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.
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. 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
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
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。
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
使用numpy和scipy进行统计检验，比如t检验或z检验
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
只是python代码方便以后调用，理论部分需要看其他人的回归模型的预测import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import statsmodels.api as sm
from sklearn import model
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2023-08-23 10:16:17
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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
目录理论知识代码步骤读取图像得到金字塔图像提取底层特征计算显著图显著图综合运行结果展示 理论知识显著性检测 是指按照人类的视觉注意机制，判断出图像中的显著区域，并为该区域分配较高的显著值，通常认为显著区域更有可能包含目标，利用显著性检测的方法能够快速在图像中找到可能的目标区域，可以减少计算量。显著性检测主要是提取底层视觉特征来计算局部区域的差异性。 Itti模型是一种经典的自底向上基于底层显著特
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、问题描述二、星号分析1.原因分析一2.原因分析二3.原因分析三总结 前言以下DOE仅用于分析F值和P值的*号，模型的好坏不做分析一、问题描述DOE实验矩阵 矩阵介绍：7因子、2水平、3中心点、部分因子(1/8)、19次实验DOE实验数据响应为：水迹比例DOE分析问题如下：F值和P值均为星号直到模型中包含项的阶数减少到2阶，F值和P值才计算出来二、星号分析D
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2023-08-21 09:56:14
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显著性检验作为判断两个甚至多个数据集之间是否存在差异的方法显著性检验是统计假设检验的一种用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著无假设，不检验先对科研数据做一个假设，然后用检验来检查假设是否正确，一般将要检验的假设称之为原假设（H0），相反的假设即为备择假设（H1）
如果原假设为真，但检验结论是放弃原假设，则是第一类错误，出现的概率记为α如果原假设为假，但检验结论是接收
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2023-08-30 07:53:16
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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
spss 1.假设检验：又称为统计假设检验，是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起的还是本质差别造成的推断方法。 2.显著性检验：显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断 3.假设检验的思想：反证法即小概率原理
## 最近两天的成果'''
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# 不忘初心 砥砺前行. #
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2023-08-24 20:15:11
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显著性检验是统计学中一种常用的方法，用于判断一个样本或者一组数据是否代表着总体的某种特征。在数据分析和机器学习领域，我们经常需要对数据进行显著性检验，以验证我们的假设和推断结论的可靠性。本文将介绍显著性检验的基本概念和常见的几种方法，并使用Python编写代码示例来演示如何进行显著性检验。
## 什么是显著性检验？
显著性检验是一种统计分析方法，用于判断样本数据是否能够代表总体的某种特征。在进
原创
2023-09-19 09:34:08
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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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