需求： 父组件，通过 provide 传递了 视频方向的响应式值，该值会有一个初始化的默认值，并在获取视频方向的回调函数中，来动态改变 子组件，需要获取到父组件传递的视频方向，来执行一些逻辑。...这里我们在子组件中通过父组件传递响应式的变量，子组件接受后，通过 watch 监听该变量的改变，来动态执行逻辑。
先看一下使用Delphi开发DLL时如何使用MAIN函数， 通常情况下并不会使用到DLL的MAIN函数，因为delphi的框架已经把Main函数隐藏起来 而工程函数的 begin end 默认就是MAIN...以上都是题外话，本文主要说明在DLL入口函数里面创建和退出线程为什么卡死和如何解决的问题。...1）在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中 创建线程 出现卡死的问题 通常情况下在这事件中仅仅是创建并唤醒线程，是不会卡死的，但如果同时有等待线程正式执行的代码，则会卡死，因为在该事件中...实际上如果是通过LoadLibrary加载DLL，则会在LoadLibrary结束前后的某一时刻正式执行）。...解决办法同样是避免在 DLL_PROCESS_DETACH事件中结束线程，那么我们可以在该事件中，创建并唤醒另外一个线程，在该新的线程里，结束需要结束的线程，并在完成后结束自身即可。
基本有三个步骤：(1) 写一个能返回待研究统计量值的函数。如果只有单个统计量（如中位数），函数应该返回一个数值；如果有一列统计量（如一列回归系数），函数应该返回一个向量。...(2) 为生成R中自助法所需的有效统计量重复数，使用boot()函数对上面所写的函数进行处理。(3) 使用boot.ci()函数获取(2)生成的统计量的置信区间。...生成k个统计量以供自举的函数（k=1时对单个统计量进行自助抽样） ### 函数需要包括indices参数，以便boot()函数用它从每个重复中选择实例 ### R 为自助抽样的次数...其他对生成待研究统计量有用的参数，可在函数中传输 ##boot()函数调用统计量函数R次，每次都从1：nrow(data)中生成一列有放回的随机指标，这些指标被统计量函数用来选择样本。...##统计量将根据所选样本进行计算，结果存储在bootobject中，其中返回元素有： ##t0:从原始数据得到的k个统计量的观测值/t:一个R*k的矩阵，每行即k个统计量的自助重复值。
原题： 定义一个函数int fun(int n)，用来计算整数的阶乘，在主函数中输入一个变量x，调用fun(x)输出x及以下的阶乘值。 输入输出示例 输入：5 输出： 1!=1 2!=2 3!...*/ #include //编译预处理命令 int fun(int n); //函数声明 int main(int...argc, char const *argv[]) //主函数 { int n; printf("Input n:"); //变量定义...=%d\n",n, fun(n)); //调用函数计算阶乘 return 0; } int fun(int n) //定义计算n！...的函数 { int fact = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) //遍历1到n { fact = fact*i; }
这里我们是以箱形图的外值为离群值，我们还可以根据专业知识重新设置离群值的定义，比如大于或小于mean±3sd。在函数结束时，还将设置用户输入的代码。...缺乏数据的其他原因还包括编码错误、设备故障和调查研究中的应答者没有应答等。在统计软件包中，一些函数（如Logistic回归）可能会自动删除丢失的数据。...本推文介绍了在R中如何处理丢失的数据，并介绍了处理丢失数据的一些基本技巧。 在R中，“NA”表示为一个缺失的值。当将带有空单元格的Excel表导入R控制台时，这些空单元格将被NA替换。...第一列显示了唯一缺失数据模式的数目。在我们的例子中，111个观测值没有缺失数据，35个观测值仅在Ozone变量中有缺失数据，5个观测值仅在Solar. R变量中有缺失数据。...最右边的一列显示了特定缺失模式中缺失变量的数目。例如，如果第一行中没有缺失值，则显示为“0”。最后一行计算每个变量缺失值的数量。
这提供了每个预测与真实观察值的“偏差”的高层视图。回想一下，你在Data 8中探讨过这个概念：一个好的回归拟合在其残差图中不应显示出明显的模式。Anscombe 的四重奏的残差图如下所示。...\theta_0 的观察数量；方程的左右两侧必须有相等数量的点。...11.5 比较损失函数 我们现在已经尝试了在 MSE 和 MAE 成本函数下拟合模型。这两个结果如何比较？ 让我们考虑一个数据集，其中每个条目代表了泡泡茶店每天卖出的饮料数量。...相比之下，MAE 在每个“拐点”处都不可微。我们将在几周内探讨成本函数的平滑性如何影响我们应用数值优化的能力。 异常值如何影响每个成本函数？想象一下，我们用 1000 替换数据集中的最大值。...\:+\:\theta_p x_{p} 请注意，我们已经在观察向量中插入了 1 作为第一个值。当计算点积时，这个 1 将与 \theta_0 相乘，得到回归模型的截距。
（2）独立性（Independence）：观察值Y的残差独立； （3）正态性（Normality）: 观察值Y的残差服从正态分布； （4）等方差性（equal variance）: 不同X时，观察值Y...R语言提供大量函数用于回归分析，在平时的学习和工作中，最常用的就是多元线性回归，下面我将简单介绍如何在R中进行多元回归分析。 1....模型对比 在R中你可以使用anova()函数来比较不同的拟合模型，在这里我们比较去掉自变量drat后的模型与原模型的优劣。...在实际应用中，我一般倾向于用10折交叉验证（样本量充足时），这样得出的结果会比较稳定。 5....在R中，常用的函数就是“MASS”包里的stepAIC()函数,它是依照赤池信息准则（AIC）进行筛选的。
还有哪些关于这个疾病的真相可以从我们的数据中得到？ 描述性统计 Python 在Python中，对一个pandas.DataFrame对象的基本的描述性统计方法是describe()。...R 在R语言中基本的描述性统计方法，如我们说过的，是summary()。 ? 这个方法返回一个表格对象，使我们拥有了一个包含各列统计信息的数据框。...不管怎样，在R语言中有一家族的函数可以作用于列数据或行数据上以直接得到均值或和值。这样做比用apply函数更有效，并且还允许我们将他们不光用在列数据上，更可用在行数据上。例如，你输入‘?...R 我们已经了解到在R中我们可以用max函数作用于数据框的列上以得到列的最大值。额外的，我们还可以用which.max来得到最大值的位置（等同于在Pandas中使用argmax）。...在R语言中，我们要采用不同的方法。我们将使用函数quantile()来得到四分位间距从而判断离群值的临界值。
直方图将数据分组到同等宽的容器（bin）中，并绘制出每个容器中的观察数据的数量。...在较温和的条件下，检验统计量作为学生 t 分布渐近分布。 我们使用 scipy 中的 ttest_ind 函数来执行 t 检验。该函数返回检验统计量和隐含的 p 值。...计算 R 和 U 背后的理论如下：如果第一个样本中的值都大于第二个样本中的值，则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果，U 1 将为零（可达到的最小值）。...在原假设下，两个分布应该是相同的，因此打乱组标签不应该显着改变任何统计数据。 可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。 我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。
Pandas 库为此提供了许多有用的函数，value_counts 就是其中之一。此函数返回 pandas 数据框中各个项的数量。但在使用 value-counts 函数的大多数时候用到的是默认参数。...因此，在这篇短文中，作者介绍了如何通过自定义参数来实现更多的功能。 ? value_counts() value_counts() 方法返回一个序列 Series，该序列包含每个值的数量。.../input/titanic/train.csv') 了解数据集的前几行内容 train.head() ? 统计无效值数量 train.isnull().sum() ?...如何用 value_counts() 求各个值的相对频率 有时候，百分比比单纯计数更能体现数量的相对关系。当 normalize = True 时，返回的对象将包含各个值的相对频率。...它跟 pd.cut 函数很像，让我们来看一下它是如何在 Fare 这一列大显身手的吧！
在确定训练哪种模型以及训练多少模型之前，我们必须对数据包含的内容有所了解。Pandas 库为此提供了许多有用的函数，value_counts 就是其中之一。...此函数返回 pandas 数据框中各个项的数量。但在使用 value-counts 函数的大多数时候用到的是默认参数。因此，在这篇短文中，作者介绍了如何通过自定义参数来实现更多的功能。 ?.../input/titanic/train.csv') 了解数据集的前几行内容 train.head() ? 统计无效值数量 train.isnull().sum() ?...如何用 value_counts() 求各个值的相对频率 有时候，百分比比单纯计数更能体现数量的相对关系。当 normalize = True 时，返回的对象将包含各个值的相对频率。...它跟 pd.cut 函数很像，让我们来看一下它是如何在 Fare 这一列大显身手的吧！
p=22350 最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归（TV-VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。...红色的一列w_t_e=3表示我们在t=3时估计局部模型可能使用的一组权重：接近t=3的时间点的数据得到最高的权重，而更远的时间点得到越来越小的权重。定义这些权重的函数显示在右图中。...左图中的蓝色柱子和右边相应的蓝色函数表示另一种可能的加权。使用这种加权，我们结合了更少的时间上接近的观测值。这使我们能够在参数中检测到更多的 "时间可变性"，因为我们对更少的时间点进行了平滑处理。...在这里介绍的方法中，我们使用了一个高斯加权函数（也称为核），它是由其标准差（或带宽）定义的。我们将在下面讨论如何选择一个好的带宽参数。...现在我们可以计算时变VAR模型在经验数据上的集合估计误差，并将其作为一个测试统计量。 总结 在本文中，我展示了如何用核平滑法估计一个时变VAR模型，该方法是基于所有参数是时间的平滑函数的假设。
贝叶斯统计在机器学习中占有一个什么样的地位，它的原理以及实现过程又是如何的？本文对相关概念以及原理进行了介绍。 引言：在很多分析学者看来，贝叶斯统计仍然是难以理解的。...在真正介绍贝叶斯统计之前，首先来了解下频率统计这个概念。 1. 频率统计 有关频率统计和贝叶斯统计的争论以及持续了好几个世纪，因此对于初学者来说理解这两者的区别，以及如何划分这两者十分重要。...要注意的是，虽然投掷的数量增加时，头在上的实际数量和头在上的预期数（抛掷数目的50％）之间的差异会逐渐增大。但是以抛掷的总数来说，头在上出现的比例接近0.5（一个公平的硬币）。...在这里，我们的焦点停留在分子上，分母那里只是为了确保整合后的总概率密度函数的计算结果为1。 α和 β被称为形状决定密度函数的参数。这里α类似于试验中出现头的数量，β对应于实验中尾的数量。...请注意，前95％的HDI比95％后验分布更广泛，这是因为我们在HDI中增加了对新数据的观察。 ? 总结：贝叶斯统计作为一个基础算法，在机器学习中占据重要的一席之地。
关于Series类型的索引，我们是可以自己去定义的，就像这样： # Series中的第一个参数指定对象的值，而index参数就是我们重新定义的索引。...= pd.read_sql(sql, con=conn) print(r) print(type(r)) 三 日期的处理 日期格式的数据是我们在进行数据处理的时候经常遇到的一种格式，让我来看一下在Excel...在企业中进行数据处理时，对于异常的值，一定要和你的业务场景结合起来才有意义，就像上边的出生日期一样，放在现在肯定是异常的值了，但放在百年前，那就是正常的值。...参数data，指的是你的数据集。 参数values，指的是要用来观察分析的数据值，就是Excel中的值字段。 参数index，指的是要行索引的数据值，就是Excel中的行字段。...参数columns，指的是列索引的数据值，就是Excel中的列字段。 参数aggfunc，指的是数据的统计函数，默认为统计平均值，也可以指定为NumPy模块中的其他统计函数。
卡方检验（Chi-Square Test）是由Pearson提出的一种统计方法，在一定的置信水平和自由度下，通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值，判断实际概率与期望概率是否吻合，通过比较理论概率和实际概率的吻合程度...用户可利用SPSS软件方便的完成卡方检验，在SPSS软件中，默认H0成立，即观察频数和实际频数无差别，即两组变量相互不产生影响，两组变量不相关，如果检验P值很高，则假设检验通过；如果检验P值很低，则检验不通过...图3 对频数进行加权 加权完毕后，就可以进行卡方检验了，操作步骤如图4所示，在分析中选择描述统计，交叉表，将第一列数据指定行，将第二列数据指定为列，然后在统计中选择卡方，最后点击确定，软件将进行卡方检验...卡方检验在运算过程中使用了离散型统计量代替了连续性的统计量，所以在频数较低时会产生一定的偏斜，需要进行一定的修正，但是在数据量很大(>40)，频数均大于5时，没有必要进行修正，连续性修正结果仅仅适用于四格表...费舍尔精确检验适用于样本数量的情况，其原因是，费舍尔精确检验方法来源于超几何分布，这种计算方法在样本数量较低时对于期望的估计是优于Pearson卡方检验的，所以在样本数量较低时应参考此值
我们可以定义一个由 10 个数字序列组成的伪时间序列数据集，该例子中，DataFrame 中的单个一列如下所示： 运行该例子，输出时间序列数据，每个观察要有对应的行指数。...这起到了通过在末尾插入新的行，来拉起观察的作用。下面是例子： 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。可以看到，预测列可被作为输入 X，第二行作为输出值 (y)。...它帮助我们用机器学习算法探索同一个时间序列问题的不同框架，来找出哪一个将会产生具有更好效果的模型。这部分中，我们为 series_to_supervised() ，一个新的 Python 函数定义。...值可能在 [1..len(data)] 之间。可选。默认为 1 。 n_out: 作为输出 y 的观察的数量。值可能在 [0..len(data)-1] 之间。可选。默认为 1 。...完整函数在下面，包括注解。 有了整个的函数，现在可以开始探索怎么用它。 一步的单变量预测 在时间序列预测中，使用滞后观察（比如 t-1）作为输入变量来预测当前时间不，是通用做法。
A：R中的包是一些为了便于分发而封装在一起的函数，数据的集合。安装包就可以扩展R的功能。...R基础包中的绘图函数，但是如果图形更复杂，ggplot2就会成为更好的选择。...，使用mtcars数据，cyl为x值，cyl各取值的数量为y值，此时使用geom_bar()函数 ggplot(mtcars,aes(x=mtcars$cyl))+geom_bar() ggplot(mtcars...boxplot：当箱线图分布值长度为奇数时，箱线图的下，上边缘分别为一分位和三分位。若为偶数则有余数决定。只有任意n/4的余数为1或者2，那么分位数等于观察值，否则则为两观察值的中间数。...，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理： 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
