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目录

两独立样本的非参数检验
主要方法
注意:
不同分析方法对同一批数据的分析结论有可能不相同。这 一方面说明分析过程中对数据进行反复的探索性分析是极为必 要的;另一方面也说明了不同方法本身侧重点的差异性。

两独立样本的极端反应检验(Moses Extreme Reactions)
【案例】 某工厂用甲、乙两种不同的工艺生产同一种产品。如果希望检 验两种工艺下产品的使用寿命的分布是否存在显著差异,可从两种工艺生产出的产品中随机抽样,得到各自的使用寿命数据。
操作步骤:
①选择菜单【分析】----> 【非参数检验】----> 【旧对话框】----> 【2个独立样本】
②选择检验变量、分组变量、检验类型

③点击“确定”,分析结果如下:

结论:由分析结果表可知,跨度和截头跨度(剪除后控制组跨 度)分别为10和6。两种情况下的概率分别为0.084和0.1。如果显著性水平α为0.05,无论是否剔除极端值,都可得出不能拒绝原假设的结论,认为甲、乙两种工艺下产品使用寿命的分布无显著差异。

两配对样本的非参数检验
【案例1】分析学生在学习统计学课程前后对统计学重要性的认知程度是否发生了显著改变,可以随机收集一批学生在学习统计学前后认为统计学是否重要的样本数据(0表示“不重要”,1表示“重要”)。
操作步骤:
①选择菜单【分析】---->【非参数检验】---->【旧对话框】---->【2 个相关样本】
②选择待检验的两个配对变量到【检验对】框中,并选择检验类型

③分析结果

结论:由于双侧的二项分布累计概率为0.687,则单侧概率P值为0.3435, 大于显著性水平α,因此不能拒绝原假设,认为学习前后学生对统计学重要性的认识没有发生显著变化。
【案例2】 为检验某种新的训练方法是否有助于提高跳远运动员的成绩, 收集到10名跳远运动员在使用新训练方法前后的跳远最好成绩。
操作步骤:
①选择菜单【分析】---->【非参数检验】---->【旧对话框】---->【2 个相关样本】
②选择待检验的两个配对变量到【检验对】框中,并选择检验类型

③分析结果

结论:由于双侧的二项分布累计概率为0.180,则单侧概率P值为0.09, 大于显著性水平α,因此不能拒绝原假设,认为训练前后的成绩分布没有显著差异,新训练方法没有显著效果。

结论:对应的概率P值为0.110,大于显著性水平α,因此不能拒 绝原假设,认为训练前后的成绩分布没有显著差异,新训练方法没有显著效果。
我有一个在Linux服务器上运行的ruby脚本。它不使用rails或任何东西。它基本上是一个命令行ruby脚本,可以像这样传递参数:./ruby_script.rbarg1arg2如何将参数抽象到配置文件(例如yaml文件或其他文件)中?您能否举例说明如何做到这一点?提前谢谢你。 最佳答案 首先,您可以运行一个写入YAML配置文件的独立脚本:require"yaml"File.write("path_to_yaml_file",[arg1,arg2].to_yaml)然后,在您的应用中阅读它:require"yaml"arg
说在前面这部分我本来是合为一篇来写的,因为目的是一样的,都是通过独立按键来控制LED闪灭本质上是起到开关的作用,即调用函数和中断函数。但是写一篇太累了,我还是决定分为两篇写,这篇是调用函数篇。在本篇中你主要看到这些东西!!!1.调用函数的方法(主要讲语法和格式)2.独立按键如何控制LED亮灭3.程序中的一些细节(软件消抖等)1.调用函数的方法思路还是比较清晰地,就是通过按下按键来控制LED闪灭,即每按下一次,LED取反一次。重要的是,把按键与LED联系在一起。我打算用K1来作为开关,看了一下开发板原理图,K1连接的是单片机的P31口,当按下K1时,P31是与GND相连的,也就是说,当我按下去时
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1.问题描述使用Python的turtle(海龟绘图)模块提供的函数绘制直线。2.问题分析一幅复杂的图形通常都可以由点、直线、三角形、矩形、平行四边形、圆、椭圆和圆弧等基本图形组成。其中的三角形、矩形、平行四边形又可以由直线组成,而直线又是由两个点确定的。我们使用Python的turtle模块所提供的函数来绘制直线。在使用之前我们先介绍一下turtle模块的相关知识点。turtle模块提供面向对象和面向过程两种形式的海龟绘图基本组件。面向对象的接口类如下:1)TurtleScreen类:定义图形窗口作为绘图海龟的运动场。它的构造器需要一个tkinter.Canvas或ScrolledCanva
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