一、国内实验室信息化管理现状 1、实验室未采用现代化的管理手段，单机调用模版形成检验报告、原始记录等，各环节在单机上操作，数据安全性和完整性无法保证。 2、接诊单、任务书、检验报告、原始记录的信息量大，填写麻烦，各科室间没有衔接相同的数据需人工录入，重复工作较多，降低了工作效率
JDK环境变量设置以及检验是否配置成功 1.按照默认路径安装jdk和java，这样容易寻找绝对路径 2.右键我的电脑->属性->高级设置->环境设置 系统设置 添加JAVA_HOME 参数为JDK安装的路径再添加PATH 参数为JDK安装的路径后加\bin再添加CALSSPATH 参数为JDK安装的路径后加\lib
现在，我们对正态分布的参数假设检验进行讨论，这也是本系列的最后一部分内容。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录Part 1：基本步骤Part 2：正态分布假设检验 Part 1：基本步骤 正态总体\(N(\mu,\sigma^2)\)参数的假设检验不外乎遵循以下的步骤：
在之前的内容中，我们完成了参数估计的步骤，今天起我们将进入假设检验部分，这部分内容可参照《数理统计学教程》（陈希孺、倪国熙）。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录Part 1：什么是假设检验Part 2：拟合优度检验Section 1：离散型（分布已知）Section 2
目录 jwt简介jjwt实现jwtjava-jwt实现jwt说明 jwt简介 Json web token（JWT）：使用HMAC或RSA算法加密用户信息生成token，存储在客户端（浏览器），客户端请求服务端时携带上token，服务端解密token获取用户信息。 优缺点 优点：token包含了用户的id、昵称、头像等基本信息，避免了
简介 电器用品安全认证制度是依据电器用品安全管理法实行的强制和自律(自愿)安全确认认证制度，是得到安全认证制造/销售制度。 申请安全认证的对象 国内外生产电器产品，组装，加工的所有事业者（法人或个人） 安全认证制度及方法 以产品型号申请认证，分为基本型号和派生型号 为了区分
数据分析师需要掌握的基本 数据分析师基本掌握： 数据预处理 正态性检验 T检验 F检验 去除异常值 缺失值处理 方差检验 卡方检验 非参数检验 置信区间 资深数据分析师基本掌握： 多元回归 主成分分析（PCA) 因子分析 聚类分析 神经网络 时间序列 关联规则 决策树 xgboost 堆砌模
常用按时间顺序排列的1组随机变量X1,X2...Xt来表示1个随机事件的时间序列,简记为{Xt};用x1,x2...xn表示该随机序列的n个有序观测值,称为序列 长度为n的"观测值序列",简记为{xt,t=1,2...n} 一.时间序列的预处理 对观测值序列的纯随机性和平稳性的检测称为"序列的预处理",根据
在网上查了很久有关MK突变检验的代码，大部分都是基于matlab实现。由于本人不熟悉matlab，于是将matlab代码转换成了python代码，并最终调试出正确可运行的代码。 Manner-Kendall(M-K)—突变检验原理 代码 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot a
6 统计量计算 6.1 均值 6.2 方差 6.3 自协方差 6.4 自相关系数 7 平稳性检验 7.1 绘制时间序列图像 7.1.1 实例一 7.1.2 实例二 7.2 绘制自相关系数图 7.2.1 pandas绘制 7.2.2 statsmodels绘制 7.3 假设检验--趋势性检验 7
1，假设H0（分析师不想要的、不相关、系数等于0、随机、一般放在分子上、看自由度df） 备择假设 H1（想要的，归因有关系） 2，“一次实验，小概率事件不会发生”，每个行业的小概率值不一样， 定义小概率----双方商量 5%。。。 3，抽样 4，方法 t：相减除以标准误 5，证明 标准误：s/sqrt（n） z分布： 3倍标准差
逻辑回归模型 一、优点和不足 二、对变量的要求 当用逻辑回归模型来构建评分模型时，入模变量需要满足以下条件： 1、变量间不存在较强的线性相关性和多重共线性。可在单变量分析和多变量分析过程中予以解决，删除相关性较高的某些变量。 2、变量具有显著性。可从模型的返回参数中的P
2020年真是不寻常的一年。过年时候小妹儿感冒严重，大半夜的还在跑医院，没时间关注新闻。一点点间隙时间看QQ群里说火神山上线的事，当时还奇怪什么医院为啥挑大年上线，一直到初四才知道火神山是个啥。这时候就开始了封路节奏，村道都拦起来了，被困在乡里的医院天天远程支援，到处都笼罩
前言 本文主要分享一些行业经验与方案，欢迎大家提出更好的建议，互相进步！ 随着移动应用的不断扩张，所涉及到的领域也越来越广，在生产管理过程中单纯的电脑版系统已经远远不能满足企业的需求，越来越多的用户都希望一些纸档的操作模式能够转变为当下流行的移动应用，也就是通过手机或者平板
【数据分析师 Level 1 】17.分类分析 1相关性检验 列联表和卡方检验 分类变量之间的相关性一般可以采用列联表分析或卡方检验的方法来进行验证。 列联表是两个分类变量的分类水平之间形成的交叉频数表，通过计算行百分比或列百分比，对实际频率和期望频率进行对比分析，例如一个经典的
PEARSON’S PRODUCT MOMENT CORRELATION COEFFICIENT T-TEST皮尔逊积矩相关系数t检验，又叫皮尔逊积矩相关系数t检验 用途：用来检验两个连续变量是否具有显著相关性 原假设：两个变量没有显著相关性（相关系数显著不为0） 备择假设：两个变量具有相关性 要求： 1.两个变量可以具有不同的尺度，也
原因：销售直接在原有产生检验批的交货单上改变了交货数量导致，5300只是刚开始产生检验批的来源，5400是直接在原有交货单上改数量产生订单，实际上如果交货单数量做错了应该产生新的检验批，而不是在原有的交货单上面直接改数量。如果直接在原有交货单上直接改数量就会导致原来的检
就当为CSDN这方面的python开源做点贡献哈哈哈 素性检验（Eratosthenes筛选法） 算法原理 python代码 #素数检验 def PrimalityTest(n:int): m=n p=2 while p<m**0.5: if m%p==0: m/=p else:p+=1 if m==n: return True
参考 ：ZOE’s MindMap、 统计学（贾俊平版） 阅读提示：内容较长为了检索便捷；如有错误，请指出。 笔记提示：部分内容暂时未完善，后续不断更新 数学基础扫盲 认识1. 描述性统计1.基本概念2.表格图形1.单变量2.双变量 2.数值方法1.中心位置的度量2.变异程度的度量3.分布形态的度量偏
文章目录 1 定义 & 基本原理1.1 假设检验1.2 基本原理1.3 显著性水平1.4 假设的2种形式1.5 检验形式1.6 检验步骤1.7 检验结果 2 不同の假设检验2.1 T检验基本概念检验步骤应用例子1：单一样本T检验（One-Sample T Test）应用例子2：独立样本T检验（Independent-Samples T Test）应用例
learning why, thinking what, then forgetting how. 随着时间的流逝，知识总会被遗忘和被沉淀，我们无法选择去遗忘那一部分，但是我们可以选择去沉淀那一部分。 教材为：《数理统计（孙海燕等）》 第三章 假设检验 统计推断主要分为参数估计和假设检验。假设检验是先假设总体的分
有时我们会遇到判定两组数据的均值或方差是否相等，我们可以利用t-检验判断均值是否相等（如何进行t-检验），而对于方差，我们同样有检验方法，要比用t-检验判断均值是否相等简单的多。 我们用的就是scipy.stats.levene()，只需往里输入我们要检验的数据即可，不过必须是一维的。最后结
分析方法 频率分析 主要用于查看数据基本分布特征，数据清晰，各种统计量、基本报告数据源等 数据探索 探索性分析主要是从统计的角度查看统计量来评估数据分布，主要用于异常值侦测、正态分布检验、数据分段、分位点测算等 交叉表分析 交叉分析、是市场研究的主要工作，大部分研究分
方差齐性 在方差分析有一个重要的前提叫方差齐性 先讲讲什么是方差齐性，方差齐性是指不同组间的总体方差是一样的。那为什么方差分析的前提是要组间的总体方差保持一致呢？先想想方差分析是做什么呢？方差分析是用来比较多组之间均值是否存在显著差异。那如果方差不一致，也就意味着
摘要： 统计检验能有效确定从样本统计推断至总体时所犯错误的概率，其在医学、临床试验。观察性研究方面有着重要意义。近年来期刊编辑和统计顾问越来越关注医学文献中显着性检验和P值的过度使用和误解。为了澄清对统计学检验和P值的误解和误用，本文通过回顾P值相关理论，总结了P值
