摘要: print "How old are you?",age = raw_input()print "How tall are you?",height = raw_input()print "How much do you weigh?",weight = raw_input()print "So, ... 阅读全文
posted @ 2015-07-20 14:51 机器学习算法与Python 阅读(995) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: Title========================================================This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring web ... 阅读全文
posted @ 2015-07-16 11:05 机器学习算法与Python 阅读(639) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 11.2对应分析在很多情况下,我们所关心的不仅仅是行或列变量本身,而是行变量和列变量的相互关系,这就是因子分析等方法无法解释的了。1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析,也称关联分析、R-Q型因子分析,其是一种多元相依变量统计分析技术。它通过分析由定性变量构成的交互汇总表,来揭示... 阅读全文
posted @ 2015-07-01 14:16 机器学习算法与Python 阅读(8183) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 方差分析泛应用于商业、经济、医学、农业等诸多领域的数量分析研究中。例如商业广告宣传方面,广告效果可能会受广告式、地区规模、播放时段、播放频率等多个因素的影响,通过方差分析研究众多因素中,哪些是主要的以及如何产生影响等。而在经济管理中,方差分析常用于分析变量之间的关系,如人民币汇率对股票收益率的影响、... 阅读全文
posted @ 2015-06-22 21:57 机器学习算法与Python 阅读(48627) 评论(2) 推荐(2) 编辑
摘要: 访问矩阵元素>> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];>> x=A(2,3)% 双下标访问x =6>> x=A(2)% 单下标访问x =4单下标访问时相当于访问A所转成的向量的元素。>> A(3:6)ans =7 2 5 8>>y4=A(:,1:2)%提取A的前两列元素y4 =1 24 57... 阅读全文
posted @ 2015-06-10 21:29 机器学习算法与Python 阅读(479) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 构造方法在Python中创建一个构造方法很容易。只要把init方法的名字从简单的init修改为魔法版本__init__即可:>>> class FooBar:... def __init__(self):... self.somevar=42... >>> f=FooBar()>>... 阅读全文
posted @ 2015-06-02 22:37 机器学习算法与Python 阅读(1339) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 卡方检验的功能与意义SPSS的卡方检验是非参数检验方法的一种,其基本功能足通过样本的频数分布来推断总体是否服从某种理论分布或某种假设分布,这种检验过程是通过分析实际的频数与理论的频数之间的差别或是说吻合程度来完成的。相关数据随机抽取100名某地新生婴儿性别。研究该地区新生婴儿男女比例是否存在明显的差... 阅读全文
posted @ 2015-05-27 21:53 机器学习算法与Python 阅读(3202) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 假设检验及R实现7.1假设检验概述对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验。7.1.1理论依据假设检验之所以可行,其理沦背景是小概率理论。小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的,但是它一以发生,我们就有理由拒绝原假设:反之,小概率事件没有发生... 阅读全文
posted @ 2015-05-25 23:09 机器学习算法与Python 阅读(12078) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 单一样本t检验的功能与意义spss的单一样本t检验过程是瑕设检验中最基本也是最常用的方法之一,跟所有的假没检验一样,其依剧的基木原理也是统计学中的‘小概率反证法”原理。通过单一样本t检验。我们可以实现样本均值和总体均值的比较,所以单一样本t检验过程也属于均值比较这一体系例:高校体检第一次体检男生平均... 阅读全文
posted @ 2015-05-25 22:50 机器学习算法与Python 阅读(1638) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 6.3两正态总体的区间估计(1)两个总体的方差已知在R中编写计算置信区间的函数twosample.ci()如下,输入参数为样本x, y,置信度α和两个样本的标准差。> twosample.ci=function(x,y,alpha,sigma1,sigma2){+ n1=length(x);n2... 阅读全文
posted @ 2015-05-23 22:55 机器学习算法与Python 阅读(4754) 评论(0) 推荐(2) 编辑