part 1 基本概念 因变量:待检验理论重点关注的,受多个变量影响的变量.(实际考察的,结果) 自变量:影响因变量变化的变量. 因子:重点关注的自变量. 控制变量(control variables):其他变量都应尽可能控制以突出因子的作用 confounding variables:对其他自变量和因变量有混合交叉影响 randomize variable:需要随机抽样以均衡其对因变量的影响 处理(水平):因子在其度量系统中的不同取值. 实验(experiment):由一系列试验(test)组

The Lady Tasting Tea - How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century 本书只讨论了20世纪这100年间的统计大变革. 一般的书读读就行,唯独这本书需要慢慢品读,让统计的思想深入骨髓. 这本书不适合空读,而要结合自己对统计学的理解来读,遇到不懂的时候不要跳过,停下来仔细查阅相关资料,而后一旦理解了书中的总结,就很难忘记了. 需要做的事: 深刻揣摩每段历史中核心的统计学问题: 整理书中的天才们,出现

孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

功效分析 功效分析可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量.反过来,它也可以帮助你在给定置信度水平情况下,计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率.如果概率低得难以接受,修改或者放弃这个实验将是一个明智的选择. 10.1假设检验速览 在研究过程时,研究者通常关注四个量:样本大小.显著性水平.功效和效应值.样本大小指的是实验设计中每种条件/组中观测的数目.显著性水平(也称为alpha)由I型错误的概率来定义.也可以把它看做是发现效应不发生的概率.功效通过1减去II型错误的概

参数们的Power 在声明队列的时候会有很多的参数 public static QueueDeclareOk QueueDeclare(this IModel model, string queue = "", bool durable = false, bool exclusive = true, bool autoDelete = true, IDictionary<string, object> arguments = null); queue:这没什么好说的,队列名

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真

1.日期函数表作用 经常使用Excel或者PowerBI,Power Pivot做报表,时间日期是一个重要的纬度,加上做一些钻取,时间日期函数表不可避免.所以今天就给大家分享一个自定义的做日期表的方法,当然自己使用Excel用公式做一个也很快,八仙过海各显神通.我对C#比较了解,就用自己最了解的方式做了一个.大家可以自己扩充,或者可以把需求提供我,我统一完善.比如下面这个表(来自一个Power Pivot课程). 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/P

千呼万唤的Power BI中国版终于落地了,相信12月初的微软技术大会之后已经铺天盖地的新闻出现了,不错,Power BI中国版真的来了,但还有些遗憾,国际版的一些重量级服务如power bi embeded,都还暂时不能用,但相信会很快,等了一年,也不在乎多等点时间了,而且中国版的一些服务已经可以先进行一些测试和技术储备了.今天就来说说Power BI帐号注册的相关问题,以及多人协作环境的搭建. 苦逼这篇文章应该在2016年末发出来的,杯具搞到半夜,Win10系统死掉了...无法保存,当时那个

Power BI有手机版,目前支持安卓,苹果和WP,不过没有WP手机,苹果在国内还不能用,要FQ和用就不测试了.安卓的我也也是费了九牛二虎之力才把app下载下来,把方法分享给大家. FQ太麻烦,所以建议大家不要用了.同时我也使用了很多第三方的在线网站下载google商店的app工具,结果都不太好使用.后来找到一个流弊的软件:APKPure (最后提供下载) APKPure是干啥的呢: ApkPure 网站是基于安卓系统应用下载的辅助网站,对于没有安装Google Play的用户来说是个很实用的工

Power BI Desktop 8月24日发布了更新版本.现将更新内容翻译整理如下,可以根据后面提供的链接下载最新版本使用. 1.主要功能更新 1.1 数据钻取支持在线版 以前的desktop中进行数据钻取时,很方便,但是发布到在线版后是无法进行的,新版本开始在线版支持了. 1.2支持对时间数据自上到下的钻取 对于时间类型的数据,可以自动汇总,按照 年-季度-月-日,根据日期字段自动进行钻取. 1.3 增加分析面板和参考线 这个在做一份综合的分析报表的时候很有用,以前在使用的时候为了加一条参考

说起Oracle数据库,以前没用过Oracle不知道,但是这1年用Oracle后,发现真的是想狂吐槽,特别是那个.NET驱动和链接字符串,特别奇葩.总归是和其他数据库不一样,标新立异,不知道为何.另外如果想去Oracle官网搞点东西,比啥都难,密码设置强度要求很高,经常记不住,每次都是重置密码再进去,总是要费周折.好在.NET的驱动中,现在已经有纯托管驱动(Oracle.ManagedDataAccess.dll)方便了不少,备受折磨的朋友赶紧去切换吧,很简单,几个命名空间换一个就好了.总算做了

前几个月时间,研究微软Power BI技术,由于没有任何文档和资料,只能在英文官网瞎折腾,同时也发布了英文文档的相关文章:系列文章,刚好上周把文章发布完,结果简体中文版上线了.哈哈,心里有苦啊,早知道这么快,我就省点时间了. 1.为何简体中文版姗姗来迟 之前我主要是进入英文版和繁体中文版,为什么之初没有简体中文版,我估计的主要原因有以下几个: 1) 由于国内的云监管政策,导致Power BI相关服务落地有点延后: 2) Power BI Desktop本身目前还有诸多不完善,所以今年的更新也挺频

在当前互联网,由于大数据研究热潮,以及数据挖掘,机器学习等技术的改进,各种数据可视化图表层出不穷,如何让大数据生动呈现,也成了一个具有挑战性的可能,随之也出现了大量的商业化软件.今天就给大家介绍一款逆天Power BI可视化工具.逆天的不仅仅是工具,还有其使用门槛和价格.        本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Power_BI_Category.html Power BI系列文章地址:http://www.cnblogs.com/asxin

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性

Productivity Power Tools 是微软官方推出的 Visual Studio 扩展,被用以提高开发人员生产率.它的出现一定程度上弥补和完善了 Visual Studio 自身的不足,比如其中的标记自动补全.复制引用等看似虽小,但却真得帮助我减轻了很多麻烦.博客园中推荐该扩展的文章也不在少数,本篇多少也有点类似,只是为了大家阅读方便,我为个别比较好有的功能配上了 GIF 动画. 该扩展中很多有用的功能已经被直接加入到下一个版本的 Visaul Studio IDE当中,也就是说你