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使用python中的Numpy进行t检验

本系列将帮助你了解不同的统计测试,以及如何在python中只使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用的程序之一。...但是,即使是经常使用t检验的人,也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。...为了验证这一点,研究人员将使用t检验来确定整这样的情况会不会一直发生。 什么是t分数 t分数是两个组之间的差值与组内差的比值。t分数越大,组间的差异越大。t分数越小,组间的相似度就越大。...t分数为3代表这些组是彼此之间的三倍。当你运行t-score时,t值越大,结果越可能重复。 t分数越大,这些组差异越大。 如果t分数越小,这些组越相似的。 什么是T值和P值 “足够大”多大?...因此,我们使用一个表来计算临界t值: ? 在python中,我们将使用sciPy包中的函数计算而不是在表中查找。(我保证,这是我们唯一一次需要用它!)

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t-SNE完整笔记 (附Python代码)

我们先介绍SNE的基本原理,之后再扩展到t-SNE。最后再看一下t-SNE的实现以及一些优化。...即参数更新中除了当前的梯度,还要引入之前的梯度累加的指数衰减项,如下: [Y^{(t)} = Y^{(t-1)} + \eta \frac{\delta C}{\delta Y} + \alpha(t)...(Y^{(t-1)} - Y{(t-2)})]这里的(Y{(t)})表示迭代t次的解,(\eta)表示学习速率,(\alpha(t))表示迭代t次的动量。...与SNE不同,主要如下: 使用对称版的SNE,简化梯度公式 低维空间下,使用t分布替代高斯分布表达两点之间的相似度 t-SNE在低维空间下使用更重长尾分布的t分布来避免crowding问题和优化问题。...(q_{ij})(参见上面的公式) 计算梯度(参见上面的公式) 更新 (Y^{t} = Y^{t-1} + \eta \frac{dC}{dY} + \alpha(t)(Y^{t-1} - Y^{t-

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T检验

什么是T检验? T检验是假设检验的一种,又叫student t检验(Student’s t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。...,可以得出t=(17.17−20)/(2.98/√10)=−3.00由于t统计量服从自由度为9的t分布,我们可以求出t统计量小于-3.00的概率,即下图阴影部分面积 p值 通过查询t分位数表(见附录)...根据t分位数表,我们查出当自由度为9时,t⩽−1.833的概率为0.05,因此,拒绝域为{t|t⩽−1.833} 4....t检验分为单总体t检验和双总体t检验 单总体t检验 检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数差异是否显著。...t=4之后的曲线下面积其实就是P值: 为什么t统计量服从t分布 单样本t检验 独立样本t检验 配对样本t检验 可将两配对样本对应元素做差,得到新样本,这个新样本可视作单样本,与单样本t检验统计量证明方法相同

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int8_t、int16_t、int32_t转换

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 文件中有四个字符 abcd 以int32_t读入只有1个数: 1684234849 转为二进制:1100100011000110110001001100001...每8位分隔(最前面补了个0):01100100、01100011、01100010、01100001 转十进制:100、99、98、97,即 dcba 可以看到第一个字符在最低位 int8_t(1684234849...) 截取最低8位,得到97,即 a int8_t(1684234849>>8) 向右移动8位后截取最低8位,得到98,即 b 转int16_t 同理。...反之,如果将int32_t数字写入文件:1684234849 以int8_t读出,会依次读到97、98、99、100,即abcd int8_t 还原为int32_t: int32_t(int32_t(100...) << 24 | int32_t(99) << 16 | int32_t(98) << 8 | int32_t(97)) 结果为1684234849 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https

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