記事の紹介：まず、コンピュータで SPSS ソフトウェアを開き、検査データをインポートします (図を参照)。次に、[分析] メニューをクリックし、[平均の比較] で 1 サンプル T 検定を選択します (図を参照)。次に、テスト変数を選択し、テスト値を入力します (図を参照)。 [オプション] ボタンをクリックします (図を参照)。信頼区間のパーセンテージを入力します (図を参照)。最後に、T テストの結果データが得られます (図を参照)。

2024-06-02 コメント 0  872

記事の紹介：はじめに OneSampleT テストは、母集団平均が仮説値と大きく異なるかどうかを判断する統計的仮説検定です。 Python は、このテストを実行するために必要なリソースを提供します。この記事では、SciPy ライブラリを使用して Python で 1 サンプルの t 検定を実行する方法を紹介します。 1 サンプル T 検定の実行 1 サンプル T 検定を実行する最初のステップは、帰無仮説と対立仮説を記述することです。帰無仮説は、母集団の平均が仮説値に等しいという仮定です。対立仮説は帰無仮説の逆であり、母集団平均は仮説値と等しくありません。データと人口平均値の仮説値を持っていると仮定します。

2023-09-17 コメント 0  1096

記事の紹介：はじめに 2 サンプルの t 検定を使用して 2 つのグループの平均を統計的に比較し、それらの間に有意な差があるかどうかを確認します。この検定は、連続変数に基づいて 2 つのグループが大きく異なるかどうかを判断するために、科学研究でよく使用されます。この記事では、Python の scipy.stats モジュールを使用して 2 サンプルの t 検定を実行する方法を学びます。 2 標本 t 検定の実行 実装に進む前に、まず 2 標本 t 検定の理論的基礎を理解しましょう。この検定では、2 つのサンプル母集団が正規分布しており、分散が同様であると仮定しています。帰無仮説は 2 つのグループの平均が等しいということであり、対立仮説は 2 つのグループの平均が等しくないということです。検定統計量は、2 つのグループ間の平均の差を標準誤差の差で割ることによって計算されます。帰無仮説を棄却し、推定値が

2023-08-31 コメント 0  1094

記事の紹介：媒介効果をテストするためのブートストラッピング事前テストには、独立変数と従属変数の間の有意な関係についての回帰テスト、独立変数および従属変数との有意な相関についての潜在的な媒介変数、媒介効果の全体的な有意性についてのソーベル/グッドマン テスト、条件効果テストが含まれます。媒介変数については、独立変数と従属変数の間の関係に影響を与えるかどうか、代替説明を排除し、検定効果を向上させるために十分なサンプル サイズを確保します。

2024-04-05 コメント 0  674

記事の紹介：1. コンピュータの構成を確認する 情報技術が急速に発展した今日、コンピュータは私たちの生活や仕事に欠かせないツールの 1 つとなっています。ハードウェア技術が進歩し続けるにつれて、コンピュータ構成の検証がより重要になってきています。毎日の事務作業であっても、高性能ゲームであっても、コンピューター構成の重要性を理解することが非常に重要です。次に、コンピュータの構成をチェックして、コンピュータが常に最高の状態で動作していることを確認する方法を見てみましょう。 1. ハードウェア構成 コンピュータのハードウェア構成は、パフォーマンスに影響を与える重要な要素の 1 つです。まず、プロセッサ、メモリ、ハードドライブ、グラフィックス カードなどのハードウェア コンポーネントに焦点を当てます。コンピューターのハードウェア構成を確認するときは、次の点に注意する必要があります。 プロセッサー: プロセッサーはコンピューターの頭脳であり、実行速度とマルチタスク機能に影響を与えます。プロセッサーのモデルとコア数を確認する

2024-08-01 コメント 0  964

記事の紹介：10月24日、済南市寧港街で、山東飛越光電子技術有限公司のスタッフが地下ロボットを制御し、雨水管の検査と受け入れを行った。 Wang Jianshe 地下ロボット、雨水管地下ロボットの検査と受け入れ、雨水管地下ロボットの検査と受け入れ、雨水管地下ロボットの検査と受け入れ、雨水管地下ロボットの検査と受け入れ、雨水管の検査と受け入れ

2023-10-27 コメント 0  894

記事の紹介：ブートストラップ テストは、サンプリングと統計量の計算を繰り返して、サンプル統計量の差の統計的有意性を評価するノンパラメトリックなテスト方法です。手順には次が含まれます: 1. サンプリングを繰り返す; 2. 各サンプルの統計量を計算する; 3. 統計量のサンプリング分布を作成する; 4. 元の統計量の p 値を計算する; 5. p 値に基づいて結論を引き出す。

2024-04-01 コメント 0  815

記事の紹介：ブートストラップ テストの p 値が有意ではない場合、次のステップには、サンプル サイズの評価、データ分布の調査、代替仮説の探索、実際の差異の調査、他のテストの検討、専門家の意見の求め、結果の慎重な解釈が含まれます。

2024-04-05 コメント 0  1057

記事の紹介：はじめに グラブス検定は、データセット内の外れ値を検出するために使用される統計的仮説検定方法です。外れ値は、データ分布に割り当てられる観測値であり、異常とも呼ばれます。外れ値を含むデータセットは、正規分布/ガウス分布のデータよりも過学習の影響を受けやすい傾向があります。したがって、機械学習モデリングの前に外れ値に対処する必要があります。処理する前に、データセット内の外れ値を検出して特定する必要があります。最も一般的な外れ値検出手法は、QQPlot、四分位範囲、および Grubbs 統計検定です。ただし、この記事では、外れ値を検出するための Grubbs テストについてのみ説明します。 Grubbs テストとは何か、およびそれを Python で実装する方法を学びます。異常値とは何ですか?外れ値は、他のデータ値から数値的に大きく離れた数値です。

2023-08-28 コメント 0  889

記事の紹介：統計学者は F 検定を使用して、2 つのデータセットの分散が同じかどうかを確認します。 F テストは、ロナルド フィッシャー卿にちなんで名付けられました。 F 検定を使用するには、帰無仮説と対立仮説という 2 つの仮説を立てます。次に、2 つの仮説のうち、F 検定によって裏付けられた方を選択します。分散は、データが平均からどのように逸脱しているかを示すデータ分布の尺度です。値が大きいほど、値が小さい場合よりも分散が大きくなります。この記事では、Python プログラミング言語で F テストを実行する方法とその使用例を学習します。 F 検定のプロセス F 検定を実行するプロセスは次のとおりです。 まず、帰無仮説と対立仮説を定義します。帰無仮説または H0: σ12=σ22 (母集団の分散は等しい) 対立仮説または H1: σ12

2023-09-09 コメント 0  1183

記事の紹介：ダンの精巣は、いくつかのサンプルのサンプルを比較するための統計的手法です。どれが互いに著しく異なるかを特定するために多数のサンプルのサンプルを比較する必要がある場合、ダンの精巣は生物学、心理学などのさまざまな分野で頻繁に使用されます。

2023-08-22 コメント 0  1495

記事の紹介：ブラウン フォーサイス検定は、2 つ以上のグループの分散が等しいかどうかを判断するために使用される統計検定です。 Levene の検定では平均値からの絶対偏差が使用されますが、Brown-Forsythe 検定では中央値からの偏差が使用されます。検定で使用される帰無仮説は次のとおりです - H0: グループ (母集団) の分散は等しい. 対立仮説は、分散が等しくないということです - H1: グループ (母集団) の分散は等しくないです。検定を実行すると、各グループの中央値と中央値との相関、桁数の絶対偏差が計算されます。次に、これらの偏差の分散に基づいて F 統計量を計算します。計算された F 統計量が F 分布表の臨界値より大きいと仮定します。この場合、帰無仮説は棄却され、グループの分散は等しくないと結論付けられます。 Python では、sc

2023-08-31 コメント 0  1499

記事の紹介：Stata でのブートストラップ媒介効果テストの解釈手順: 係数の符号を確認します: 媒介効果の正または負の方向を決定します。検定の p 値: 0.05 未満は、仲介効果が有意であることを示します。信頼区間を確認します。ゼロが含まれていない場合は、仲介効果が有意であることを示します。中央値の p 値を比較すると、0.05 未満であるため、仲介効果の重要性がさらに裏付けられます。

2024-04-05 コメント 0  1289

記事の紹介：Symfony2 でのフォーム検証エラーの取得フォーム送信と検証エラーを処理することは、ユーザーエクスペリエンスにとって非常に重要です。 Symfony2 では...

2024-10-25 コメント 0  290

記事の紹介：ブートストラップ テストは、リサンプリング テクノロジーを使用して統計テストの信頼性を評価し、媒介効果の有意性を証明するために使用されます。まず、直接効果、間接効果、および媒介効果の信頼区間を計算します。次に、統計的テストの有意性を計算します。 Baron and Kenny または Sobel 法に従った仲介タイプ、重要性、そして最後に自然な間接効果の信頼区間を推定します。

2024-04-05 コメント 0  865

記事の紹介：CORS を理解する: リクエストのプリフライトクロスオリジン リソース共有 (CORS) には、異なるオリジンからのリソースへの制御されたアクセスを有効にすることが含まれます。これを実現するために、ブラウザはリクエストが適切かどうかを確認する「プリフライト」メカニズムを実装します。

2024-10-18 コメント 0  996

記事の紹介：メディエーションのブートストラップ テストで 0.05 未満の p 値は、メディエーションがないと仮定すると、観察されたテスト統計量が発生する可能性が非常に低いことを示します。媒介効果がないという仮説は棄却され、媒介効果は統計的有意性に達することが裏付けられます。

2024-04-05 コメント 0  1060

記事の紹介：ブートストラップテスト結果のエクスポート方法: エクスポートダイアログボックスを開きます: テスト結果ウィンドウの「結果」タブで「エクスポート」を選択します。エクスポート タイプの選択: [エクスポート] ダイアログ ボックスで、目的のエクスポート形式 (CSV、Excel、SPSS、LaTeX) を選択します。エクスポート オプションの選択: エクスポート タイプに基づいてオプションを設定します (エクスポート データ範囲、タイトルとコメントをエクスポートするかどうか)。ファイル パスを指定: エクスポートされたファイルの保存場所とファイル名を選択します。 [エクスポート] をクリックします。エクスポート プロセスを開始します。

2024-04-01 コメント 0  1033

記事の紹介：PHP フォーム検証のヒント: filter_input 関数を使用してユーザー入力を検証する方法 はじめに: Web アプリケーションを開発する場合、フォームはユーザーと対話するための重要なツールです。ユーザー入力を正しく検証することは、データの整合性とセキュリティを確保するための重要な手順の 1 つです。 PHP には、ユーザー入力を簡単に検証してフィルタリングできる filter_input 関数が用意されています。この記事では、filter_input 関数を使用してユーザー入力を検証する方法を紹介し、関連するコード例を示します。 1つ、

2023-08-01 コメント 0  1095