计算机系统：输入->（计算）->输出建立模型可以模拟事情的运作神经网络的基本思想：持续细化误差值。大的误差需要大的修正值，小的误差需要小的修正值。尝试得到一个答案，并多次改进答案。可称迭代，是持续地、一点一点地改进答案。分类器和预测器区别不大预测器：接受一个输入，做应有的预测，输出结果简单预测器中，使用线性函数可以对先前未知的数据分类，但某些情况下得到正确的斜率需要改进。如何更好地调整
1.定义 FDR（false discovery rate），是统计学中常见的一个名词，翻译为伪发现率，其意义为是 错误拒绝（拒绝真的（原）假设）的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。//FDR是个期望值 2.利用Benjamini–Hochberg方法计算FDR的计算及R语言实现FDR的计算相当简单，包括以下几步： 1.对p值进行从小到大的排序
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2024-07-04 12:29:59
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# Python P值校正：正确处理多重假设检验
在统计学中，当我们进行多次假设检验时，会面临一个普遍的问题，即多重比较效应。简单来说，就是在进行多次检验的情况下，会增加犯第一类错误（错误地拒绝真实假设）的可能性。为了解决这个问题，我们需要对p值进行校正，以确保我们的结果是可靠的。
## 什么是P值校正？
P值校正是一种统计方法，旨在纠正由于多次检验而导致的p值偏低的问题。在进行多重假设检验
原创
2024-06-11 06:00:27
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p.adjust()library("fdrtool")https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/p.adjust.htmlhttp://www.360doc.com/content/17/1228/11/50153987_717073620.shtmlhttp://www.360doc.com/content/18/0914
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2023-09-09 18:47:34
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# 用Python做P值校正
## 引言
在科学研究中，P值常用于检测假设检验的显著性。然而，在进行多次假设检验时，我们可能会遇到“多重比较问题”，即错误地拒绝零假设的概率增加，因此需要对P值进行校正。本文将介绍常见的P值校正方法，展示如何使用Python进行计算，并结合甘特图和状态图，帮助读者更好地理解这个过程。
## 多重比较问题
多重比较问题主要出现在进行多次假设检验时。例如，在基因
几个同义词概念p-value：常用的统计学显著性检验指标，衡量一次检验假阳性率的指标（False positive rate） ；Q value：调整后p-value，衡量错误发现率的指标（False discovery rate，简称FDR）。即使用Q value的这个参 数预估FDR。adjust p-value：调整后p-value值通常情况下，我们可以认为Q value = FDR = a
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2024-06-28 19:16:39
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题的难点：1、有运算优先级，不好判断。2、有破坏整体和谐性的讨厌的括号。3、不知道哪里要填数。4、要求方案数很大，搜索不会做呐。发现难点1和2都是中缀表达式的缺点。转成后缀表达式后难点1、2就烟消云散了。普及一下： 前缀表达式（又称波兰表达式）与后缀表达式（又称逆波兰表达式）较我们平常使用的中缀表达式，最主要的特点是没有括号。前/后缀表达式是一种十分有用的表达式，将中缀表达式转换为前缀表达式后，
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2024-08-09 18:54:14
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最近笔者受邀进行了一次分享并为此制作了一个 PPT 。完后 PPT 弃之可惜，做成图片配上说明分享于此（PDF 版）。 page 1 题图来自波兰艺术家 Zbigniew Bielak 。他的作品被许多重金属 / 极端金属乐队用作专辑封面。例如 Mayhem ，Behemoth，Ghost 等。 page 2 本 PPT 的内容导览。思路是先介
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2024-02-21 13:43:26
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# Python 计算p值
在统计学中，p值是一种用来评估观察到的数据和假设之间的关系的度量。它是一个概率值，用来描述在原假设为真的情况下，观察到的结果发生的概率。p值的计算可以帮助我们确定观察到的差异是否由随机因素引起，从而判断假设的成立性。
## 1. p值的定义和计算原理
p值是基于假设检验的统计推断方法中的一个重要概念。在进行假设检验时，我们首先提出一个原假设（null hypoth
原创
2023-08-10 06:35:29
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# Python计算r值p值的步骤
## 概述
在统计学中，Pearson相关系数（r值）和p值是用来衡量两个变量之间线性关系的重要指标。r值的取值范围在-1到1之间，表示两个变量的相关程度。p值则用来判断r值的显著性，p值越小表示相关性越显著。
在Python中，我们可以使用scipy库中的stats模块来计算r值和p值。本文将介绍如何使用Python来进行这一计算。
## 步骤概览
下
原创
2023-09-16 11:42:56
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与很多自然学科不同，统计学（尤其是概率部分）并不是一门客观的学科。P值分布特征“pI型错误：如果无效假设成立的情况下，我们按照检验水准αα拒绝了无效假设，那么我们就犯了统计学错误，即“I型错误”。简单的说，就是我们“误诊”了。II型错误：如果无效假设是不成立的，但是我们按照检验水准αα没有拒绝无效假设，那么这时犯下的推断错误就是“II”型错误，也就是说，我们“漏诊”了。注意上面两个表述的前提，是在
原创
2020-12-29 17:37:34
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废话不多说，直接上程序哈：
name=input('Name:')
height=input('Height(m):')
weight=input('Weight(kg):')
BMI=float(float(weight)/(float(height)**2))
print('您的BMI指数为：',BIM)
if BMI <18.5:
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2023-06-14 21:21:27
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# Python 计算回归 P 值
## 引言
在统计学中，回归分析是一种用于探索变量之间关系的方法。通过计算回归 P 值，可以判断回归模型的显著性，即自变量与因变量之间是否存在显著关系。Python 是一种功能强大的编程语言，也提供了丰富的工具和库来进行统计分析。本文将介绍如何使用 Python 来计算回归 P 值，并提供相应的代码示例。
## 回归分析概述
回归分析是一种用于建立自变量与因
原创
2023-10-01 10:59:57
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匿名用户1级2017-07-30 回答Alpha-Beta剪枝用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。假设α为下界，β为上界，对于α ≤ N ≤ β:若 α ≤ β 则N有解。若 α > β 则N无解。下面通过一个例子来说明Alpha-Beta剪枝算法。上图为整颗搜索树。这里使用极小极大算法配合Alpha-Beta剪枝算法，正方形为自己(A)，圆为对手(B)。初始设置α为
逻辑回归神经网络实现手写数字识别1 - 导入模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from ld_mnist import load_digits
%matplotlib inline
2 - 导入数据及数据预处理
mnist = load_digits()
Extracting C:
假设检验原理反证法小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的（但在多次重复试验中是必然发生的）假设检验的步骤设置原假设与备择假设；设置显著性水平（通常选择）；根据问题选择假设检验方式；计算统计量，并通过统计量获取P值根据P值和显著性水平值，决定接受原假设还是备择假设。原假设备择假设的设置：应当把如果真实成立但误判为不成立后会造成严重后果的命题选为原假设；应当把分析人员想证明正确的命题作为备择假设；应
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2024-03-11 15:22:15
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# 使用 Python 计算 F 值和 P 值
在统计分析中，F 值和 P 值是检验假设的重要指标。下面，我将为你提供一个简单的流程以及代码示例，帮助你了解如何在 Python 中实现 F 值和 P 值的计算。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来计算 F 值和 P 值。在进行线性回归或方差分析时，这些步骤是非常典型的。
| 步骤 | 操作 | 说明
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import re
'''
通过unicode编码方式替换，我原先没转换unicode的编码，用re.compile()总是丢失字段
'''
st = u"""
首先要理解清楚这两个东西的概念和含义。什么是P值？还是列一下它的定义，P值是指当原假设为真时所得到的观察结果或更为极端结果出现的概率，简单讲
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2024-02-29 06:45:43
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浅谈多重检验校正FDR 例如，在我们对鉴定到的差异蛋白做GO功能注释后，通常会计算一个p值。当某个蛋白的p值小于0.05（5%）时，我们通常认为这个蛋白在两个样本中的表达是有差异的。但是仍旧有5%的概率，这个蛋白并不是差异蛋白。那么我们就错误地否认了原假设（在两个样本中没有差异表达），导致了假阳性的产生（犯错的概率为5%）。如果检验一次，犯错的概率是5%；检测10000次，犯错的次数就是
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2023-12-07 21:54:36
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# Python计算ROC曲线P值的方法
在机器学习中，评估模型的性能是至关重要的。ROC曲线（接收器操作特征曲线）提供了一种可视化工具，用于评估二分类模型的表现。而计算ROC曲线的P值，则可以帮助我们理解模型的显著性。本文将重点讨论如何使用Python计算ROC曲线及其对应的P值，提供代码示例，并辅以解释。
## 什么是ROC曲线？
ROC曲线是定义为真正率（True Positive R
