1 显著性水平显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。α表示原假设为真时，拒绝原假设的概率。1-α 为置信度或置信水平，其表明了区间估计的可靠性 。2 P值Ｐ值代表，在假设原假设（HO)正确时，出现现状或更差的情况的概率.设置一个想要推翻的结论的对立面的null hypothesis，而Ｐ值就是假设null hypothesis成立的情况下，计算实际观察结果与零相吻合，
1.假设检验的一般步骤（1）提出零假设（Ho）。 根据检验的目标，对需要检验的最终结果提出一个零假设。 （2）选择检验统计量。 假设检验中，总是通过计算检验统计量的概率值进行判断，这些统计量服从或近似服从已知的某种分布，常用的有t分布、F分布等。 （3）计算检验统计量观测值发生的概率。 在认为零假设成立的前提下，计算检验统计量观测值发生的概率，记为p，概率p值就是在零假设成立的前提下样本值发生的概
P是“拒绝原假设时犯错误概率”又或者说是“如果你拒绝掉原假设实际上是在冤枉好人的概率”。不管怎么表达理解上都有点绕，所以你还是看例子吧。比如你做一个假设（ null hypothesis）：你的女性朋友平均身高2米，输入你统计的样本数据后，计算机给你返回的p值是0.03。这意味着如果你拒绝“女性朋友平均身高2米”这个结论，犯错的概率是0.03，小于0.05（人们一般认为拒绝一句话时犯错概率小于0.
昨天我们谈了t检验的主要推导过程，今天我们简单回顾一下，然后重点看看t分布的几个重要的特征。 t分布的推导过程 t分布的重要特征 另一方面，类似我们之前讲解的正态分布，t分布曲线下面积也表示t统计量落在该区间的概率，如下图为所谓的t界值表，横标目为自由度v，纵标目为概率P，一侧尾部面积称为单侧概率，两侧尾巴面积之和称为双侧概率或双尾概率。
探索性分析目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的初步了解数据分布情况，是否符合正态分布，箱图，检验数据异常值等。适用情景基本所有类型数据。数据处理SPSS操作 因子列表以及个案标注依据不是必要数据SPSS输出结果分析个案处理概要图就是数据完整性报告 描述变量图相当于描述性统计分析的结果，输出数据的基本信息。 M估计量好像是不同权重的均值预估，暂不知道啥用 百分位数相当于
基于最优化方法确定最佳回归系数，任何大于0.5的数据被分为1类，小于0.5即被归为0类，所以，Logistic回归也可以被看成是一种概率估计。
Logistic回归Sigmod函数：Б(z) = 1/(1+exp(-z)) 具有可以输出0或者1的性质。Logistic回归：任何大于0.5的数据被分为1类，小于0.5即被归为0类，所以，Logistic回
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
数据可视化——R语言为ggplot图形添加P值和显著性水平准备安装和加载R包示例数据均值比较的方法用于添加P值的R函数compare_means()stat_compare_means()独立双样本组间比较配对双样本组间比较多组样本的组间比较多个分组变量其他绘图方式 本文对一篇英文博客进行翻译，博客原文链接：Add P-values and Significance Levels to ggpl
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2023-09-07 11:26:17
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“
快速对列进行数值的转换
”
生活科学哥-R语言科学 2020-10-30 22：23
今天来分享R网友想解决一个例子，我把它进一步复杂化，与各位一起探讨，如何对于数据框中的多列进行文本型向数字型的转换；可能会有朋友说，我直接as.numberic不就行了嘛 ?设想一个具有100列的数据框，怎么办？
原始的数据&nbs
作者：贾胜杰，硕士，退役军人，电气工程专业，现成功转行K12领域数据挖掘工程师，不仅在数据清理、分析和预测方向，而且在自制力和高效学习方面都有丰富经验。 编辑：王老湿= 置信区间 学习之前可以先回顾一下正态分布、抽样分布和中心极限定理的相关知识。是什么假设，全国在校大学生有数十万个（总体），而我们能获得的学生数据只有几百个（样本），我们通过样本的关注率做抽样分布，得到了一个近似
使用numpy和scipy进行统计检验，比如t检验或z检验
前话：分析试验数据的差异，一般都会假设样本值之间或者样本与标准值之间无差异，根据不同方法计算得出的t值、q值、F值等等，均表示两者之间的差异程度，值越大，两者差异越大，该假设越不成立，而SAS中的Pr>|t|指的则是原假设成立的概率。（即两者无差异的概率，显著性水平一般以0.05与0.01作为判断标准，若小于0.05，这表示差异显著，小于0.01表示差异极显著）t检验分为单个样本平均数的假设
显著性水平 α显著性水平！不能被认为是假设成立时所犯错误的风险！我们只能认为显著性水平的值=假设成立时所犯错误的风险，两者概念完全不一样，仅仅是数值相等而已。只需要把这个关系理清楚，就能搞明白这其中的困惑。---来自知乎阿华 那显著性水平到底是什么？见下图。这张图就清晰的展示了，一个总体模型是被分为置信水平和显著性水平两部分。那么我们可以认为置信水平是一个群体，显著性水平又是另一个群体，而且这两
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2023-09-08 09:58:36
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目录什么是梯度下降法怎么用梯度下降法进行拟合（以BGD为例）其他改进形式梯度下降法（SGD+MBGD）1. 什么是梯度下降法 2. 怎么用梯度下降法进行拟合（以BGD为例）一道作业题：随机产生20个点，用线性回归拟合，并画出迭代次数与总损失值的关系曲线图和拟合结果图。怎么拟合一道直线呢？先把直线方程设出来，h为预测函数 现在需要求解最佳的和得到最佳的直线什么是最佳直线，就是用预测函数算出
参照动手深度学习的相关章节，对于基本的代码和网络搭建进行一个小结和回顾；
逻辑回归基本表示： 对于简单逻辑回归，我们可以采用一个神经网络进行表示： 所以可以看到，输入为两个输入，所以对应的权值也是两个，权值矩阵为2*1的矩阵； 输出为o=w1*x1+w2*x2； 对于三个样本，可以看到如下公式： 所以转换为矢量乘积方式： 所以，针对于三个参数，可以得到梯度向量：
显著性水平与值的区别1、定义显著性水平：发生第一类错误的概率值：由检验统计量的样本观察值得出的原假设可被拒绝的最小显著性水平分析：显著性水平越小则原假设更难被拒绝，接受域更大（极端情况则原假设必然被接受而无法被拒绝)；而值可以理解为当原假设为真时，比得到的样本观察值结果更极端的结果出现的概率，故当值越小时，表明出现样本及比此时样本值更极端的概率越小，说明此时抽取的样本本身是极端的，由小概率事件定理
Dataset比萨斜塔是意大利最大的旅游景点之一。几百年来这座塔慢慢靠向一边,最终达到5.5度的倾斜角度，在顶端水平偏离了近3米。年度数据pisa.csv文件记录了从1975年到1987年测量塔的倾斜，其中lean代表了偏离的角度。在这个任务,我们将尝试使用线性回归来估计倾斜率以及解释其系数和统计数据。# 读取数据
import pandas
import matplotlib.pyplot as
Scipy 显著性检验显著性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 显著性检验是针对我们对总体
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2023-07-29 14:44:46
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今天我们接着来聊显著性检验。上一节，介绍了差异显著性检验的概念，它是指从统计的角度来说，差异的产生有多大的概率、是不是足够可信。这点和数值差异的大小是有区别的。既然我们不能通过差异的大小来推断差异是否可信，那么有没有什么方法，可以帮助我们检验不同数据分布之间，是否存在显著差异呢？具体的方法有不少，比如方差分析（F 检验）、t 检验、卡方检验等等。我这里以方差分析为例，来讲这个方法是如何帮助我们解决
Hypothesis TestingNormal DistributionWhat is P-value?Statistical Significance1.Hypothesis Testing 首先了解一下hypothesis testing ，在这里， p-value 被用来决定结果的统计显著性（statistical significance）。统计显著性基于三点：Hypothesis te
