用过ab做压力测试的朋友对这张图应该不陌生，但大多数人并不明白这代表什么意思，更别说怎么计算出来的了。虽然ab有很多问题(甚至无法避免)，但仍然值得研究。 通常只关注两项 Requests per second: 3680.02 [#/sec] (mean)
//每秒事务数：总事务数 / 执行时间
Time per request: 0.230 [ms] (mea
效应大小：是衡量处理效应大小的指标，与显著性检验不同，这些指标是不受样本容量影响的。它表示不同处理下的总体均值之间差异的大小，可以在不同研究之间进行比较。 比如，研究某种心理治疗药物对治疗阴郁证患者是否有有效，实际结果是实验组比控制组平均值大4分，实验组与控制组的取样人数都是15，两组的标准差都是8，此时检验结果不显著；but当两组人数增加到135时，两组的平均数之差和标准差不变时，此时检验结果及
211复习资料1. Basic Conceptsmultiprogramming最大化利用CPU，CPU-I/O Cycle（CPU burst-I/O burst）
CPU burst曲线称指数形式，I/O约束程序有短CPU burst，CPU约束程序有长CPU burstCPU scheduler
CPU进程选择由short term或CPU scheduler进行。pre
用R做meta分析（附效应量计算神器） 1 准备2 配置环境和工具包3 导入数据4 计算综合效应量5 绘制森林图6 发表偏倚检验7 亚组分析并绘制森林图8 元回归分析9 敏感性分析 Hello， 1 准备工欲善其事必先利其器，先来说说准备工作：下载并安装R studio，在往期推文中我们已经详细介绍了R和Rstudio的安装教程，按步骤操作即可！安装三个工具包：meta、metafor和
目录线性回归用线性回归模型拟合非线性关系梯度下降法最小二乘法线性回归用于分类(logistic regression，LR)目标函数如何求解\(\theta\)LR处理多分类问题线性回归假设存在线性相关关系：\(y=a+bx\)均方误差是回归任务中最常用的性能度量指标。因此，其损失函数为：
本篇主要分为四部分：揭示不确定性统计摘要添加图形注解含权数据1.揭示不确定性关于不确定的信息，怎么展示很重要，在ggplot2中共有四类几何对象可以用于这项工作，具体使用取决于x的值是离散型还是连续型的。这些几何对象列于下表中：变量X类型仅展示区间同时展示区间和中间值连续型geom_ribbongeom_smooth(stat = "identity")离散型geom_errorbargeom_l
两个变量之间什么时候会表现出相关性？ 一是两变量具有因果关系，则两者会有相关性，二是两变量有一个共同的原因，这时即使两者没有因果关系，也会表现出相关性。两种情况下，因果效应可以识别：没有共同原因，没有干预变量和结果变量的共同原因，则没有任何后门路径需要阻断，因果效应可以识别。有共同原因，但有足够的观测变量
在本文中，环境应激源往往表现出时间上的滞后效应，这就要求使用足够灵活的统计模型来描述暴露-反应关系的时间维度。在此，我们开发了分布式滞后非线性模型（DLNM），这是一个可以同时代表非线性暴露-反应依赖性和滞后效应的建模框架。这种方法是基于 "交叉基准 "的定义，这是一个双维的函数空间，它同时描述了沿预测空间和其发生的滞后维度的关系形状。通过这种方式，该方法为以前用于该环境的一系列模型提供了一个统一
Processor/% Processor Time
阀值：处理器的阀值一般设为85%。含义：这个计数器是处理器活动的主要指标。高数值并不一定是坏事，但是如果其他处理器相关的计数器（比如% Privileged Time 或者 Processor Queue Length）线性增加的话，高CPU使用率就值得调查了。Processor/% Privileg
进行荟萃分析时，您很可能必须使用通用度量将效果大小计算或转换为效果大小。有多种工具可以执行此操作。计算效果大小R语言涵盖了大多数效果尺寸计算和转换选项，可以让您更好地了解。例如，从t检验中获取效果大小：esc_t(t, p, totaln, grp1n, grp2n,es.type = c("d", "g", "or", "logit", "r", "cox.or", "cox.log"),...
原创
2021-09-26 14:44:20
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进行荟萃分析时，您很可能必须使用通用度量将效果大小计算或转换为效果大小。有多种工具可以执行此操作。计算效果大小R语言涵盖了大多数效果尺寸计算和转换选项，可以让您更好地了解。例如，从t检验中获取效果大小：esc_t(t, p, totaln, grp1n, grp2n,es.type = c("d", "g", "or", "logit", "r", "cox.or", "cox.log"),...
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2021-09-26 14:43:41
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原创
2022-11-07 12:20:11
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# Cohens d效应量与R语言中的非中心参数
在心理学和社会科学研究中，效应量（Effect Size）是衡量组间差异大小的重要指标。Cohen's d是最常用的效应量之一，尤其在人为干预研究与实验设计中。本文将介绍Cohen's d效应量的概念、计算方法，以及如何在R语言中实现。同时，我们还将通过甘特图和饼状图来可视化相关任务和结果。
## 1. Cohen's d效应量的概念
Coh
原创
2022-08-05 14:51:37
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前言因业务需求，需要做最短路径分析。最近几天查询资料，并自己动手，实现了简单的路径分析。下面就介绍具体的实现过程。本篇文章最终结果是在 PostgreSQL 数据库中实现的，后续的可视化展示会跟进。一、道路数据处理如果你已经有了道路数据，那就直接使用。由于当前并没有较好的道路数据，这里我自己用 QGIS 造了些数据以供使用。为了效果较好，在创建道路数据时是叠加了影像图的。并且要开启“捕捉工具”，这
学习python时，对 meta class 并不陌生，django 的model, form定义中经常会遇到class Meta 的代码, 但 django中没有介绍模型与表单中的 meta 属性是怎么回事。 python的众多教程，也很少有作者提到，或把meta class 讲清楚，造成大家以为metaclass 很难理解。 今天我尝试用实例代码的方式，让metaclass 更容易理解与使用。
github地址：https://github.com/cran/jiebaR jiebaR Win : DOI : Linux : Mac : "结巴"中文分词的R语言版本，支持最大概率法（Maximum Probability），隐式马尔科夫模型（Hidden Markov Model），索引模型（QuerySegment），混合模型（Mix
R语言数据分析报告使用软件：R studio 一、对数据的基本分析 在这一次的数据分析报告我选取的是对红酒质量的一个数据分析。我从kaggle上下载了一个1599x12的数据集，其中对于红酒质量影响因素一共有11个因素，分别是：fixed.acidity volatile.acidity Citric.acid Residual.sugar chlorides free.sulfur.dioxid
原理图： 中介者（Mediator）模式的定义：定义一个中介对象来封装一系列对象之间的交互，使原有对象之间的耦合松散，且可以独立地改变它们之间的交互。中介者模式又叫调停模式，它是迪米特法则的典型应用在现实生活中，常常会出现好多对象之间存在复杂的交互关系，这种交互关系常常是“网状结构”，它要求每个对象都必须知道它需要交互的对象。例如，每个人必须记住他（她）所有朋友的电话；而且，朋友中如果有
动量交易策略动量效应产生的原因● “反应不足”，是指当上市公司出现利好信息时，其证券价格会随之上涨，但由于投资者没有及时地接收、消化这一信息，价格对此信息的反应无法一步到位。● “正反馈模式”，借由羊群效应来说明动量产生的原因。大多数投资人有从众心理，认知或判断倾向亍公众舆论或行为，证券市场即有“赢者恒赢，输者恒输”的现象。● “过度反应”，是指投资人对私有信息的预测性，自身的投资判断能力等高估而
