Présentation de l'article：Tout d'abord, ouvrez le logiciel SPSS sur votre ordinateur et importez les données d'inspection (comme indiqué sur la figure). Ensuite, cliquez sur le menu Analyse et sélectionnez le test T à un échantillon sous Comparer les moyennes (comme indiqué sur la figure). Ensuite, sélectionnez la variable de test et entrez la valeur de test (comme indiqué sur la figure). Cliquez sur le bouton Options (comme indiqué). Entrez le pourcentage de l’intervalle de confiance (comme indiqué). Enfin, les données de résultat du test T sont obtenues (comme le montre la figure).

2024-06-02 commentaire 0  872

Présentation de l'article：Introduction OneSampleT-Test est un test d'hypothèse statistique qui détermine si la moyenne de la population est significativement différente d'une valeur hypothétique. Python nous fournit les ressources dont nous avons besoin pour effectuer ce test. Dans cet article, nous expliquerons comment effectuer un test t sur un échantillon en Python à l'aide de la bibliothèque SciPy. Réalisation d'un test T sur un échantillon La première étape de la réalisation d'un test T sur un échantillon consiste à énoncer les hypothèses nulles et alternatives. L'hypothèse nulle est l'hypothèse selon laquelle la moyenne de la population est égale à la valeur hypothétique. L’hypothèse alternative est à l’opposé de l’hypothèse nulle, c’est-à-dire que la moyenne de la population n’est pas égale à la valeur hypothétique. En supposant que nous disposons d’un ensemble de données et d’une valeur hypothétique pour la mesure de la population

2023-09-17 commentaire 0  1096

Présentation de l'article：Introduction Utilisez un test t à deux échantillons pour comparer statistiquement les moyennes de deux groupes afin de voir s'il existe une différence significative entre eux. Ce test est souvent utilisé dans la recherche scientifique pour déterminer si deux groupes sont significativement différents sur la base d'une variable continue. Dans cet article, nous apprendrons comment effectuer un test t sur deux échantillons à l'aide du module scipy.stats de Python. Réalisation d'un test t à deux échantillons Avant de procéder à la mise en œuvre, comprenons d'abord la base théorique du test t à deux échantillons. Ce test suppose que les deux populations échantillonnées sont normalement distribuées et présentent des variances similaires. L’hypothèse nulle est que les moyennes des deux groupes sont égales, et l’hypothèse alternative est que les moyennes des deux groupes ne sont pas égales. La statistique du test est calculée en divisant la différence des moyennes entre deux groupes par la différence des erreurs types. Nous rejetons l'hypothèse nulle et concluons que si l'estimation

2023-08-31 commentaire 0  1094

Présentation de l'article：Les pré-tests d'amorçage pour tester l'effet de médiation comprennent : des tests de régression pour les relations significatives entre les variables indépendantes et les variables dépendantes ; les tests de corrélation significative avec les variables indépendantes et les variables dépendantes ; les tests de signification globale des effets de médiation ; pour les variables médiatrices Si cela affecte la relation entre la variable indépendante et la variable dépendante ; éliminer les explications alternatives et garantir une taille d'échantillon suffisante pour améliorer l'effet du test.

2024-04-05 commentaire 0  674

Présentation de l'article：1. Vérifiez la configuration de l'ordinateur À l'ère actuelle de développement rapide des technologies de l'information, les ordinateurs sont devenus l'un des outils indispensables dans nos vies et notre travail. À mesure que la technologie matérielle continue de progresser, la vérification de la configuration informatique est devenue plus importante. Qu’il s’agisse d’un travail de bureau quotidien ou d’un jeu performant, il est crucial de comprendre l’importance de la configuration informatique. Voyons ensuite comment vérifier la configuration de votre ordinateur pour vous assurer que votre ordinateur fonctionne toujours de manière optimale. 1. Configuration matérielle La configuration matérielle de l'ordinateur est l'un des facteurs clés affectant les performances. Tout d’abord, nous nous concentrerons sur les composants matériels tels que les processeurs, la mémoire, les disques durs et les cartes graphiques. Lors de la vérification de la configuration matérielle de l'ordinateur, vous devez prêter attention aux points suivants : Processeur : Le processeur est le cerveau de l'ordinateur, affectant la vitesse de fonctionnement et les capacités multitâches. Vérifiez le modèle du processeur et le nombre de cœurs

2024-08-01 commentaire 0  966

Présentation de l'article：Le 24 octobre, dans la rue Ningkang, à Jinan, le personnel de Shandong Feiyue Optoelectronics Technology Co., Ltd. a contrôlé un robot souterrain pour inspecter et accepter les canalisations d'eau de pluie. Robot souterrain Wang Jianshe, inspection et acceptation du robot souterrain de conduite d'eau de pluie, inspection et acceptation du robot souterrain de conduite d'eau de pluie, inspection et acceptation du robot souterrain de conduite d'eau de pluie, inspection et acceptation du robot souterrain de conduite d'eau de pluie, inspection et acceptation de conduite d'eau de pluie

2023-10-27 commentaire 0  894

Présentation de l'article：Le test Bootstrap est une méthode de test non paramétrique qui évalue la signification statistique des différences dans les statistiques d'échantillon en échantillonnant et en calculant des statistiques à plusieurs reprises. Les étapes comprennent : 1. Échantillonnage répété ; 2. Calculer la statistique de chaque échantillon ; 3. Créer la distribution d'échantillonnage de la statistique 4. Calculer la valeur p de la statistique d'origine ; .

2024-04-01 commentaire 0  816

Présentation de l'article：Lorsque la valeur p du test Bootstrap n'est pas significative, les étapes suivantes comprennent : l'évaluation de la taille de l'échantillon, l'examen de la distribution des données, l'exploration d'hypothèses alternatives, l'examen des différences réelles, la prise en compte d'autres tests, la recherche de l'avis d'experts et l'interprétation des résultats avec prudence.

2024-04-05 commentaire 0  1057

Présentation de l'article：Introduction Le test de Grubbs est une méthode de test d'hypothèses statistiques utilisée pour détecter les valeurs aberrantes dans un ensemble de données. Les valeurs aberrantes sont des observations affectées à une distribution de données, également appelées anomalies. Les ensembles de données comportant des valeurs aberrantes ont tendance à être plus susceptibles au surapprentissage que les données présentant une distribution normale/gaussienne. Par conséquent, il est nécessaire de traiter les valeurs aberrantes avant la modélisation de l’apprentissage automatique. Avant le traitement, nous devons détecter et localiser les valeurs aberrantes dans l'ensemble de données. Les techniques de détection des valeurs aberrantes les plus populaires sont QQPlot, l'intervalle interquartile et le test statistique de Grubbs. Cependant, cet article ne discutera que du test de Grubbs pour détecter les valeurs aberrantes. Vous apprendrez : Qu'est-ce que les tests Grubbs et comment les implémenter en Python. Qu’est-ce qu’une valeur aberrante ? Les valeurs aberrantes sont des nombres numériquement très éloignés des autres valeurs de données.

2023-08-28 commentaire 0  890

Présentation de l'article：Les statisticiens utilisent le test F pour vérifier si deux ensembles de données ont la même variance. Le test F porte le nom de Sir Ronald Fisher. Pour utiliser le test F, nous faisons deux hypothèses, une hypothèse nulle et une hypothèse alternative. Nous choisissons ensuite celle des deux hypothèses confirmée par le test F. La variance est une mesure de la distribution des données qui décrit la manière dont les données s'écartent de la moyenne. Les valeurs plus élevées montrent une plus grande dispersion que les valeurs plus petites. Dans cet article, vous apprendrez comment effectuer un F-Test dans le langage de programmation Python et ses cas d'utilisation. Processus de test F Le processus d'exécution d'un test F est le suivant : Tout d'abord, définissez l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative. Hypothèse nulle ou H0 : σ12=σ22 (les variances de population sont égales) hypothèse alternative ou H1 : σ12

2023-09-09 commentaire 0  1184

Présentation de l'article：Le test de Dunn est une technique statistique permettant de comparer les moyennes de plusieurs échantillons. Lorsqu'il est nécessaire de comparer les moyennes de nombreux échantillons afin d'identifier lesquels sont sensiblement différents les uns des autres, le test de Dunn est fréquemment utilisé dans une gamme de disciplines, notamment la biologie, la psychologie.

2023-08-22 commentaire 0  1495

Présentation de l'article：Le test de Brown-Forsythe est un test statistique utilisé pour déterminer si les variances de deux groupes ou plus sont égales. Le test de Levene utilise l'écart absolu par rapport à la moyenne, tandis que le test de Brown-Forsythe utilise l'écart par rapport à la médiane. L'hypothèse nulle utilisée dans le test est la suivante - H0 : Les variances des groupes (population) sont égales. L'hypothèse alternative est que les variances ne sont pas égales. - H1 : Les variances des groupes (population) ne sont pas égales. effectuer le test, nous calculons la médiane de chaque groupe et sa corrélation avec la médiane L'écart absolu du nombre de chiffres. Nous calculons ensuite la statistique F en fonction de la variance de ces écarts. Supposons que la statistique F calculée soit supérieure à la valeur critique dans le tableau de distribution F. Dans ce cas, nous rejetons l’hypothèse nulle et concluons que les variances des groupes ne sont pas égales. En Python, sc

2023-08-31 commentaire 0  1500

Présentation de l'article：Étapes d'interprétation du test d'effet de médiation Bootstrap dans Stata : Vérifier le signe du coefficient : Déterminer le sens positif ou négatif de l'effet de médiation. Valeur p du test : inférieure à 0,05 indique que l'effet médiateur est significatif. Vérifiez l'intervalle de confiance : ne pas contenir de zéro indique que l'effet de médiation est significatif. La comparaison de la valeur p médiane : inférieure à 0,05 confirme en outre l’importance de l’effet de médiation.

2024-04-05 commentaire 0  1289

Présentation de l'article：La récupération des erreurs de validation de formulaire dans Symfony2Handling les soumissions de formulaires et les erreurs de validation est cruciale pour l'expérience utilisateur. Dans Symfony2, le...

2024-10-25 commentaire 0  290

Présentation de l'article：Le test Bootstrap utilise la technologie de rééchantillonnage pour évaluer la fiabilité du test statistique et est utilisé pour prouver la signification de l'effet de médiation : premièrement, calculer l'intervalle de confiance de l'effet direct, de l'effet indirect et de l'effet de médiation, deuxièmement, calculer la signification de l'effet de médiation ; type de médiation selon la méthode de Baron et Kenny ou Sobel et enfin estimer l'intervalle de confiance pour l'effet indirect naturel.

2024-04-05 commentaire 0  865

Présentation de l'article：Comprendre CORS : le contrôle en amont des requêtes Le partage de ressources inter-origines (CORS) implique de permettre un accès contrôlé aux ressources de différentes origines. Pour ce faire, les navigateurs implémentent un mécanisme de « contrôle en amont » pour vérifier si une requête est

2024-10-18 commentaire 0  996

Présentation de l'article：Dans un test Bootstrap de médiation, une valeur p inférieure à 0,05 indique qu'il est extrêmement improbable que la statistique de test observée se produise en l'absence de médiation. L'hypothèse d'absence d'effet de médiation est rejetée et l'effet de médiation est soutenu pour atteindre une signification statistique.

2024-04-05 commentaire 0  1060

Présentation de l'article：Méthode d'exportation des résultats du test Bootstrap : Ouvrez la boîte de dialogue d'exportation : Sélectionnez "Exporter" dans l'onglet "Résultats" de la fenêtre des résultats du test. Sélectionnez le type d'exportation : Sélectionnez le format d'exportation souhaité (CSV, Excel, SPSS, LaTeX) dans la boîte de dialogue Exporter. Sélectionnez les options d'exportation : définissez les options en fonction du type d'exportation (plage de données d'exportation, s'il faut exporter des titres et des commentaires). Spécifier le chemin du fichier : sélectionnez l'emplacement de stockage et le nom du fichier exporté. Cliquez sur « Exporter » : démarrez le processus d'exportation.

2024-04-01 commentaire 0  1033

Présentation de l'article：Conseils de validation de formulaire PHP : Comment utiliser la fonction filter_input pour vérifier les entrées de l'utilisateur Introduction : Lors du développement d'applications Web, les formulaires sont un outil important pour interagir avec les utilisateurs. La validation correcte des entrées utilisateur est l'une des étapes clés pour garantir l'intégrité et la sécurité des données. PHP fournit la fonction filter_input, qui peut facilement vérifier et filtrer les entrées de l'utilisateur. Cet article explique comment utiliser la fonction filter_input pour vérifier les entrées de l'utilisateur et fournit des exemples de code pertinents. un,

2023-08-01 commentaire 0  1095