Python编程语言目前正在推动科学编程普及，但原来的情况并非总是如此。这一切都开始随着Python数值计算引擎（如NumPy和SciPy）的发布而改变，允许通过单个“import”语句后跟一个函数调用来完成复杂的计算。虽慢但确实，Python开始接管作为计算机科学研究的推荐语言。Python是人工智能的未来。因为考虑到语言的灵活性，其速度以及提供的机器学习功能库（如scikit-learn，Ke
两类错误在经典假设检验中，如果p值低于某个阈值（常用阈值α=5%），那么我们认为一个效应是具有统计学意义的（是显著的），这个过程产生两个问题：如果一个效应的确是偶然发生的，那么我们将它误判为统计显著的概率是多少？这个概率就是误报率（false positive rate）。如果一个效应不是偶然的，那么假设检验失败的概率是多少？这个概率称为漏报率（false negative rate）。相对而言，
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2024-04-12 14:06:29
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这期分享研究表现型和基因型之间关系的工具——TASSEL， 这个工具也算很早就应用在玉米这种复杂的植物基因组上，那之后在动植物育种等研究基因型和表型之间的关系也越发常用，下面就给大家详细介绍一下如何使用？简 介利用基因组的自然多样性来绘制非常高分辨率的关联分析正变得越来越重要。然而，在大多数研究中，研究人员必须克服人口和家庭结构的混淆效应。TA
原标题：为什么Julia比Python快？因为天生理念就更先进啊选自Github参与：思源、李亚洲Julia 语言因为「快」和「简洁」可兼得而闻名，我们可以用类似 Python 的优美语句获得类似 C 的性能。那么你知道为什么 Julia 比 Python 快吗？这并不是因为更好的编译器，而是一种更新的设计理念，关注「人生苦短」的 Python 并没有将这种理念纳入其中。其实像以前 C 或其它主流
# 用Python实现均值检验显著差异
**前言**
均值检验是一种常用的统计方法，通常用于比较两个或多个样本均值之间的差异是否显著。在数据科学和机器学习中，了解如何执行这种检验是非常重要的。本文将带你一步一步地了解如何在Python中实现均值检验显著差异。
### 流程概述
在实现均值检验显著差异之前，我们需要明确整个过程。以下是实施的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 05:29:19
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差异性检验是统计学中用于比较两组数据是否存在显著差异的一种方法。在Python中，针对差异性检验的各种工具和库不断发展和演进，使得数据分析人员能够更加方便地进行这一操作。本文将以“差异性检验Python”为主题，通过系统化的分析和比较，展示这种技术的应用背景、核心性能指标、特性、实现方式、深层原理以及选择指南。
### 背景定位
差异性检验的起源可以追溯到20世纪初，当时统计学家深刻认识到在不
问题：实证分析中，经常需要对比分析两个子样本组的系数是否存在差异。例如，在公司金融领域，研究薪酬激励是否有助于提升业绩时，模型设定为：关注的重点是系数 。我们经常把样本组分成“国有企业(SOE)”和“民营企业(PRI)”两个样本组，继而比较 和 是否存在差异。通常认为，民营企业的薪酬激励更有效果，即 。如果两个
一、assertThat方法JUnit4 结合 Hamcrest 提供了一个全新的断言语法——assertThat。程序员可以只使用 assertThat 一个断言语句，结合 Hamcrest 提供的匹配符，就可以表达全部的测试思想。其基本语法为：assertThat([message,] value, matcher-statement);其中：第一个参数message，为可
目录生存分析基本概念生存率估计1. 乘积极限法2. 寿命表法3. 生存曲线生存曲线比较COX比例风险回归模型1. 建立COX回归模型2. 比例风险假定的检验3. 生存预测生存分析基本概念logistic回归中因变量是终点事件发生与否，而生存分析则关注的是终点事件所经历的时间。生存资料的特点：1.随访资料，包括两个方面时间和结局；2.时间—事件变量；3.有不完全数据； 生存分析：就是用来研究“生存”
文章目录前言一、假设检验(hypothesis testing)与显著性水平
α
\alpha
α二、T检验简介2.1 单样本均值检验2.2
不同的shell 有不同的写法，以下是各个shell的比较：
Feature
C/TC
Bourne
Bash
Korn
Variables:
Assigning values to local variables
set x =
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精选
2014-06-24 18:12:30
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目录一、什么是假设检验二、弃真错误、取伪错误三、显著性水平
α
\alpha
α、
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2023-12-20 09:04:02
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前言时间序列预测一直是预测问题中的难点，人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型，这是因为现实中每个预测问题的背景知识，例如数据的产生过程，往往是不同的，即使是同一类问题，影响这些预测值的因素与程度也往往不同，再加上预测问题往往需要大量专业的统计知识，这又给分析人员带来了难度，这些都使得时间序列预测问题变得尤其复杂。传统的时间序列预测方法，例如ARIMA(autoregressive integra
代码及数据：https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction
logistic regression优点:计算代价不高，易于理解实现，线性模型的一种。缺点:容易欠拟合，分类精度不高。但是可以用于预测概率。适用数据范围:数值型和标称型。准备数据：1 def loadDataSet():
2 dataMat,labelMat = [],[]
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2024-06-08 23:04:32
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正态分布均值的假设检验一，假设检验步骤步骤一：写出原假设和备择假设步骤二：在原假设成立的条件下，构造一个统计量，该统计量服从某一分布步骤三：用已知的样本数据带入统计量的公式，得到一个检验值步骤四：给定置信水平来得到一个接受域的区间，看检验值是否落在接受域中，或者用检验值和区间的临界值进行比较，来判断是否接受原假设（或者计算该检验值对应于其分布的p值，并将p值和指定的显著性水平比较从而来确定是否接受
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2023-11-27 15:52:44
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无论是科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个或是多个数据集之间是否存在差异的方法一直被广泛应用于各个科研领域。如果我们想要判断样本与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，我们就需要对数据进行显著性检验。在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，就是事先对总体(随机变量
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2024-01-04 12:09:38
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差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下几类分析方法，分别是方差分析、T检验和卡方检验。三个方法的区别其实核心的区别在于：数据类型不一样。如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。进一步细分三
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2024-07-23 20:43:35
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【例3-3】(例3.6) 某工厂生产某种电器材料. 要检验原来使用的材料与一种新研制的材料的疲劳寿命有无显著性差异, 各取若干样品, 做疲劳寿命试验, 所得数据如下 (单位: 小时) :原材料:40, 110, 150, 65, 90, 210, 270,
新材料:
60, 150, 220, 310, 350, 250, 450, 110, 175.
一般认为, 材料的疲劳寿命服从对数正态分布,
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2024-01-09 23:23:48
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在这篇博文中，我将探讨如何用 Python 进行显著性差异性检验。这是一个统计学的方法，用于判断两组数据之间的差异是否显著，以便帮助我们做出数据驱动的决策。根据统计学的定义，显著性检验是用于评价观察到的数据与假设之间的差异程度，通常通过 p 值来表示。
> **显著性检验**
> “显著性检验是通过样本数据来判断总体参数是否符合某一特定条件，以为科学决策提供依据。” — 《统计学基础》
在数据
首先，在开始之前我觉得有必要稍微科普缓冲一下，以便不使得不熟悉生物信息或基因组的客官们疑惑。O(∩_∩)O！1.基因组：每个人都有一个基因组，这里的“基因组”并不只是“基因”的集合，基因是控制性状的遗传单元（什么是性状呢？性状也可以狭义的理解为个体的各种外在和内在特征，比如头发和眼睛颜色，高矮胖瘦，抵抗力强等），但是基因组所指的其实是我们的所有遗传信息，而不单单只是一些外在和内在特征，
