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fastJson使用toJSONString()时自动过滤掉值为null

一、诱发原因 在做项目时候需要将json对象转化为String字符串，很自然的可以想到使用toJSONString方法，那么这里问题就来了，在使用该方法的时候发现了一个问题，当接收到的报文有null值时...，在转化为json字符串时为null的字段会被自动过滤掉，查询资料字后发现可以使用一些序列化的参数来处理这种情况 二、处理 JSONObject.toJSONString(result,SerializerFeature.WriteMapNullValue...)； 使用这种方式给给方法添加序列化参数的方式可以做到将空值以null作为value保存，具体参数如下 QuoteFieldNames,//输出key时是否使用双引号,默认为true UseSingleQuotes...,//使用单引号而不是双引号,默认为false WriteMapNullValue,//是否输出值为null的字段,默认为false WriteEnumUsingToString,//Enum输出name...，将会在转成json时带有反斜杠转移 三、延伸 /** * fastjson过滤器将null值转换为字符串 */ public static final ValueFilter FILTER =

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ANOVA组间比较方法有十多种，到底该选哪个呢？

大家都耳熟能详，在SPSS中操作也非常6了。但你会发现，当数据正态且方差齐时，SPSS中存在十几种组间差异比较方法。 ? 不同论文中的方法都不太一样。此时，到底该选哪个呢？...由孙振球和徐勇勇大佬编写的《医学统计学第4版》第58-59页提到以下内容： “ 优先推荐的常用办法为LSD-t 法 、Dunnett-t 法、SNK-q法，而Bonferroni法、Sidak法、Tukey...③ 由于LSD-t 检验的这种特征，在一些高分文章中应用较少。 ④尽管LSD-t 检验也是进行多组间的成对比较，但是它的标准误和自由度是按照多个组来计算的，而不是单独拎出来的两个组。...SPSS官方文件：使用 Student 化的范围分布在平均值之间进行所有成对比较。...④SNK-q 检验是采用范围分布的方式对各组平均值进行比较的，这个与前面的LSD-t 法和Dunnett-t 法的统计结果呈现形式不同，结果为q值，并无P值。

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【温习统计学】均数间的多重比较的方法的选择

1、 如两个均数的比较是独立的，或者虽有多个样本的均数，但事先已计划好要做某几对均数的比较，则不管方差分析的结果如何，均应进行比较，一般采用LSD法或Bonferroni法； 2、 如果事先未计划进行多重比较...，在方差分析得到有统计意义的F检验值后，可以利用多重比较进行探索性分析，此时比较方法的选择要根据研究目的和样本的性质。...5、 LSD法：即最小显著差法；是最简单的比较方法之一，它其实只是t检验的一种简单变形，未对检验水准做任何校正，只是在标准误计算上充分利用了样本信息。...它一般用于计划好的多重比较； 6、 Sidak法：它是在LSD法上加入了Sidak校正，通过校正降低每次两两比较的一类错误率，达到整个比较最终甲类错误率为α的目的； 7、 Bonferroni法：它是Bonferroni...因此使用此法时，应当指定对照组； 10、S-N-K法：它是根据预先制定的准则将各组均数分为多个子集，然后利用Studentized Range分布进行假设检验，并根据均数的个数调整总的犯一类错误的概率不超过

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全网最全 | R语言中的方差分析汇总

数据来源 这里，我们使用的数据来源于R包agridat，它是讲农业相关的论文，书籍中相关的数据收集在了一起，更加符合我们的背景。...「建模：」 Y变量：yield 因子：nf 「R中的建模代码：」 m1 = aov(yield ~ nf, data=dat) m1为模型保存的名称 aov为R中的方差分析代码 yield为数据中的...所以，多重比较是在方差分析达到显著性之后进行的，只有显著了（P值小于0.05）才有能进行多重比较。...多重比较的方法有很多，比如LSD，Tukey，Bonferroni，Holm等等，我们后面系统的介绍。 ❞ 4. 单因素随机区组 这里区组的设置，可以控制一些环境误差。...裂区试验方差分析 裂区试验，包括主区（wplot）和裂区（splot），其中裂区是镶嵌在主区中的，主区和裂区的残差不一样，在模型中需要特殊定义。

2.5K20

JNNP：颞叶癫痫患者丘脑唤醒网络紊乱及术后改善情况

在计算整个丘脑的连通性时使用了Harvard-Oxford atlas全丘脑mask。...对于术后成像的患者，在术后MRI时，由癫痫学家使用Engel分类进行临床评估，确定癫痫的预后。此外，有执照的神经心理学家还对患者进行了术前标准化的神经心理学测试。...对于涉及整个丘脑的分析，使用哈佛-牛津图谱里的整个丘脑，使用进行连接分析时，则使用CL标识。CL：丘脑中央外侧核。 ? 图3 TLE患者表现为丘脑连接紊乱，同侧丘脑体积减少。...（1）首先检查了术后患者中从双侧丘脑出发的功能连接变化的体素图，并将其与术前值进行比较。结果提示，在术前患者的丘脑与枕叶内侧皮质之间的连接减少（图4A），与对照组相比，患者术前的连通增加了（图1B）。...(2)检查CL和枕叶内侧皮质之间的功能连接（在术前患者中有所改变）（图3A），作者发现对照组的术后连接朝正常连接值下降（图4B左；p <0.001；ANOVA with Fisher’s LSD）。

70820

Python 再牛，在字符串排序上还是被 Julia 和 R 碾压

但如果要排序的数字元素很小（例如1000万），Julia 有时会比 R 更快，即使有很多重复项。 为什么 R 面对大量重复值时排序这么快？...然而，最初的调查显示，在对具有大量重复值的字符串进行排序时，与 R 相比，Julia 中的字符串排序较慢。...数据以特定大小的页面加载到内存中（在大多数64位机器上，大小至少为4kb）。 2. 当字节加载时，可以从同一页面内的任何位置加载，但跨页边界加载可能会导致程序崩溃。 3....在基数排序的 MSD 和 LSD 变体中都有很多方法，在此不再赘述。 问题2：在排序基数时置换字符串 一旦将基础字节加载到字节向量中，就可以使用基数排序对字节向量进行排序，这非常快。...为什么 R 在大量重复值的排序上比 Julia 和 Python 都快？ 许多人指出 R 使用一种字符串驻留来存储其字符串。

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Python 在这点上竟被 Julia 和 R 碾压？！

但如果要排序的数字元素很小（例如1000万），Julia 有时会比 R 更快，即使有很多重复项。 三、为什么 R 面对大量重复值时排序这么快？...然而，最初的调查显示，在对具有大量重复值的字符串进行排序时，与 R 相比，Julia 中的字符串排序较慢。...我的理解是： 数据以特定大小的页面加载到内存中(在大多数 64 位机器上，大小至少为 4 kb)。 当字节加载时，可以从同一页面内的任何位置加载，但跨页边界加载可能会导致程序崩溃。...在基数排序的 MSD 和 LSD 变体中都有很多方法，在此不再赘述。 问题 2：在排序基数时置换字符串 一旦将基础字节加载到字节向量中，就可以使用基数排序对字节向量进行排序，这非常快。...七、为什么 R 在大量重复值的排序上比 Julia 和 Python 都快？ 许多人指出 R 使用一种字符串驻留来存储其字符串。

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混合线性模型如何进行多重比较

使用多重比较 2. 方差分析aov的多重比较 使用npk数据，进行建模，对block进行多重比较。...= 6.708889, 多重比较中，用水平的平均值的差值，与LSD比较，如果大于LSD，则认为两水平达到显著性差异。...： se = 2.248 sed = 3.180 lsd = 6.709 R语言计算的LSD为： # $statistics # MSerror Df Mean CV t.value...注意： 不平衡数据中，两两水平的SED不同，因此LSD也不同，所以没有统一的LSD 判断两两水平的多重比较时，需要用这两个水平的LSD asreml建模： > library(asreml) > mod2...（因为有缺失值），sed为5.327074，所以LSD的计算为： > qt(0.975,62.16)*5.327074 [1] 10.64812 和方差分析的LSD结果一致，然后再手动进行多重比较即可。

3.4K40

谈一谈两种常用的多重比较校正方法（附Matlab程序）

《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 在科学研究的统计分析中，我们往往会遇到多重比较校正问题。...Bonferroni 校正方法 Bonferroni校正方法非常简单，若单次显著性水平为0.05，那么Bonferroni 校正后的p值应该为0.05/n，其中n为统计比较的次数。...Bonferroni 校正方法应该属于最严格的一种校正方法，当统计比较的次数比较多时，Bonferroni 校正后的p值会非常小，此时不推荐使用这种校正方法。...当统计比较的次数较小时，如小于几十个时，可以尝试使用。 FDR 校正方法 这里，笔者主要对FDR校正方法的原理进行论述。...值，这里称之为Q值：Q = Pi* (n/r)，Pi表示P中元素值，n是P值个数，r依次为n，n-1,…,1。

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数据科学23 | 统计推断-多重检验

-R 主张?≠0 V S R 总计 ?0 ?-?0 ? I型错误或假阳性错误(V为发生的次数)：参数?=0时主张?≠0。II型错误或假阴性错误(T为发生的次数)：参数?≠0时主张?=0。...FDR (False Discovery Rate) ：所有主张“阳性”的次数中，错误主张（假阳性）所占的比例E[V/R]。 目的：控制假阳性率FPR 如果正确计算了P值，所有P值小于?...，将每次检验的 I 型错误率控制在?/?之内。经过Bonferroni校正，?fwer=?/?，每次检验的P值小于?fwer时认为阳性。 进行10000检验，?...控制 FWER ： 假设进行m次检验，P值为P1，…，P?，校正的P值=max ?×P?, 1。校正P值不大于1，?×P?大于1时校正P值取值为1。回顾Bonferroni校正，?fwer=?/?。...，此时校正的P值又称为Q值。回顾BH校正，?fdr=?×?/?。当Q?<?时，认为是阳性的，即把 FDR控制在?水平。

1.8K21

数据科学22 | 统计推断-多重检验

-R Claim ?≠0 V S R Claim ?0 ?-?0 ? ?0为H0为真的次数，R为拒绝H0的次数。 I型错误或假阳性错误：?=0时判断结果为?≠0，发生V次。...FDR(False Discovery Rate)：所有判断结果为阳性的次数中，判断错误（假阳性）的比例 。 如果P值计算正确，所有P值小于?时被称为阳性，假阳性率FPR即 =?。...，将每次检验的I型错误率控制在?/?之内。经过Bonferroni校正， =?/?，每次检验的P值小于 时认为结果是阳性。...控制 FWER 假设进行m次检验，P值为 ，…， ，校正的P值 =min ?× , 1。校正P值不大于1，?× 大于1时校正P值取值为1。 回顾Bonferroni校正， =?/?。...时，认为结果是阳性的，即把 FDR控制在?水平。

91611

方差分析实用分析步骤总结怎么写_方差分析的基本步骤包括哪些

Y为定量；且X分为两组，比如男和女；此时也可使用t检验进行差异对比。...正态性检验要求严格通常无法满足，实际研究中，若峰度绝对值小于10并且偏度绝对值小于3，或正态图基本上呈现出钟形，则说明数据虽然不是绝对正态，但基本可接受为正态分布，此时也可使用方差分析进行分析。...*备注：F值为计算过程值，用于计算P值，通常不需要单独对其进行分析。 2）红线部分是每个分组下（X），满意度（Y）的平均值±标准差，用于在数据呈现出现显著性差异（P<0.05）后进一步了解差异情况。...事后检验的方法有多种，但功能均一致，只是在个别点或使用场景上有小区别。...SPSSAU目前共提供LSD，Scheffe，Tukey，Bonferroni校正，Tamhane T2常见的五种方法，其中LSD方法最常使用。

61610

多重比较示例：Bonferroni校正法和Benjamini & Hochberg法

p=21825 假设检验的基本原理是小概率原理，即我们认为小概率事件在一次试验中实际上不可能发生。 多重比较的问题 当同一研究问题下进行多次假设检验时，不再符合小概率原理所说的“一次试验”。...矫正 Bonferroni法得到的矫正P值=P×n Bonferroni法非常简单，它的缺点在于非常保守（大概是各种方法中最保守的了），尤其当n很大时，经过Bonferroni法矫正后总的一类错误可能会远远小于既定...这些方法试图限制错误发现的概率（I型错误，在没有实际效果时错误地拒绝无效假设），因此都是相对较保守的。...例如，在一项初步研究中，你可能希望保留尽可能多的显著值，来避免在未来的研究中排除潜在的显著因素。...另一方面，在危及生命并且治疗费用昂贵的医学研究中，得出一种治疗方法优于另一种治疗方法的结论之前，你应该有很高的把握。

2.2K20

R语言多重比较示例：Bonferroni校正法和Benjamini & Hochberg法

p=21825 假设检验的基本原理是小概率原理，即我们认为小概率事件在一次试验中实际上不可能发生。 多重比较的问题 当同一研究问题下进行多次假设检验时，不再符合小概率原理所说的“一次试验”。...P值=P×n Bonferroni法非常简单，它的缺点在于非常保守（大概是各种方法中最保守的了），尤其当n很大时，经过Bonferroni法矫正后总的一类错误可能会远远小于既定α。...这些方法试图限制错误发现的概率（I型错误，在没有实际效果时错误地拒绝无效假设），因此都是相对较保守的。...方法BH（Benjamini-Hochberg，与R中的FDR相同）和BY（Benjamini & Yekutieli）控制错误发现率，这些方法试图控制错误发现的期望比例。...例如，在一项初步研究中，你可能希望保留尽可能多的显著值，来避免在未来的研究中排除潜在的显著因素。

8.9K40

【数据分析 R语言实战】学习笔记 第八章 单因素方差分析与R实现

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...: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

2.2K30

挖掘数据内部联系：相关性分析

此外，当具有协变量时（需要控制的干扰变量），可以使用ggm包中的pcor()函数计算偏相关系数，其使用方法如下： pcor(u, S) 其中u为一个向量，S为变量的协方差矩阵（可以通过函数cov()计算...在R中相关性与偏相关的检验可以通过cor.test()与pcor.test()函数分别进行，其使用方法如下所示： cor.test(x, y,method=c("pearson", "kendall",...若要使所有检验结果正确的概率大于0.95，则需要调整显著水平或更常用的p值校正，一个常见的方法是Bonferroni校正，其原理为在同一数据集做n个独立的假设检验，那么每一个检验的显著水平应该为只有一个检验时的...在R中p值校正可以使用p.adjust()函数，其使用方法如下所示： p.adjust(p, method=p.adjust.methods, n=length(p)) 其中p为相关检验的结果（数值向量...其中mat为数值矩阵，p.adjust为是否需要p值校正，p.adjust.method为矫正方法。在某些很重要的多重或者多元显著性检验（例如差异基因和物种筛查）中，p值校正是必不可少的。

1.1K20

matlab多重比较lsd法,多重比较LSD-t值的计算（附证明方法）

多重比较LSD-t值的计算 问题的提出： 向学术期刊投稿时，“变态”的审稿人向你“索要”LSD-t值，可是SPSS的输出结果中没有这个值——是不是有点悲催？！...)”次对话框中勾选“LSD”)，在SPSS中得到的多重比较结果如下图： 现在，我们来回答前述两个问题的答案： 1、关于LSD-t值的计算：LSD-t=Mean Difference(I-J)/Std....—在保持显著性水平不变的前提下，弃用独立样本t检验，转而寻找新的统计量(即LSD-t)代替独立样本t检验的t统计量来进行组间的比较(依然使用t检验)。...2.本例中，自由度为32-4 =28。 3.使用双尾检验，故TDIST函数第三个参数值为2。...运算过程和运算结果如下图所示： 为了验证计算的正确性，我们将手动计算的p值与SPSS为我们算出来的p值进行对照，如下图所示： 可以看到，甲组和乙组两两比较时手工计算出来的p值(0.0017)和SPSS

3.9K30
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