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R-对多个种群的每个排列运行统计测试的最干净的方法

是使用循环结构和函数来实现。具体步骤如下:

  1. 首先,创建一个函数来执行统计测试。该函数应该接受一个种群的排列作为输入,并返回统计结果。可以使用R中的现有统计函数,如t.test()或wilcox.test(),根据具体需求选择合适的函数。
  2. 接下来,创建一个循环结构来遍历每个种群的排列。可以使用for循环或apply()函数来实现。在每次迭代中,调用统计测试函数并将当前种群的排列作为参数传递给函数。
  3. 在循环中,可以将每个种群的统计结果保存在一个列表或数据框中,以便后续分析和比较。
  4. 最后,可以根据具体需求对统计结果进行进一步的分析和可视化。可以使用R中的绘图函数,如ggplot2包,来创建图表展示不同种群之间的差异。

需要注意的是,以上方法是一种通用的处理多个种群排列的统计测试的方法,具体的实现方式可能会根据具体问题和数据的特点有所不同。

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[1240]   目前SOTA网络大都由多个阶段构成,每个阶段内层具有相同维度,而相邻阶段则用池化进行连接。...,K_s$,节点按顺序排列,仅允许低序号节点连接到高序号节点,节点所有输入进行element-wise sum,每个节点代表卷积操作,卷积后都接BN+ReLU,网络不加入全连接层   每个阶段使用...,L$,然后训练并测试每个模型准确率,这里初始化策略影响不大 Selection  在每一代种群生成前都会进行选择操作,在$t$-th代前,个体$\mathbb{M}{t-1,n}$适应性为$r{...选择后保持种群总数不变,所以一个个体可能会被选择多次 Mutation and Crossover  变异操作包含二进制串每个位进行概率为$q_M$反转,而交叉操作则同时改变两个个体,以概率$...个体变异概率为$p_M$,每组个体交叉概率为$p_C$,具体操作看算法1,虽然这种方法很简单,但是十分有效 Evaluation  在上述操作后,每个个体$\mathbb{M}_{t,n}$进行训练以及测试来获得适应值

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