作者 杜强 , 贾丽艳 , 严先锋6.6 两个独立样本检验SPSS 统计分析从入门到精通（第2版）有时样本所属的总体分布类型是未知的，但用户还是想判断在这种情况下两个独立的样本是否来自相同分布的总体。两个独立样本检验（test for two independent samples）就是用来处理此类问题的一种有效方法。6.6.1 原理与方法两个独立样本检验，通过对两个独立样本的均值、中位数、离散趋
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2024-05-03 16:29:50
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string类的构造函数：
string(const char *s); //用c字符串s初始化
string(int n,char c); //用n个字符c初始化
此外，string类还支持默认构造函数和复制构造函数，如string s1；string s2="hello"；都是正确的写法。当构造的string太长而无法表达时会抛出length_error异常string类的字符操
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2024-09-11 20:59:50
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p值还是 FDR ?差异分析如何筛选显著性差异基因，p value, FDR 如何选经常有同学询问如何筛选差异的基因（蛋白）。已经计算了表达量和p value值，差异的基因（蛋白）太多了，如何筛选。其中最为关键的是需要对p value进行校正。基本概念：零假设：在随机条件下的分布。p值：在零假设下，观测到某一特定实验结果的概率称为p值。假阳性：得到了阳性结果，但这个阳性结果是假的。假阴性：得到了阴
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2023-09-18 15:02:22
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1.ZTest & ZWriteZTest：深度测试，开启后测试结果决定片元是否被舍弃，可配置 ZWrite：深度写入，开启后决定片元的深度值是否写入深度缓冲，可配置ZTest可设置的测试规则：ZTest Less：深度小于当前缓存则通过 ZTest Greater：深度大于当前缓存则通过 ZTest LEqual：深度小于等于当前缓存则通过 ZTest GEqual：深度大于
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2024-03-25 16:47:29
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曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney检验）How the Mann-Whitney test worksMann-Whitney检验又叫做秩和检验，是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验。思想是这样的：假定要检验两组数据之间有没有差异。首先，不管分组把所有数据排序。按照数值大小给定一个值叫做秩。最小的值秩为1，最大的为N（假定两个样本总共有N个观察值）。如果有相同的值，就得到相同的秩。相同
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2024-01-10 09:10:40
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Two Sample t-test两样本t检验用于检验两个总体的均值是否相等。两总体都是未知的，且我们不想或不易测量出总体所有的个体，来求得总体均值。所以我们从总体中随机抽样得到样本。对两样本进行统计检验，来看两样本差异是否显著。案例若我们想知道两个不同物种的乌龟的平均重量是否相等。我们可以进行随机抽样选择部分乌龟来代表总体乌龟。由于存在误差，两个物种样本的平均重量是存在差异的。而我们可以通过tw
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2024-01-23 19:45:43
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一、概述 性能测试的最终目的在于提升系统的性能和稳定性，测试的过程就是不断优化的过程，传统方法就是使用如：LoadRunner、Jmeter、Postman等等测试工具，模拟客户端的并发情况，对于每个客户端的每条发往服务器的消息在各个关键环节所消耗的时间并不清楚，只能通过监测服务器内存、CPU以及网络等等资源情况和测试客户端本身来的监控结果来判定系统性能，这对于如何优化或优化点在什么地方基本帮助
# R语言中实现z-test
## 整体流程
首先，我们需要明确z-test是用来进行假设检验的统计方法，主要用于比较两个总体均值是否有显著差异。下面是实现z-test的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 设置显著性水平 |
| 3 | 计算样本均值和标准误差 |
| 4 | 计算z值 |
| 5 | 比较z值和临界值 |
原创
2024-04-30 04:46:42
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# 在Python中实现双样本T检验的完整指南
## 引言
双样本T检验用于比较两组数据的均值是否存在显著差异，这是统计学中常用的假设检验方法之一。在这篇文章中，我们将通过一个实际的示例，详细讲解如何在Python中实现双样本T检验。本文内容将分为几个步骤，并通过代码演示每一个环节的操作。
## 流程概述
在进行双样本T检验前，我们首先需要了解整个流程。下面是实现双样本T检验的主要步骤：
|
假设检验 通常设定两个假设:零假设和备择假设，然后通过拒绝零假设，来接受备择假设，从而完成检验。p值 p值中p表示概率，指的是零假设若成立，得到测里样本情况的概率。基本上是探测到零假设极端情况的概率。单侧检验 p值在数据集的一侧，由备择假设决定具体在哪一侧。双侧检验 p值在数据的两侧的检验。z统计量与t统计量 当样本容里很小时，样本均值抽样分布不应该采用正态分布，而应采用t分布。z统计里服从正态分
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2024-01-02 13:03:57
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秩和检验（Rank sum test）[编辑]什么是秩和检验 秩和检验方法最早是由维尔克松提出，叫维尔克松两样本检验法。后来曼—惠特尼将其应用到两样本容量不等（）的情况，因而又称为曼—惠特尼U检验。这种方法主要用于比较两个独立样本的差异。 1、假设中的等价问题 设有两个连续型总体, 它们的概率密度函数分别为： f1(x),f2(x)(均为未知) 已知f1(x) =&n
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在数据分析的过程中，双样本t检验是一个重要的统计工具，广泛应用于比较两个独立样本的均值差异是否显著。在本文中，我们将通过一些可视化的关系图和流程图，深入探讨如何使用Python实现双样本t检验，旨在为大家提供一个清晰的理解框架。
## 协议背景
双样本t检验（Two-Sample t-Test）用于比较两个组样本的平均值，特别当两个组的方差未知且不相等时，本检验尤为重要
在统计学和数据分析中，双样本 t 检验是一种用于比较两个样本均值的方法，帮助我们理解两个不同群体之间的显著性差异。通过 R 语言实现双样本 t 检验，不仅可以快速处理数据，还能有效呈现分析结果。以下是对如何用 R 语言进行双样本 t 检验的详细记录。
## 背景定位
在数据分析的过程中，研究者们常常需要判断两个样本均值之间是否存在显著差异。传统方法如 Z 检验只能用于已知总体方差的情况，而双样
置信概率可以用来评估区间估计的什么性能？
当然是可靠性了，P值反映的是显著性。
有了参数估计，就会有对应的假设检验；知识结构如下：
01. 知识准备 假设检验显著性水平的两种理解：
1. 显著性水平：通过小概率准则来理解，在假设检验时先确定一个小概率标准----显著性水平；用
表示；凡出现概率小于显著
One Sample t-test单样本t检验用于检测一个总体的均值\(\mu\)是否等于某个特定值。通常该总体均值\(\mu\)，未知不易测量，我们通过抽样得到样本均数\(\bar{X}\)来代表总体均数\(\mu\)。通常抽样存在一定误差，不太可能等于总体均数\(\mu\)，所以我们需要关注样本均数\(\bar{X}\)与特定值之间的差异是否存在统计学意义。案例若我们想知道某地乌龟的平均重量是
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2023-10-15 22:57:39
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一、简单介绍A/B测试A/B测试为同一个目标制定两个版本，一部分用户使用A版本，另一部分用户使用B版本，记录用户使用数据，比较各个版本对于改进目标的转化效果，选择更好的版本。二、数据集介绍有两种键盘的布局A版和B版，给随机抽取的用户A组和B组使用，这是独立的双样本。两组人数均为25人，记录各组实验者在规定时间内记录打错字的数量。三、描述统计分析#A/B测试
import numpy as np
i
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2023-10-16 17:06:00
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# 如何实现 Python 中的双样本 p 检验
在数据分析中，双样本 p 检验是一种用于比较两个独立样本均值差异的统计方法。它能帮助我们判断两组数据是否来自同一总体。接下来，我将指导你实现 Python 中的双样本 p 检验，确保你能理解整个过程。
## 操作流程
首先，我们需要明确实现这一功能的步骤。以下是整个过程的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-28 04:49:59
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目录怎样设计测试用例？软件质量模型：测试用例设计方法：总结： 怎样设计测试用例？1、首先、要熟悉需求，根据【流程分析法】整理业务流程各各关系流程2、根据各个流程关系画出流程图3、选择流程线路、对应分支节点结合【软件质量模型】根据【等价类】【边界值】【错误推测法】来确定输入输出。输入输出多逻辑对应不同操作时，使用【判定表】编写用例。对应多组输入、且每条输入状态繁多时使用【正交试验法】来进行条件组合。
t检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。p值是一组数据的均值（以及比这种数据更极端的数据的均值）在另一组数据的均值所代表的总体中出现的概率。当p值越小，说明两者差异越显著，因为这说明一组数据是另一组数据所代表的总体中的样本的可能越小（因为两者的均值差异）。接下来是我转自知乎上的一个通过一个例子来详尽的解析T检验及P值的文章，我看完颇有启发。关于T检验以及各种假设检验的操作
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2023-12-12 13:25:03
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本文通过一个实际案例介绍假设检验的一种类型：双独立样本检验。一、案例测试背景：两款布局不一样的手机键盘(A版本，B版本)，想知道哪种键盘布局的用户体验更好。衡量目标：用户打错字的数量。数据采集：随机抽取实验者并将其分成2组，每组25人，A组使用键盘布局A，B组使用键盘布局B。让他们在30秒内打出标准的20个单词文字消息，然后记录打错字的数量。数据集说明：数据记录在CSV文件中，A列是使
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2023-12-18 14:11:47
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