#方差齐性时直接使用独立样本T检验，当两样本方差不齐时，使用t′检验，t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。...#########两样本方差不齐#### ## t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。...基于前面的独立同正态分布和方差齐性的假设，当原假设 ? 成立时，可以证明： ? 此即对应于F分布的F检验，当 ? 时，其中 ? 为显著性水平，接受原假设 ? ，反之，拒绝原假设 ?...如果像我们举的例子一样，原始的P值为0.05，检验次数为10000次，那么在Bonferroni 校正中，校正的阈值就等于5%/ 10000 = 0.000005，所有P值超过0.00005的结果都被认为是不可靠的...找到符合原始阈值α的最大的k值，满足P(k)所有检验存在显著差异，并计算对应的q值公式为q = p(m/k)。 举个例子，如果我们有总共六个结果进行FDR校正： ?
Levene’s test - 数据偏离正态性时比Bartlett检验更稳定（鲁棒性更好），内置于car包 Fligner-Killeen test - 这是一个非参数检验，数据偏离正态是非常稳定适用。...对于所有的检验，零假设为总体方差相同（同质；不是相等的意思）；备择假设是至少两组样本（总体方差）不同。 样例数据 这里的例子使用了InsectSprays 和 ToothGrowth 数据集。...(InsectSprays$count ~ InsectSprays$spray) 有多个独立变量，必须使用interaction()函数将这些独立变量包裹为含所有因子组合的单个变量。...如果不适应，那么会得到错误的自由度，因而p值也将是错误的。..., instead of two columns from a data frame # fligner.test(InsectSprays$count ~ InsectSprays$spray) 当处理多个独立变量时
R中，函数shapiro.test()提供了W统计量和相应P值，所以可以直接使用P值作为判断标准，其调用格式为shapiro.test(x)，参数x即所要检验的数据集，它是长度在35000之间的向量。...R中最常用的Bartlett检验,bartlett.test()调用格式为 bartlett.test(x，g…) 其中，参数X是数据向量或列表(list) ; g是因子向量，如果X是列表则忽略g.当使用数据集时...是可选项，可以用来指定观测值的一个子集用于分析:na.action表示遇到缺失值时应当采取的行为。...其中的参数formula表示方差分析的公式，在单因素方差分析中即为x~A ; data表示做方差分析的数据框:projections为逻辑值，表示是否返回预测结果:qr同样是逻辑值，表示是否返回QR分解结果...画图来观察一下数据的特点，首先是箱线图。
首先为了建立数据集，引入生成因子水平的函数g1()，其调用格式为： gl(n, k, length=n*k,labels=1:n,ordered=FALSE) n是因子的水平个数;k表示每一水平上的重复次数...;length=n*k表示总观测数;可通过参数labels对因子的不同水平添加标签;ordered为逻辑值，指示是否排序。...画图来观察一下数据的特点，首先是箱线图。...从图形上单独观察时段和路段对行车时间的影响，可以发现因素的不同水平还是有明显差别的。...指示是否生成图例 trace.label给出图例中的标签。
p-value = 0.118 Shapiro-Wilk normality test data: B2 W = 0.95376, p-value = 0.213 由上述结果可以知道，所有因素都满足正态性...########################################### bartlett.test(Weight~A,data=Mouse.Weight) bartlett.test(Weight...比较结果 从结果图中可以发现有7组区间穿过mean=0，它们就是没有差异的组。...B2 A3:B2-A1:B2 Q2 对数据进行标准化，每个数取底为10的对数后绘制箱线图 首先读入数据，然后处理为正确的数据集，最后运用apply函数进行列操作得到标准化数据，接着画出箱线图形。...F) test$Drug 2 0.000818 0.0004089 0.463 0.64 Residuals 12 0.010606 0.0008839 尝试取出p值
R中，函数shapiro.test()提供了W统计量和相应P值，所以可以直接使用P值作为判断标准，其调用格式为shapiro.test(x)，参数x即所要检验的数据集，它是长度在35000之间的向量。...R中最常用的Bartlett检验,bartlett.test()调用格式为 bartlett.test(x，g…) 其中，参数X是数据向量或列表(list) ; g是因子向量，如果X是列表则忽略g.当使用数据集时...是可选项，可以用来指定观测值的一个子集用于分析:na.action表示遇到缺失值时应当采取的行为。...8.1.2单因素方差分析 R中的函数aov()用于方差分析的计算，其调用格式为: aov(formula, data = NULL, projections =FALSE, qr = TRUE,contrasts...其中的参数formula表示方差分析的公式，在单因素方差分析中即为x~A ; data表示做方差分析的数据框:projections为逻辑值，表示是否返回预测结果:qr同样是逻辑值，表示是否返回QR分解结果
在所有因素（A，B）的组合中，哪两组的差异最大。 需要指出的是，多因素的情况与双因素处理方法类似，只不过分析的因素会增多。 下面以不同剂量下老鼠妊娠重量的差异性分析为例进行介绍。...下面利用包multcomp中的litter数据集进行操作演练，该数据集是关于老鼠妊娠重量与剂量反应的研究数据，共74个行观测值和4个变量，列变量包括，剂量等级，共有4个等级，0,5,50和500，妊娠时间...gesttime中存储的数据类型为数值型，故利用函数table()统计该变量4个水平的数据量，发现妊娠时间为21.5、22、22.5和23的老鼠数量分别为20、24、27和30;利用函数aggregate...()对变量weight进行分组统计，并计算每-组的均值和方差， 分组依据为变量dose的4个水平，并根据两个协变量的不同分组绘制变量weight的箱线图，结果下图所示。...0.966，大于给定的显著性水平0.05，故不能拒绝原假设，即认为不同水平下是等方差的，然而dose的p值为0.02179，没有通过检验。
# Y=RR; X=Done.way 为截距；Df列显示了自变量的自由度...(变量中的水平数减1)和残差的自由度(观察总数减1和自变量中的水平数减1)； Sum Sq列显示平方和(即组均值与总体均值之间的总变化)。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。...函数TukeyHSD(one.way)该结果给出每个两组之间的结果;diff: 两组的均值之差;Lwr, upr: 95%置信区间的下限和上限(默认值) ;P adj: 多次比较调整后的P值。...step8: 方差齐性检验library(car)leveneTest(RR ~ D, data = data_drop, center = mean) bartlett.test(RR ~ D, data
方差分析的基本假定： 正态性：每个处理所对应的总体服从正态分布 方差齐性：各个总体的方差必须相等 独立性：每个样本数据都来自不同处理的独立样本 4，单因子方差分析： 线性模型： 其中 yii表示第i个处理的第j个观察值...；ui表示第i个处理的平均值,eij表示第i个处理的第j个观察值的随机误差。...单因子方差表 然后根据统计量F计算出P值，与置信水平做出判断。...more rows 检验： #正态检验 > library(car) > library(carData) > attach(example8_2) > qqPlot(lm(产量~品种)) #方差检验 > bartlett.test...公式为： 6，多重比较：对不同处理之间的均值配对比较就是方差分析的多重比较，主要方法有Fisher的LSD(最小显著差异)法，Tukey-Krammer的HSD方法，感兴趣可以自己查阅资料。
2示例数据 示例为利用excel随机生成的一列数字 y <- read.table("clipboard", header = F) 该法是直接访问的剪贴板，可以用read.xlsx，read.table...,'低剂组','高剂组')) 5正态性检验 tapply(y$V1,a1,chisq.test) 6方差齐性检验 bartlett.test(y$V1,a1) 7单因素方差分析 result.aov...("这是x轴")+ ylab("这是y轴") p 12把图保存下来 tiff('barplot.tif') p dev.off() 13小提琴图，加误差线，不要图例 小提琴图和箱线图用到的是所有数据...，需要构建包含所有数据的表格。...data2 <- as.data.frame(y$V1) data2$fenzu <- a1 #注意两个表中的同样数据列名一致，要不会报错。
方差分析的概述 检验多个总体均值是否相等,通过分析察数据的误差判断各总体均值是否相等 下图，所有的样本都在一个相似的正态分布区间 下图，所有的样本都是正态分布，但不在同一分布区间 实例： 为了对几个行业的服务消费者协会在四个行业分别抽取了不同的企业作为样本...全部观察值的总均值 误差平方和 均方(MS) 水平的均值： 定从第i个总体中抽取一个容量为ni的简单随机样本,第ⅰ个总体的样本均值为该样本的全部观察值总和除以观察值的个数 式中:ni为第i个总体的样本观察值个数...xij为第i个总体的第j个观察值 全部观察值的总均值: 全部观察值的总和除以观察值的总个数 式中：n=n1+n2+......,所检验的因素对观察值有显著影响 若F＜Fα,则不拒绝原假设H0,不能认为所检验的因素对观察值有显著影响 方差分析表： 方差分析中的多重比较 两组比较 实例： 在评价某药物耐受性及安全性的期临床试验中...LSD方法 对k组中的两组的平均数进行比较,当两组样本容量分别为ni，nj都为时,有 则认为μ1与μ2有显著差异， 否则认为它们之间没有显著差异 实例：颜色对销售额的影响 依据上面结果可得出影响效果
在PADVB 中同一个的应用数据是发送给所有的观察者的。而PAwR 中，不同的数据可以发送给一个观察者或者多个观察者。...灵活的拓扑结构和并发接收： PAwR使用了一个灵活的拓扑结构，当一个广播者广播数据数据包时，数据包可以被一个观察者接收处理，也可以被某几个观察者处理，也可以被所有的观察者处理，这是由观察者应用层需要同步的数据逻辑决定的...经过一段固定延时后，会在同一时间段内保留一系列时隙 用于接收来自观察者设备的响应的子事件。...此 PDU 中的单个命令是针对 ESL ID #n 的，因此所有接收到该消息的货架标签都会丢弃它，但地址为 ESL ID #n 和组 ID #1 的设备除外。...所有属于组 #0 成员的 ESL 货架标签同时接收 PDU，因为它们都在 PAwR 子事件 #0 上同步。 ESL 命令数组包含针对组中 ID #0、#1 和 #n 的货架标签的命令。
这些结果表明，结构连接在生命早期更稳定，可以代表个体的潜在连接组指纹:当新生儿必须快速获得新技能以适应新环境时，一个相对稳定的结构连接组似乎支持功能连接组的变化。1....基于此分析，在许多阈值18%到34%之间获得了最高的相似性值，这些值一致地识别了同一组受试者。考虑到相似性没有差异，我们对每个受试者在时间点1的结构和功能连接体应用25%的网络密度阈值。...为了可视化目的，所有相似值都通过将时间点1和所有其他受试者在时间点2的最大相关比例除以每行中的最大值(即，每行中，值1表示时间点1和时间点2之间的最大匹配)归一化。...如图1所示，当自相似度高于任何自-他人相似度值时，这种缩放会导致对角线上的值为1。如果1不在对角线上，则表示自-他相似性高于自相似性。...此外，我们发现第一次扫描时的PMA和自相似性值之间存在显著的相关性(即，第一次扫描时年龄越大，他们的结构连接组在两次扫描之间的自相似性越高)，扫描之间的对照时间为几天。
当所有的观察结果都属于同一个标签时，就有了一个完美的分类，Gini杂质值为0(最小值)。...另一方面，当所有的观测值在不同的标签间均匀分布时，我们将面临最坏情况下的分割结果，Gini杂质值为1(最大值)。 ? 在左侧，高Gini杂质值导致分裂性能较差。...信息增益与熵的概念直接相关，熵是对数据中不确定性或随机性的度量。熵值的范围从0(当所有成员都属于同一类或样本是完全齐次的)到1(当存在完全的随机性或不可预测性，或样本是等分的)。...他们还遭受着高方差的困扰，这意味着数据中的一个小变化可能导致一组非常不同的分割，使得解释有些复杂。它们存在固有的不稳定性，因为由于它们的层次性，顶部分割中的错误影响会传播到下面的所有分割。...当目标是减少DT的方差时，使用Bagging(或Bootstrap聚合)。方差与这样一个事实有关：DTs可能非常不稳定，因为数据中的微小变化可能导致生成完全不同的树。
但这种方式有个不足是不能覆盖所有的订单或创意变更，所以倒排索引中的数据有的时候和 DB 中是不一致的。同时代码维护起来也比较麻烦。...同时因为这两个 builder 都要消费 Kafka 的消息，但我们知道 Kafka 处于同一个消费组的消费者只有一个能消费消息，所以要把两个 builder 放到不同的消费组中，即设置不同的 group_id...但在一次上线过程中，忘记修改副本数了，所以副本数默认是 1，然后切换到该索引后，短时间（大约几十秒）内就导致 ES 集群瘫痪，节点内存爆满且不响应任何请求，因为主备索引都在一个 ES 集群中，所以想切回主索引也切不回去了...所以需要一个灰度慢慢切换的方式 切换索引时要增加必要的检查项 调用 ES 增加熔断机制，当 ES 集群出现故障时触发熔断，保护 ES 集群和服务 架构调整 首先就是重新部署了一套 ES 集群，实现物理隔离...Search Profiler 通过查询资料，发现可以把 mapping 文件中为 Integer 类型的映射字段改为 keyword 后可以提高性能，因为这些字段只有有限个值，并且查询时是通过 terms
[not]是可选项，表示当前字段不可取后面的值。一个PF至少应该包含上述字段的中的一个。 例如：现要匹配一个数据包，它的源IP为A，中途经过交换机S，其中输入端口不能是P。...，如果仅仅根据五元组哈希值进行转发，经过NAT交换机之前的(包括正在NAT交换机中的)数据包的五元组就是原始五元组，会被转发到某台服务器 $S_1$ 上，但是经过NAT交换机之后的数据包的五元组被修改了...对应数据包的全部Postcards都转发到该哈希值对应的服务器处，这样就能够保证同一个流的所有数据包的全部Postcards最终被转发到同一个服务器。...当一个应用程序下发对于某一具体时间范围内的历史性的Historical PHF查询需求时，该查询会在所有NetSight服务器上并行执行。...当采用后者时，交换机会通过一个特殊的VLAN字段标记识别出Postcard，从而避免为Postcard再生成Postcard，造成不必要的带宽开销。
主内存和工作内存 所有变量和都存储在主内存（Main Memory）中 每个线程有自己的工作内存（Working Memory） 工作内存保存了该线程使用的变量的主内存副本拷贝 线程对变量的所有操作都在工作内存中进行...use（使用）：作用于工作区内存变量，将工作内存中的一个值传递给执行引擎，当JVM遇到一个需要使用到变量的值的字节码指令时将执行这个操作 assign（赋值）：作用于工作内存变量，把一个从执行引擎接收到的值赋值给工作内存的变量...，当JVM遇到一个给变量赋值的字节码指令时执行这个操作。...lock不能unlock，也不能unlock被其他线程lock的变量 unlock之前必须先同步回主内存 3. volatile 变量定义为volatile之后： 所有线程可见：被线程修改的新值其他线程立即可知...所有操作都是有序的（县城内串行语义）；一个线程内观察另外一个线程，都是无序的（指令同步和主内存同步延迟）。
所谓的子组（Subgroup），是指在同一组条件（包括人、机、物、法、环）下产生的一组单元。子组代表了在过程中的一个 "片段"，所以，子组内的数据，必须在时间上相近的期间进行测量而取得。...随着过程的稳定（或改进），你可以减少子组的大小和频率。采集子组的时间要足够长，以确保主要变异源有机会发生。通常，100个或更多的观察值（例如，25个子组，每个子组有4个样本观察值）就足够了。...例如，如果你选择子组大小为一天内的所有测量值，那么一天内的任何变化都可能相互平均，而不被发现。每个子组的大小应该代表有关过程的固有变化（也叫共因变化）的信息。...如果你知道在某一时间间隔内很少发生变化，就在该时间段内收集子组数据。什么时候子组不可行或不可取？当收集样本以了解一个过程时，通常最好将样本合并成子组。...当子组不合适时，那么子组的大小可以设为1，这种情况，就会使用单值（I）和移动范围（MR）图（I-MR Chart）。以下是使用子组不可行或不可取的条件的例子：每个样品之间有很长的时间间隔。
未指定key => 当消息中未指定key时，生产者将随机决定分区并尝试平衡所有分区上的消息总数。 指定key => 当消息指定了一个键时，生产者使用一致性哈希将键映射到一个分区。...一个分区不能被同一消费者组中的多个消费者读取。 这仅由消费者组启用，组中只有一个消费者可以从单个分区读取数据。 所以你的生产者产生了 6 条消息。...每条消息都是一个键值对，键“A”的值为“1”，“C”的值为“1”，“B”的值为“1”，“C”的值为“2”…… .. “B”值为“2”。...我们的主题有 3 个分区，由于具有相同键的一致性哈希消息总是进入同一个分区，所以所有以“A”为键的消息将被分成一组，B 和 C 也是如此。现在每个分区都只有一个消费者，他们只能按顺序获取消息。...如果同一个分区在同一个组中有多个消费者，这将是不可能的。 如果您在不同组中的不同消费者中读取相同的分区，那么对于每个消费者组，消息最终也会按顺序排列。
变量：一种针对你不同个体具有不同值的特征或条件。 比如：变量可以是因个体而变化的特性，如高度、重量、性别或人格。当测量变量时，可用字母表示得到的值，通常用X和Y表示。...连续变量：在任意两个观察到的值之间都存在着无限多个可能的值，一个连续变量可以被分割为无限个小数部分。 连续变量的其他两个因素： 1、当测量连续变量时，两个不同的个体很少会得到完全一样的测量。...2、当测量连续变量时，每个测量类别事实上都是一个区间，需要用边界来定义。 实限：可以被表示为一条连续数据线上数值组成的区间的界限。将两个相邻数值分开的实限恰好位于这两个数值的中点。...将观察的对象分类并贴上标签，但不对观察做任何定量的区分。 例如：一栋楼中的办公室或房间可以用数字表示。房间号数字只是一些名称，并不代表任何量化值。 顺序量表：由一组按顺序排列的类别组成。...3、当测出的重量精确到1公斤时，数值X = 150公斤的实限是多少？ 149.5 和 150.5 统计符号 分数：在一个研究中对因变量进行观察通常会得到每个被试的值或分数。
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