了解什么是有效大小，尝试一个单一样本t检验的完整示例。效应量调查研究的一个重要方面是效应量，在实验性研究中或存在处理变量的研究中，效应量是指处理效应的大小，意思很直观；在非实验性研究中，效应量是指变量之间的关系强度，在 z 检验或 t 检验中，最简单的效应量衡量指标是均值差异，即两个均值之间的差异，在 z 检验或单样本 t 检验中，均值差异等于 x 拔减去 μ，当变量的含义很容易明白时，也就是说不
1，SPSS Paired Samples T TestIn statistics, a paired difference test is a type of location test that is used when comparing two sets of measurements to assess whether their population means differ. A...
转载
2021-08-19 12:29:19
123阅读
1，SPSS Paired Samples T TestIn statistics, a paired difference test is a type of location test that is used when comparing two sets of measurements to assess
转载
2021-08-18 13:49:59
123阅读
1.介绍下python的requests模块想必会Python基础的小伙伴们一看就懂了2.Requests接口自动化测试：2.1如何利用这么利器进行接口测试，请看小demo:# -*- coding:utf-8 -*
import requests
def test():
url = "http://120.24.239.**:9080/user/app/get_sys_time.do" #测试的
转载
2023-12-01 22:08:16
46阅读
什么是T检验 T检验 T检验是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。 T检验的适用条件：正态分布资料 单个样本的t检验 目的：比较样本均数 所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。 ...
转载
2009-04-29 17:12:00
798阅读
2评论
线性回归前言一、线性回归1.定义2.θ的计算梯度下降最小二乘法3.带权重的线性回归二、逻辑回归1.定义2.Softmax回归交叉熵三、练习用softmax进行批量梯度下降，实现提前停止法 前言本文是基于《机器学习实战》和吴恩达的ML课程自己的总结，也包括作业代码的重写和注释。一、线性回归1.定义线性回归假设特征和结果满足线性关系。每个特征对结果的影响都可以通过特征前的参数体现，且每个特征变量可以
DotNet 经典面试题(在面试中提炼总结所出，面试的朋友必备).Net基础常见什么叫应用程序域？什么是受管制的代码？什么是强类型系统？什么是装箱和拆箱？什么是重载？CTS、CLS、CLR分别作何解释？答:1应用程序域可以理解为一种轻量级进程。起到安全的作用。占用资源小2.unsafe：非托管代码。不经过CLR运行。3.RTTI：类型识别系统。4从值类型接口转换到引用类型装箱。从引用类型转换到值类
本篇将侧重SPC的实施层面，帮助您在日常工作中应用及技能提升。一、收集数据应制定一个收集数据的表格，将其作为收集、记录及描图的依据。1) 数据应是一定时期内生产处于稳定状态下具有代表性的数据。2) 子组数：一般情况下，包含单值读数的25或100更多子组。3)子组大小：子组通常包括2-5件连续的产品，并周性期的抽取子组。国标推荐子组大小取为4或5。4)抽样原则：以同一机器、制程条件、作业者，按产品生
互联网公司的业务发展过程中，当业务发展到一定阶段后，野蛮生长的红利逐渐消退，用户增长空间在可见策略下变得不那么明显的情况下，如何合理地规划产品迭代策略就显得尤为重要了，而具体如何判断产品策略是否有效，往往就需要数据进行判断，其结果决定了该产品或策略的生命力以及与之配套的各类资源的调配，毕竟大部分公司是不会愿意将资源浪费在无效的产品和策略上的。那么，通过什么样的工具或手段才能确保数据驱动策略的有
# Python 中的 T 分布及 T 值计算
在统计学中，T 分布是一种重要的概率分布，通常用于处理样本量较小且总体标准差未知的情况。在很多实际应用中，比如小样本的假设检验，T 分布扮演着重要的角色。本文将介绍 T 分布的基本概念，并通过 Python 代码进行实际计算。同时，我们还将创建相关的关系图和状态图，以帮助理解这一区域的概念。
## 什么是 T 分布？
T 分布, 有时也称为学生
原创
2024-10-05 04:43:49
64阅读
在数据分析和统计学中，Python是一种极其流行的编程语言，尤其是在计算与T分布相关的t值时。这一计算过程在许多应用场景中不可或缺，特别是在假设检验和估计中。在本文中，我们将走过这一计算过程，探讨背景、演进以及架构设计等方面，并提供相应的可视化图表。
### 背景定位
在统计学中，t分布是一种常用的概率分布，其用途主要是用于小样本情况下的均值比较。许多科学研究、市场分析和其他领域都依赖于这种方
一. 单变量线性回归 （一） 基础知识 第一个机器学习算法—— 单变量线性回归 回归： 突出的数据，在经过一段时间之后，总会回归到大部分数据的水平中对于一元线性回归（单变量线性回归）来说，学习算法为y = ax + b 在机器学习中，我们可表示为 hθ(x) = θ0 + θ1x1模型： 参数： θ0, θ1 损失函数： 目标： 最小化损失函数hθ (x) - 原函数Jθ (x) –损失函数（二）
转载
2024-05-28 09:46:10
79阅读
t检验（t-test）临界值表（临界置信水平） 下载 n’ P(2): 0.5 0.2 0.1 0.05 0.02 0.01 0.005 ...
原创
2023-11-08 11:38:57
510阅读
原理：T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431353937差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。意义：T检验对数据的正态性有一定的耐受能力。如果数据只是稍微偏离正态，结果仍然是稳定的。如果数据偏离正态很远，则需要考虑数据转换或采用非参数方法分析。两个独立样本T检验的原假设
转载
2024-04-11 08:52:09
76阅读
官方文档安装yarn add --dev jestDEMO下面我们开始给一个假定的函数写测试，这个函数的功能是两数相加。首先创建 sum.js 文件：function sum(a, b) {
return a + b;
}
module.exports = sum;Copy接下来，创建名为 sum.test.js 的文件。这个文件包含了实际测试内容：const sum = require('.
tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变
“可变的”tuple
t = (1,[2,3])
t[1][1]='4'
print(t);
# (1, [2, '4'])
要定义一个只有1个元素的tuple
因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义，因此，Python规定，这种情况下
转载
2023-12-14 12:09:35
135阅读
前言：线性回归问题以及如何进行参数计算，演示Python进行回归分析。 回归什么是回归？回归和分类的区别和联系线性模型线性模型中的x可以表示矩阵，theta代表是参数，T是转置。广义线性模型，如逻辑回归将线性回归带入联结函数，将数值进行进行规范，取值范围落在[0,1]。非线性模型线性回归模型及其求解线性回归选用误差平方和作为损失函数的概率解释最大似然估计是使得对某一参数（误差项）的估计
转载
2024-04-10 04:55:11
137阅读
a = c(175, 168, 168, 190, 156, 181, 182, 175, 174, 179)b = c(185, 169, 173, 173, 188, 186, 175, 174, 179, 180)x<-t.test(a,b)str(x)class(x)> str(x)L
原创
2023-11-06 14:28:50
56阅读
t 检验是一种统计技术，可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。 它通过将信号量（通过样本或总体平均值之间的差异测量）与这些样本中的噪声量（或变化）进行比较来实现。 有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的，但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。 本文将介绍 t 检验的 3 种变体、何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。单样本 t 检验单样本 t 检
转载
2023-09-29 12:05:05
242阅读
单样本t检验单样本 t 检验是对总体均值的假设检验。原假设为总体均值=μ0，备择假设为总体均值≠μ0，现计算出样本均值为x，样本标准差为S，检验的统计量服从t分布：t=(x-μ0)/S，若计算出的P值小于显著性水平则拒绝原假设，认为该样本不是出自均值为μ0的总体。以房价增长率数据为例，原假设中总体均值为10%，样本住房增长率均值为11%，进行单样本t检验：import pandas as pd
f
转载
2024-04-05 16:06:27
70阅读
