anovajava的简单介绍
本篇文章给大家谈谈anovajava，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
常用的统计方法
常用的数据统计方法与工具
统计方法：
1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析。
统计工具：
一、 SAS统计软件
SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写，翻译成汉语是统计分析系统，最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制，1976 年创立SAS公司, 2003年全球员工总数近万人，统计软件采用按年租用制，年租金收入近12亿美元。SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。 在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS 需要编写程序, 比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS最新版为9.0版。网址：。
SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。
SAS系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。
SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS /FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。
SAS提供的绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。
目前SAS软件对Windows和Unix两种平台都提供支持，最新版本分别为8.X和6.X。与以往的版本比较，6.X版的SAS系统除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也进一步加强。在6.12版中，SAS系统增加了一个PC平台和三个新的UNIX平台，使SAS系统这一支持多硬件厂商，跨平台的大家族又增加了新成员。SAS 6.12的另一个显著特征是通过对ODBC、OLE和MailAPIs等业界标准的支持，大大加强了SAS系统和其它软件厂商的应用系统之间相互操作的能力，为各应用系统之间的信息共享和交流奠定了坚实的基础。
虽然在我国SAS的逐步应用还是近几年的事，但是随着计算机应用的普及和信息事业的不断发展，越来越多的单位采用了SAS软件。尤其在教育、科研领域等大型机构，SAS软件已成为专业研究人员实用的进行统计分析的标准软件。
然而，由于SAS系统是从大型机上的系统发展而来，其操作至今仍以编程为主，人机对话界面不太友好，系统地学习和掌握SAS，需要花费一定的精力。而对大多数实际部门工作者而言，需要掌握的仅是如何利用统计分析软件来解决自己的实际问题，因此往往会与大型SAS软件系统失之交臂。但不管怎样，SAS作为专业统计分析软件中的巨无霸，现在鲜有软件在规模系列上与之抗衡。
二、 SPSS统计软件
SPSS是英文Statistical package for the social science 的缩写，翻译成汉语是社会学统计程序包，20世纪60年代末由美国斯坦福大学的三位研究生研制，1975年在芝加哥组建SPSS总部。SPSS系统特点是操作比较方便，统计方法比较齐全，绘制图形、表格较有方便，输出结果比较直观。SPSS是用FORTRAN语言编写而成。适合进行从事社会学调查中的数据分析处理。最新版为13.0版。网址：。
SPSS原名社会科学统计软件包，现已改名为统计解决方案服务软件。是世界著名的统计分析软件之一。
20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了 SPSS总部。20世纪80年代以前，SPSS统计软件主要应用于企事业单位。1984年SPSS总部首先推出了世界第一套统计分析软件微机版本 SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的先河，从而确立了个人用户市场第一的地位。
同时SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9个语种版本。SPSS/PC＋的推出，极大地扩充了它的应用范围，使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据深入分析、使用灵活方便、功能设计齐全等方面给予了高度的评价与称赞。目前已经在国内广泛流行起来。它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要是掌握一定的 Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件进行各种数据分析，为实际工作服务。
SPSS for Windows是一个组合式软件包，目前已经开发出SPSS12版本，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种统计图形和地图。
SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种操作系统的计算机上，最新的版采用 DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系统），全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告，领先于诸多竞争对手。
方便易用是SPSS for Windows的主要优点，同时也是SPSS不够全面的原因所在。
三、 BMDP统计软件
BMDP是英文Biomedical computer programs 的缩写，翻译成汉语是生物医学计算程序， 美国加州大学于1961年研制，是世界上最早的统计分析软件。特点是统计方法齐全，功能强大。但1991年的 7.0版后没有新的版本推出，使用不太普及，最后被SPSS公司收购。
四、 Stata统计软件
Stata统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。 特点是采用命令操作，程序容量较小，统计分析方法较齐全，计算结果的输出形式简洁，绘出的图形精美。不足之处是数据的兼容性差，占内存空间较大，数据管理功能需要加强。最新版为8.0版。网址：。
五、 EPINFO软件
EPINFO是英文Statistics program for epidemiology on microcomputer 的缩写，翻译成汉语是流行病学统计程序。美国疾病控制中心CDC和WHO共同研制，为完全免费软件。特点是数据录入非常直观，操作方便，并有一定的统计功能，但方法比较简单，主要应用于流行病学领域中的数据录入和管理工作。最新版为Epidata 2.0版及EPINFO2000版。
六、 Minitab
Minitab由美国宾州大学研制。其特点是简单易懂，很方便进行试验设计及质量控制功能。在国外大学统计学系开设的统计软件课程中，Minitab与SAS、BMDP并列，根据没有SPSS的份。最新版本为14.0版，网址：。
七、 Statistica
Statistica为一套完整的统计资料分析、图表、资料管理、应用程式发展系统；美国StatSoft公司开发。能提供使用者所有需要的统计及制图程序，制图功能强大，能够在图表视窗中显示各种统计分析和作图技术。
八、 SPLM统计软件
SPLM是英文Statistical program for linear modeling 的缩写，翻译成汉语是线性模型拟合统计软件程序。1988年由解放军第四医学大学统计教研室研制。系统特点是采用线性模型的方法，实现各种统计方法的计算。统计方法比较齐全，功能比较强大。SPLM采用FORTRAN语言编写完成。但1999年推出3.0版后无新的产品推出。
九、 CHISS统计软件
CHISS 是英文Chinese High Intellectualized Statistical Software的缩写，翻译成汉语是中华高智统计软件, 由北京元义堂科技公司研制，解放军总医院、首都医科大学、中国中医研究院等参加协作完成。1997年开始研发，2001年推出第一版。CHISS是一套具有数据信息管理、图形制作和数据分析的强大功能，并具有一定智能化的中文统计分析软件。CHISS的主要特点是操作简单直观，输出结果简洁。既可以采用光标点菜单式也可采用编写程序来完成各种任务。CHISS用C++语言、 FORTRAN语言和delphi 开发集成，采用模块组合式结构，已开发十个模块。 CHISS可以用于各类学校、科研所等从事统计学的教学和科研工作。最新版为CHISS2004版。网址：。
十、 SASD统计软件
SASD是英文package for Statistical analysis of stochastic data 的缩写，翻译成汉语是随机数据统计分析程序包。它是由中国科学院计算中心研制。系统特点是以FORTRAN源程序形式向用户提供大量的子程序可供用户进行二次开发，统计方法比较齐全，功能比较强大。SASD采用FORTRAN语言编写完成，比较适合从事统计专业人员使用。但无新版推出。
十一、 PEMS统计软件
PEMS是英文package for encyclopaedia of medical statistics汉语是中国医学百科全书－医学统计学软件包。它以＜中国医学百科全书＞一书为蓝本，开发的一套统计软件。系统特点是实现各种统计方法的计算。统计方法比较齐全，功能比较强大。PEMS采用TURBO C和TURBO BASIC语言编写完成，比较适合从事医学工作的非统计专业人员使用。最新版为PEMS3.0版。网址：。
十二、 EXCEL电子表格与统计功能
EXCEL电子表格是Microsoft公司推出的Office系列产品之一，是一个功能强大的电子表格软件。特点是对表格的管理和统计图制作功能强大，容易操作。Excel的数据分析插件XLSTAT，也能进行数据统计分析，但不足的是运算速度慢，统计方法不全。
十三、 DAS统计软件
DAS是英文Drug and Statistics的缩写，翻译成汉语是药理学计算软件，由孙瑞元等开发。特点是内容涵盖基础药理学、临床药理学，药学，医学统计学。能多种处理结果同时显现。EXCEL平台使用方便，智能化，图表直接插入文档。网址：。
十四、 SDAS统计软件
DAS是英文Statistical design and analysis system的缩写，翻译成汉语是统计设计和分析系统。1992年由解放军总医院医学统计教研室开发。特点是窗口操作，操作方便，图表简明，与国内医学统计学教材一致。但只有DOS版，1995年后没新的版本。
十五、 Nosa统计软件
Nosa是非典型数据分析系统，1999年由解放军四军医大学医学统计教研室夏结来教授开发。特点是采用广义线性模型建模，从数据录入与管理、统计分析、绘图，到结果管理嵌入了当代数据处理技术。但只有DOS系统下使用。
十六 S-PLUS（此部分摘自厂家的软件宣传资料）
Insightful公司是世界著名的商务智能软件提供商，产品涵盖分析统计、数据挖掘、知识获取、决策支持等多个领域。公司总部设在美国西雅图。
S-PLUS作为一个工业数据分析工具与数据分析应用开发平台，在各行各业已经有较长的使用历史。并曾获得著名的“美国计算机协会优秀软件奖。
S-PLUS提供了方便、灵活、交互、可视化的操作环境，帮助您找出数据之间的关系和趋势，让您做出更好地决策。在科学研究、市场营销、产品研发、质量保证、财务分析、金融证券、资料统计等各个方面，S-PLUS都有广泛的应用。
S-PLUS有流畅、直观的操作界面，广泛的输入输出功能，不论您的数据在何处、数据的格式如何，都可以轻松地存取，生成的结果可以以任意格式进行输出 (图形、文档、表格、网页)。特别是：S-PLUS的操作界面与Microsoft Office完全一致，用鼠标轻松点击，就可以把S-PLUS 的分析结果嵌入到Word文档和PowerPoint文档中；S-PLUS与Excel无缝集成，您可以在S-PLUS 环境中随意操作Excel数据，也可以在Excel环境中使用S-PLUS功能，无需花时间在Excel及S-PLUS之间，将数据来回转换；S- PLUS可以在Internet环境中进行数据分析和结果发布。
S-PLUS领先于业界的探索式图形技术，使得您可以直观地展现隐藏在数据中的关系和趋势，不致迷失在简单的统计数值及文字报表中。S-PLUS提供超过80种的二维和三维图形库，您可以轻松修改每一层图形的细节，包括线条、颜色、字体等，产生您想要的图形。
S-PLUS提供超过4200种统计分析函数，包含了传统和现代的统计分析、数据挖掘、预测分析的算法。软件所有的分析功能都是向导式的，使您轻松完成数据的分析任务。S-PLUS的开放性，允许您自己开发新的算法，集成到S-PLUS软件中。您也可以从S-PLUS网站或者其它统计网站上免费下载算法，集成到S-PLUS软件中。
通过S-PLUS的脚本语言，可以记录和存储分析过程；或者，用鼠标拖拉对象（如按钮、菜单等等）到命令窗口，会立即产生相应的执行指令；反之，拖拉指令到工具列上，会产生相应的功能按钮。使得您的分析过程可以进行存储、共享和重复执行，大大减少您的重复工作量。
S-PLUS还提供强大的编程语言——S语言，您可以使用它来开发专门适合于您的个性化系统，也可以建立企业级的应用系统。而且，S-PLUS几乎可以集成到其它任何系统中，如：在Unix系统上，S-PLUS的CONNECT/Java接口，可以让S-PLUS集成到Java程序中。在Windows系统上，S-PLUS的CONNECT/C++接口，可以在您开发的C++程序内使用全部的S-PLUS分析方法。另外S-PLUS的DDE及OLE接口，可以让您集成S-PLUS到其他Windows应用程序中，允许您从Excel或Visual Basic应用程序中执行S-PLUS功能。
单一变量，3组数据，每组3个样本，T检验还是方差分析？？
然而用T检验出现了显著性（每两组间），与前面的结论相冲突，希望有经验的同仁指导一下应用ANOVA或是T检验的具体条件，在SPSS中如何使用。
在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。
扩展资料
变量的范围确定了能够知晓该变量存在的那部分代码。在一个过程内部声明变量时，只有过程内部的代码才能访问或改变那个变量的值；它有一个范围，对该过程来说是局部的。
但是，有时需要使用具有更大范围的变量，例如这样一个变量，其值对于同一模块内的所有过程都有效，甚至对于整个应用程序的所有过程都有效。Visual Basic 允许在声明变量时指定它的范围。
参考资料来源：百度百科-变量
均值t检验不显著,但回归结果显著
概念区别：T检验，亦称student检验(Student's test)，主要用于样本含量较小(例如n30)，总体标准差σ未知的正态分布资料。Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著。
区别一：z检验适用于变量符合z分布的情况，而t检验适用于变量符合t分布的情况；
区别二：t分布是z分布的小样本分布，即当总体符合z分布时，从总体中抽取的小样本符合t分布，而对于符合t分布的变量，当样本量增大时，变量数据逐渐向z分布趋近；
区别三：z检验和t检验都是均值差异检验方法，但t分布逐渐逼近z分布的特点，t检验的运用要比z检验更广泛，因为大小样本时都可以用t检验，而小样本时z检验不适用。SPSS里面只有t检验，没有z检验的功能模块。
注意：
①t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等。总体方差未知时，一般检验用t检验。
②z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数平均数的差异是否显著。当已知标准差时，验证一组数的均值是否与某一期望值相等时，用z检验。
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上表中t'和Z'分别表示近似t检验和近似Z检验。
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Java基础--6--数组
1、理论基础 程序=算法+数据结构 算法：解决问题的流程。第一步、第二步、第三步……干什么。有顺序、分支、循环三种方式。 数据结构：把数据按特定的某种结构保存，设计合理的数据结构是解决问题的前提。 数组就是最基本的一种数据结构。它用来存储一系列数据，其中的每一项都具有相同的基本数据类型、类或相同的父类，每一项都有自己的位置，因此可以通过下标来进行定位。 数组的定义： 1、相同数据类型的元素组成的集合。 2、元素按照线性顺序排列。即一个挨一个，中间不能有空缺。 3、可以通过元素所在位置的顺序号做标识来访
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python t检验显著差异_基于python的显著性检验
需要用到numpy库import numpy as npimport scipy.stats as statsimport scipy.optimize as opt首先我们来创造两个数组作为测试数据n = 200norm_dist = stats.norm(loc=0.5, scale=10) #构造一个正态分布，均值为0.5，标准差为10 “标准差”也称“均方差”，是“方差”开根号dat ...
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python t检验显著差异_两组数据的均值是否具有显著差异的T检验
最近在做分析的时候，遇到了T检验，然而对于没有统计学背景的人来说完全不知如何下手当然了，遇到问题第一反应就是百度。果然百度出来了很多链接，当时第一次直接选择了用Excel去做T检验。下面是源数据LongevityNon-Longevity0.1662020310.1768211010.1607662080.1515766750.1577920.169683150.1495972250.135975...
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python中的T检验
在python中，检验常常是调用scipy.stats进行计算（官方文档：） T检验也是分为三大块： 单样本T检验 独立样本T检验 配对样本T检验 1、先说单样本T检验，我们先通过numpy生成一些正态分布的数据，然后看下单样本T检验 from sci...
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python代码大全p-基于python实现计算两组数据P值
我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。一、代码# TTest.py# -*- coding: utf-8 -*-'''# Created on 2020-05-20 20:36# TTest.py# @author: huiwenhua'''## Import the packagesimport numpy as npfrom ...
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正太分布检验-python金融
正太分布检验-python金融应用 严格的检验过程。函数normality_tests包括三种不同的统计检验 Skewness Test(skewtest)：这个方式检验样本数据的偏度是否是正态的（也就是偏度是否为0）。 Kurtosis Test(kurtosistest)：这个方式检验样本数据的峰度是否为正态的（也就是接近于0） Normality Test(normaltest）：将上述两种方式结合起来检验正态性。 因为p值超过0.05，因此，我们可以认为数据集是正态分布的。 最后，我们来检验期末的值
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python t检验_T检验第二篇（SPSS，SAS，R，Python） 配对T检验
废话不多说，直接开始进入配对T检验简单的说配对T检验就是单样本T检验的变形。用观察组和对照组相减。得到的差值做单样本T检验。例：为研究某铁剂治疗和饮食治疗营养性缺铁性贫血的效果，将16名患者按年龄、体重、病程和病情相近的原则配成8对，分别使用饮食疗法和补充铁剂治疗的方法，3个月后测得两组患者血红蛋白质如表3-1，问两种方法治疗后患者的血红蛋白值有无差别?1.SASSAS语句：data ex3_2;...
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卡方T检验的计算公式_数据分析，从T检验开始（独立）
问题“没有比较就没有伤害，没有比较就没有差异”——差异检验，其实质是比较均值之间的差异，例如不同性别在网络成瘾上有无差异、不同年级在学习成绩上有无差异、不同年级在性别上的差异等。SPSS软件中关于差异检验主要包括T检验(单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验)、单因素方差分析(ANOVA)、卡方检验。接下来要介绍的独立样本T检验。分析与解释差异检验三部曲：T检验、单因素方差分析和卡...
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检验均值和方差是否显著改变——Python
一、思想： 将数据集依据时间段划分成两部分： 前期数据，用作计算前期的均值和方差； 近期数据，用作计算近期的均值和方差。 二、检验的步骤： 01-判断整体是否服从正态分布 02-服从：均值——t分布；方差检验——F分布 03-不服从：均值——曼惠特尼检验；方差检验——Kruskal-Wallis H检验 三、判定方法： 在n次判别的n个结果中，老化/非老化的一方判别要达到设定的次数，才能判断均值或者方差发生了显著改变。 四、实例演示： # 导入库 import psycopg2 import pand
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T检验原理及应用介绍一、T检验的应用场景：应用场景：可以用于研究工艺更改前后对于产品质量是否有显著提高；研究不同的热处理温度对于产品性能，晶粒度等是否有明显效果；研究不同的设备或人员对于产品质量的影响是否有差异等等。二、基本统计概念介绍v均值比较：基础分析手段，用来判断样本均值与总计均值是否具有显著性差异；使用t检验样本量比较小，一般要小于30，但是如果大于...
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Python - Toolz - 流式分析(Streaming Analytics)工具21 August 2014Toolz 可以用于编写分析大型数据流脚本，它支持通用的分析模式，如通过纯函数来对数据进行筛选(Selection)，分组(Grouping)，化简(Reduction)以及连表(Joining)。这些函数通常可以模拟类似其他数据分析平台(如 SQL 和 Panda)的类似操作行为。...
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均值差异大但是t检验不显著_检验功效（Power）与样本量
在进行完假设检验后，我们得到了P值小于0.05的结论，那么我们可以就此拒绝原假设吗？其实是不行的，因为我们还必须要对这个假设检验的检出力和功效进行考察。在假设检验中，β代表第二类错误（当原假设为假，而我们却接受了原假设）发生的概率。那么，当原假设为假，我们正确拒绝原假设的概率就是1-β，这个值就叫做检验功效（Power）。显著性水平α是允许犯第一类错误的概率，当这个概率我们设置的很小时（比如从0....
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均值差异大但是t检验不显著_均值比较与t检验
第3章均值比较与t检验(t代表平均值间的差距p代表的是可信度)3.1样本平均数与总体平均数差异显著性检验在实际工作中,我们往往需要检验一个样本平均数与已知的总体平均数是否有显著差异,即检验该样本是否来自某一总体,已知的总体平均数一般为一些公认的理论数值、经验数值或期望数值,比较的目的是推断样本所代表的未知总体均数与已知总体均数有无差别。例题：已知玉米单交种群单105的平均穗重为300g，喷药后随机...
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JAVA有哪些适合进行数值计算，数据分析/机器学习的库
直接搜关键词：numerical computations in java
1、https //en wikipedia org/wiki/Java_programming_language
Apache Commons, is an open-source for creating reusable Java components. It has numerical packages for linear algebra and non-linear optimization.
ND4J is an open-source library that supports n-dimensional (ND) arrays, similar to NumPy. It runs on distributed GPUs or CPUs cross-platform. It supports thedeep learning library Deeplearning4j.
Colt provides a set of Open Source Libraries for High Performance Scientific and Technical Computing.
Efficient Java Matrix Library (EJML) is an open-source linear algebra library for manipulating dense matrices.
JAMA, a numerical linear algebra toolkit for the Java programming language. No active development has taken place since 2005, but it still one of the more popular linear algebra packages in Java.
Jblas: Linear Algebra for Java, a linear algebra library which is an easy to use wrapper around BLAS and LAPACK.
Parallel Colt is an open source library for scientific computing. A parallel extension of Colt.
DataMelt, an open-source Java libraries for numerical calculations, data I/O and visualization of scientific results. Used together with Jython.
JMSL Numerical Libraries, is a comprehensive set of mathematical, statistical, data mining, financial and 2D/3D charting classes.
Matrix Toolkit Java is a linear algebra library based on BLAS and LAPACK.
OjAlgo is an open source Java library for mathematics, linear algebra and optimisation.
exp4j is a small Java library for evaluation of mathematical expressions.
la4j is a tiny Java library and it provides linear algebra primitives and algorithms.
Universal Java Matrix Package UJM is a Java library which provides implementations for sparse and dense matrices, as well as linear algebra calculations such as matrix decomposition, inverse, multiply, mean, correlation, standard deviation, etc.
Java Matrix Library A thoughtfully designed Java library for dealing with Matrices ( Matrix Theory ). Simple, Intuitive and Flexible. The library revolves around a Matrix interface. Operations are thoughtfully distributed. Not guilty of exposing all-in-one Matrix class.
JDistLib Java Statistical Distribution Library is a Java package that provides routines for various statistical distributions. A manual translation of distributions provided by R statistical package.
SuanShu by Numerical Method Inc. is a large collection of numerical algorithms including linear algebra, (advanced) optimization, interpolation, Markov model, principal component analysis, time series analysis, hypothesis testing, regressions, statistics, ordinary and partial differential equation solvers.
2、Java Numerics: Main
Apfloat is a arbitrary precision floating-point arithmetic package.
ArciMath BigDecimal is an extension of java.math.BigDecimal based on IBM's Java Specification Request.
Colt is a free Java toolkit containing data structures and utilities intended for high performance computing.
Commons-Math The Jakarta Mathematics Library is is a library of lightweight, self-contained mathematics and statistics components addressing the most common problems not available in the Java programming language.
Drej, an open-source Java library for linear and non-linear least-squares regression and regularized least-squares classification.
A translation of the ELEFUNT Elementary Functions Testing Package has been ported to Java. The collection also contains extensions to java.lang.Math and new classes for numeric output formatting.
IBM's AlphaWorks contains several tools of interest, including
library of correctly rounded elementary functions intended for use with Java.
Ninja, a set of classes for numerically intensive Java, including complex, multidimensional arrays, and the BLAS. (RETIRED)
Java Numerical Toolkit (JNT)
Special functions including Bessel functions, Chebyshev series.
Zero root finder
Random Number generators for uniform and normal sequences of floating point numbers and long integers.
Java Ultimate Math Package, a framework for arbitrary precision computations.
The Java3D effort produced a matrix package for use in graphics.
JMSL, a collection of mathematical, statistical and charting classes, written in 100% Java, marketed by Visual Numeric, Inc. Includes linear algebra, zero finding, splines, ordinary differential equations, linear programming, nonlinear optimization, FFTs, special functions, regression, ANOVA, ARMA, Kalman filters.
JLargeArrays, a pure Java library of one-dimensional numeric arrays that can store up to 2^63 elements.
JSci, a set of Java packages for linear algebra, statistics, wavelets. Includes chart/graph components and a partial MathML DOM implementation.
jScience contains packages for numerical linear algebra, for computing with units (e.g., kg., sec.), and other utility operations.
Jspline+ is a spline approximation library for Java developed at the Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics (RAS) in Novosibirsk. It contains classes for univariate and multivariate spline approximation on scattered meshes, as well as core matrix and linear system solution classes.
JTransforms, The first open source, multithreaded FFT library in pure Java.
Koalog Constraint Solver is a commercial Java library for solving combinatorial optimization problems using Constraint Programming or Local Search.
Least Squares Software markets the jCrunch[tm] class libraries for numerical computing.
mpjava is a Java implementation of David Bailey's Fortran-based multiprecision package. The package performs multi precision floating point arithmetic with arbitrary precision level. It takes advantage of Java's inheritance facility to provide smooth transition from primitive arithmetic types.
netlib has a small collection of Java numerical classes.
A Numerical Library in Java for Scientists and Engineers, a book published by CRC Press, contains a CD-ROM with translation into Java of the library NUMAL (NUMerical procedures in Algol 60).
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发布于：2022-12-11，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。