参考链接： Java程序计算两组之间的差异 今天继续分享一道Java面试题: 题目:Java 中，如何计算两个日期之间的差距？ ...查阅相关资料得到这些知识，分享给大家: java计算两个日期相差多少天小时分钟等 转载2016年08月25日 11:50:00 1、时间转换 data默认有toString() 输出格林威治时间...，比如说Date date = new Date(); String toStr = date.toString(); 输出的结果类似于： Wed Sep 16 19:02:36 CST 2012 ...： 2009-09-16 07:02:36当然啦，你也可以把：hh:mm:ss去掉，输出的结果也就只有年-月-日了 2、时间差 publicstatic String getDatePoor(Date...* 24* 60* 60; longnh = 1000* 60* 60; longnm = 1000* 60; // long ns = 1000; // 获得两个时间的毫秒时间差异
case/control的关联分析，本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点，这些位点就是候选的关联信号，常用的分析方法有以下几种 卡方检验 费舍尔精确检验 逻辑回归 卡方检验是一种用途广泛的假设检验...对于卡方检验，首先需要根据表格中的频数分布计算卡方统计量，公式如下 ? A表示实际频数，T表示理论频数，从公式可以看到，卡方统计量代表的是实际值与理论值之间的差异。...Aa aa Case 30% 15% 55% Control 28% 12% 60% 从数值上看，直观的可以看两组间分布有差异，但是这个差异是由抽样导致的误差还是真实存在的差异不知道。...先假设两组间没有差异，合并样本，再次统计对应的频率，分别为29%， 13.5%，57.5% ，这3个数值就是理论频率, 根据这个频率来计算理论频数 Genotype AA Aa aa Case 100...x 29% 100 x 13.5% 100 x 57.5% Control 100 x 29% 100 x 13.5 % 100 x 57.5 % 然后通过公式来计算卡方值，最终的计算结果为0.61969
a中的星号表示最高和最低五分位数之间的死亡率有显著差异（*P 中的误差线表示95%置信区间。所有设定点百分位数按性别分别计算。 d 中的星号表示显著差异（*P 中的评分函数计算PGS。 在预留的20%测试队列中评估了PGS与表型的关联。 由于已知性别差异，分别计算了男性和女性的HGB、HCT和RBC的PGS五分位数。...使用这些数据计算了诊断风险比，并在患者死亡或最后一次数据收集日期时删失，同时使用年龄（2007年1月1日）和性别作为协变量。...对于 JAK2，为了降低偏差风险，设定点仅使用JAK2测试日期前至少一年的CBC计算。 Para_02 FER和TSH的结果使用UWMC的队列进行了验证。
研究人员利用软件来寻找出生月份与发病率之间的关系，他们利用算法检测了纽约市医疗数据库之后，发现55种疾病与人们出生的季节之间存在着联系。...研究发现1600多种疾病与出生日期有关，其中39种疾病与出生日期之间的关系先前已被证实过。 ? 研究人员们还发现了16种新的联系，其中包括9种心脏病与出生日期之间的联系。...研究人员利用统计检验来检测55种发病率与出生月份之间看似关系不大的疾病，发现结果与他们的预期一致。...至于多动症，哥伦比亚的数据显示患有多动症的675人中大约有一人出生在11月的纽约。这一结果与瑞典一项显示11月份出生的婴儿多动症发病率最高的研究结果相吻合。...研究人员还发现3月份出生的人心房纤维颤动、充血性心衰和二尖瓣病变的发病率最高。每四十位心房纤维颤动的病人中就有一人可能受到了三月份出生的季节性影响。
我们在日常数据相关的工作中，常常需要去推断结果Y是否由原因X造成。“相关性并不意味着因果关系”，相信做数据分析的同学都明白这个道理。...会不会这两组用户本身就是不同质的，即使没有这个干扰变量，他们之间就存在差异。...目标变量outcome：次留 分析过程 首先要看treatment日期前两组用户的留存曲线是否平行，即实验组和对照组是同质的，才可以观察treatment日期之后两组留存曲线的相对关系是否发生了改变。...treatment日期前两天和后一天入组用户活跃比例 我们首先得到第一层差分，即各组内11月16日和11月18日之间的活跃情况的差异。...然后我们计算第二层差分，即两个差异的差异，此计算结果就是我们的处理效用。
单因素方差分析的原理 计算组间差异与组内差异的比值。组间差异即是轻度/中度/重度这三个组之间的差异；组内差异指的是比如重度组内有30个人，这30个人之间的差异叫组内差异。...在实际研究中，可以对正态分布和方差相等这两个条件适当放宽，轻微偏态是可以接受的。 组别数量大于等于两组：两组以上才用单因素方差分析，两组之间更常用的是独立样本T检验。...靠左边的这列只计算到三次项说明提供的数据不支持更高次的计算，这个表中三个次项的结果都大于0.05说明这些模型（线性模型/二次曲线/三次曲线变化）都不符合。...探索性研究：在实验设计阶段由于不明确那些组之间的比较是需要关注的，没办法事先设计好需要比较的组别，因此在拿到数据后，所有组的两两比较都需要进行，以进一步确定到底是那两组之间是存在差异的。...1-4分组，检验类型选择Kruskal-Wallis H检验，并在选项中勾选描述性统计 检验结果显示 TP/NH3L 这两个指标在组间均存在差异，为进一步查看到底是两两之间的存在差异见下面Kruskal-Wallis
为实现分层指标均衡，并加快贪心算法的收敛速度，使用分区随机抽样算法为贪心算法生成初始可行解，使初始解中不同分层的重要指标尽可能均衡，实验组和对照组之间的最大均值相对差异满足一个更加宽泛的差异水平条件。...步骤 5：差异评估 计算所有候选分组两两之间的指标相对差异，若未满足条件，则重新进行步骤 4 抽样生成新候选，最多迭代次。...步骤 2：预计算与实体分桶 算法迭代开始前，先预计算两组在各指标变量上的均值（或总值）及相对差距，并将两组样本划分为多个交换桶（也可以根据给定的分组变量指定交换桶）。...想要计算模块度，需要输入一张完整的有向无权图，和社区发现的结果，即将分流的结果和用户的历史流量数据输入即可计算。...分流后 t 检验通过率：分流数据时间点后 14 天内，两组分流结果中所有指标变量均通过 T 检验，则视为本次分流“通过”，反之视为不通过，同样多次反复分流计算其通过概率。
，我们还计算了两个参与者之间的绝对RT差异的平均值和估计由计算机随机生成的目标时间（RTpc-diff）。在等式中，RTp1和RTp2分别代表参与者1和参与者2的RTs，RTC是两组估计的目标时间。...对每个试验计算这两个行为指标，然后在每个参与者的所有试验中取平均值。然后采用独立样本t检验来检验协调组和对照组之间是否存在显著差异。...2.4.4 IBS与行为间关系采用一种数据分割方法来检测任一频率和任一通道的IBS和行为数据之间的相关性，并通过FDR方法校正，只报告了两组之间在不同分析中存在的一致性差异的频带范围内的相关性结果。...当我们观察到模式时，我们进一步检验了使用cocor工具在两组中这些行为得分和IBS数据之间不同的相关性之间是否存在显著差异。此外，还对两组学生进行了中介分析，以检验责任归因是否中介了IBS和奖励分配。...结果3.1 操作检查：行为协调独立t检验表明，在协调组中，两个参与者之间的RTs的差异（RTpp-diff）显著小于对照组，此外，协调组中两个参与者之间RTs与由计算机生成的目标时间（RTpc-diff
按照自主神经性与神经性糖尿症状分别划分了7和4个症状。评分结束开始下一次扫描，评分过程中患者无法看到多指标下的客观评判结果，消除真实评分对其自评的影响。...另一项研究中发现在12名对照与11例IAH患者之间在丘脑和眶额皮层有8%到10%的差异。根据以上研究结果，本文有80%的把握在12位患者的效应大小为0.6，局部CBF变化约为5%。...核磁数据的采集与分析 数据采集 Asl 数据的采集使用Ge的3T核磁扫描设备，使用pCASL序列采集，并在采集主机上导出计算完成的CBF数据，除了asl数据外还采集了被试T1和T2...血糖与葡萄糖的相关性 实验被试的血糖水平都符合要求，且在两组之间无统计学差异。...正血糖阶段HA组和IAH组的平均血糖含量分别处于96±6mg/dL 以及97±8mg/dL，两组之间无明显不同（p=0.92），低血糖阶段两组血糖含量分别为47±2mg/dL以及46±3mg/dL，组间亦无显著差异
统计学课本中写到：没有统计显著性则不能‘证明’零假设（关于两组之间无差或者两个实验组和对照组的假设）。同时，统计显著性也不能‘证明’其他假设。...普遍的问题 首先明确必须停止的事：我们不应该仅仅因为p值大于某个临界值，比如0.05或者因为零在置信区间，而下结论说两组之间‘没有差异’或者‘没有关联’。...比如说，在一系列研究消炎药的服用效果的研究中，因为这些研究的结果没有呈现统计的显著性，一些研究人员就下结论说服用这些药物与新发的心房颤动（最常见的干扰心跳频率的症状）没有关联，同时这一结果与那些早期呈现统计显著的研究相悖...解释点估计，同时承认其不确定性 ，将阻止你做出“无差异”的虚假结论，并避免过度自信的论断。 第三，与它来自的0.05阈值一样，用于计算区间的默认95％本身就是一种任意约定。...并且，如在抗炎药物实例中，当它们施加的二分法被视为科学标准时，区间估计可以使统计显着性的问题永久存在。 最后，最重要的是要保持谦虚：兼容性评估取决于用于计算区间的统计假设的正确性。
因此，我们希望尝试减少正在进行的洗牌数量或减少正在洗牌的数据量。 Map-Side减少 在洗牌过程中聚合数据时，与其传递所有数据，不如合并当前分区中的值，只传递洗牌中的结果。...然而，仍有必要检查执行图和统计数据，以减少未发生的大洗牌。 在实践中 为了分割数据，我们将添加一个列，该列将开始日期转换为一周中的一天、工作日，然后添加一个布尔列，以确定这一天是周末还是周末。...数据也需要一些清理，以消除错误的开始日期和持续时间。...这种不平等的处理分割在Spark作业中很常见，提高性能的关键是找到这些问题，理解它们发生的原因，并在整个集群中正确地重新平衡它们。 为什么?...将CSV文件加载到69个分区中，将这些文件拆分为isWeekend，并将结果合并为200个新的分区。
结果 3.1 全脑水平组对比 在全脑水平上的招募和整合系数是通过在每个受试者的所有大脑区域平均得到的。如图2所示，ADHD患者的整合得分显著降低。然而，两组之间的招募得分没有显著差异。...它是通过两次平均运算得到的。第一次是对每个被试的所有重复实验产生的模块忠诚矩阵进行平均;第二次是分别计算两组受试者模块忠诚矩阵的平均值。...对于在整合方面产生显著群体差异的5个功能网络，我们将这些值分解为rsn to rsn的整合值。直观上，两个RSNs之间的整合系数可以计算为两个RSNs中节点相互对齐概率的平均值。...在控制FDR校正时，结果显示在皮层下网络中，两组在招募方面有显著差异的脑区主要分布在双侧丘脑和双侧壳核(图6A，见补充表S2)。...我们主要关注两组之间显示有统计学差异的区域。基于Spearman相关性，皮层下网络在招募方面与ASRS得分呈显著负相关(图8A)。
几代人以来，研究者一直在警告：统计不显著的结果并不能「证明」零假设（null hypothesis，即假设各组之间没有差异或一种处理方法对某个测量结果无影响），统计显著的结果也不能「证明」某个假设。...大家都知道夸大其辞的文献中充斥着这样的误解，大家可能不太了解的是这可能导致研究的结果之间互相冲突，最后什么也说明不了。 我们建议科学家不要落入这些误解的陷阱，成为牺牲品。...别再分类 这个问题更在于人类和认知，而不是统计：将结果分为「统计显著」和「统计不显著」会让人类认为以这样的方式划分的事项是不同类别的。...在这样做的同时，研究者也应该记住：给定用于计算区间的统计假设，区间限制之间的所有值都与数据合理地兼容。因此，单独取出该区间内的一个特定值（比如无效值）来进行「表明」是没有意义的。...举个例子，上面的研究者可能会写到：「和之前的研究一样，我们的结果表明：使用这种抗炎药，病人患新发心房颤动的风险增加了20%。
，然后计算这两组数据的差异和确定该差异是否存在统计上的显著性，最后根据上述结果对假设做出判断。...（p 值其实就是计算拒绝域的概率值，放一张图，方便大家更好的理解） ? 2.3 检验统计量 我们来看下假设检验的原假设：实验组和对照组无显著差异。那么该怎么去描述两组实验有差异呢？...我们需要一个统计量来描述两组实验。 在 A/B 测试中我们关注的两组实验转换率的差异，所以我们可以通过样本的转换率 来衡量两组实验的差异。所以原假设可以翻译为： （两者转换率没差别）。...检验统计量是用于假设检验计算的统计量，实际上是对总体参数的点估计量，但点估计量不能直接作为检验统计量，只有将其标准化后，才能用于度量它与原假设的参数值之间的差异程度。...（当然划分界线没那么严格，29 次也可以用 z 检验） 补充学习大数定律：在无数次独立同分布的随机事件中，事件的频率趋于一个稳定的概率值，这是大数定律。两者在不同的维度上。
，这是一个多组学的文章套路。...这个课程是根据最新的4分多的文章进行讲解，将突变数据和转录组数据，以及药物敏感性数据进行联合分析。 首先我们从TCGA官网下载转录组数据和临床数据，整理得到转录组和临床数据库的表格。...同时从cBioPortal获取基因的突变情况，得到突变的图形。根据突变情况，我们将病人分成野生型和突变型两组，计算两组的差异基因。...同时对差异基因进行GO和KEGG富集分析，探索基因突变可能影响的功能和通路。接下来，我们对差异基因构建蛋白互作网络，查看蛋白之间的相互作用关系。...为了将网络划分成不同的功能模块，我们把PPI网络划分成不同的子网，并对子网络进行功能分析。最后，我们通过GDSC数据库查看病人在基因突变后，对药物敏感性的影响。
，在上一篇文章的MoLORA思想上设计了LoRAMoE方法，将LoRA专家们划分为两组，一组用于保留预训练参数就可以处理好的（和世界知识相关的）任务，一组用于学习SFT过程中见到的新任务，如下图所示：...Frobenius范数的平均值，可视化如下： 横轴为模型层数，纵轴为专家权重之间的差异程度。...可以看出，层数越高（约接近输出端），专家之间的差异程度越大，而低层的专家之间差异程度非常小，大模型底层的LoRA专家权重存在冗余。...四种在不同中间层之间划分专家个数的方式。...具体实现中，作者将LLaMA的32层从低到高分为4组，分别是1-8、9-16、17-24、25到32层，以上四种划分方式总的专家个数相等，具体划分分别为： • MoLA-△：8-6-4-2 • MoLA
前言T检验是一种用于比较两个独立样本均值差异的统计方法。它通过计算T值和P值来判断样本之间是否存在显著性差异。通常情况下，我们会有两组数据，例如一组实验组和一组对照组。...T检验的原假设是两组样本的均值相等，备假设是两组样本的均值不相等。T检验会计算一个T值，表示两组样本均值之间的差异。同时，还会计算一个P值，用来判断这个差异是否显著。...让我们探究一下它们之间的联系。我们通过计算T值来判断两组样本均值是否有显著差异。如果计算得到的T值较大，意味着两组样本的均值差异较大，反之则差异较小。...因此，T值的大小也会帮助我们判断两组样本均值之间的差异是否具有统计学意义。总结独立样本T检验适用于比较两组独立样本的均值差异，而配对T检验则适用于比较同一组样本在不同条件下的均值差异。...在Python中，我们可以利用scipy库进行T检验的实现和结果判断。通过比较P值与显著性水平，我们可以判断两组样本均值是否存在显著差异。T值的大小也对判断两组样本均值差异的统计学意义起着重要作用。
他们很少了解数据可能会不平衡，这意味着他们的集合在他们的集合中可能存在典型的良好行为，而在他们的集合中可能存在典型的行为，然后，这种偏差可以从预测过程传播到实验结果。...如果给定数据集，它可以确定一个人的正常颤动与帕金森病患者的颤动之间的差异。它还可以作为两年之前发布的无监督行为分割平台B-SOiD的补充方法。...除了是一个有效的程序之外，A-SOiD还易于访问，能够在普通计算机上运行，并且可以在GitHub上开源。 从反映镜子生殖器调查的调查中分割出两个子类的视频示例。...Schwarz计划在自己的中实验室使用A-SOiD来进一步研究这种大脑和行为之间的关系。Yttri 计划将 A-SOiD 与其他工具结合使用来研究自发行为背后的机制神经。...“A-SOiD 是一个重要的发展，允许基于人工智能进入行为分类，因此是更好地理解大脑希望活动和行为之间因果关系的独一无二的机会，”施瓦茨说。
51、声音遇到凹的反射面，造成某一区域的声压级远大于其它区域称为声聚焦。 52、声音在室内两面平行墙之间来回反射产生多个同样的声音，称为颤动回声。...66、声波在不同物质中传播，其速度快慢依次为金属>木材>水>空气。 67、回声的产生是由于反射声与直达声相差50ms以上。 68、颤动回声的产生是由于声音在两个平行光墙之间来回反射。...87、最佳混响时间选择最短的场所是多轨分期录音棚。 88、适宜设计混响时间可调节的场所是多功能厅。 89、赛宾公式适用于计算吸声系数较小的房间的混响时间。...90、艾润公式适用于计算各类房间的混响时间。 91、赛宾公式的内容为：混响时间等于0.161X房间容积/房间表面积X吸声系数。...95、分贝的正确写法是dB。 96、音乐简谱中的1与ⅰ之间相距一个倍频程。 97、音乐简谱中的1与2之间相距1度。 98、声速C、声波频率?、声波波长λ，其间关系是C=fxλ。 99、声波频率?
该函数联合使用相似性网络融合(SNF)和一致性聚类(CC)的方法整合多组学数据进行聚类。 首先，SNF分别利用RNAseq数据和miRNA数据计算患者之间的相似度。...然后，整合RNAseq和miRNA这两类数据类型计算出的患者之间的相似度，根据整合的相似度构建融合的患者相似度矩阵，作为CC的样本距离，进行聚类。...对上一步构建的ceRNA网络的每个节点进行Cox回归分析，并以每个节点的中位表达水平将样本分为两组生存分析。...对mRNAs进行主成分分析（PCA），根据第一主成分（PC1）的中位表达水平将样本分为两组，进行生存分析。结果显示PC1表达水平越高预后越差。...图7 hub ceRNA调控网络特点 小结 从TCGA数据库中获取STSs的RNAseq和miRNAseq数据，通过相似性网络融合(SNF)和一致性聚类(CC)划分整合多组学数据对样本进行聚类，划分成了三个亚群
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