Πώς μπορώ να υπολογίσει αυτά τα στατιστικά στοιχεία;




Γράφω μια εφαρμογή για να διευκολύνουν κάποια έρευνα, και μέρος αυτής περιλαμβάνει την κάνει κάποια στατιστικούς υπολογισμούς. Αυτή τη στιγμή, οι ερευνητές χρησιμοποιούν ένα πρόγραμμα που ονομάζεται [SPSS](http://en.wikipedia.org/wiki/Spss) . Μέρος της παραγωγής που ενδιαφέρονται για μοιάζει με αυτό:


![[Μέρος](https://i.stack.imgur.com/m0swl.png)


Είναι πραγματικά ενδιαφέρονται μόνο για το `F`και `Sig.`αξίες. Το πρόβλημά μου είναι ότι δεν έχω καμία υπόβαθρο στον τομέα των στατιστικών, και δεν μπορώ να καταλάβω τι οι δοκιμές ονομάζονται, ή πώς να τους υπολογίζει.


Πίστευα ότι η `F`τιμή θα μπορούσε να είναι το αποτέλεσμα του [F-test](http://en.wikipedia.org/wiki/F-test#Table_on_F-test) , αλλά αφού ακολουθήσετε τα βήματα που δίνονται στη Wikipedia, πήρα ένα αποτέλεσμα που ήταν διαφορετικό από αυτό που `SPSS`δίνει.
[Αυτή η ιστοσελίδα](http://people.richland.edu/james/lecture/m170/ch13-2wy.html) μπορεί να σας βοηθήσει λίγο περισσότερο. Επίσης [αυτό](http://www.unesco.org/webworld/idams/advguide/Chapt4_3.htm) .


Δουλεύω από μια αρκετά σκουριασμένο μνήμη ενός μάθημα της στατιστικής, αλλά εδώ πηγαίνει τίποτα:


Όταν κάνεις ανάλυση διακύμανσης (ANOVA), μπορείτε πραγματικά να υπολογίσετε το στατιστικό F ως ο λόγος των μέσων τετραγώνων αποκλίσεις «μεταξύ των ομάδων» και των μέσων τετραγωνικών αποκλίσεις «εντός των ομάδων». πάνω από το δεύτερο link φαίνεται αρκετά καλό για τον υπολογισμό αυτό.


Το γεγονός αυτό καθιστά την F στατιστική μέτρο ακριβώς πόσο ισχυρό το μοντέλο σας είναι, επειδή η διακύμανση «μεταξύ των ομάδων» είναι επεξηγηματική δύναμη, και «εντός των ομάδων» διακύμανσης είναι τυχαίο σφάλμα. Υψηλή F συνεπάγεται μια πολύ σημαντική μοντέλο.


Όπως και σε πολλές στατιστικές εργασίες, που πίσω καθοριστεί Sig. χρησιμοποιώντας την F στατιστική. Εδώ είναι όπου οι πληροφορίες σας Wikipedia έρχεται σε λίγο βολικό. Τι θέλετε να κάνετε είναι - χρησιμοποιώντας τους βαθμούς ελευθερίας που σας έχει δοθεί από το SPSS - βρείτε τη σωστή τιμή P στο οποίο ένα [πίνακα ΣΤ](http://www.ento.vt.edu/~sharov/PopEcol/tables/f005.html) θα σας δώσει την F στατιστική που υπολογίζεται. Η τιμή Ρ όταν αυτό συμβαίνει [F (πίνακας) = F (υπολογισμένο)] είναι η σημασία.


Εννοιολογικά, η χαμηλότερη τιμή σημασίας δείχνει μια πολύ ισχυρή ικανότητα να απορρίψουμε την μηδενική υπόθεση (η οποία για τους σκοπούς αυτούς σημαίνει να προσδιορίσει το μοντέλο σας έχει επεξηγηματική δύναμη).


Συγγνώμη για τυχόν παιδιά τα μαθηματικά, εάν κάποιο από αυτό είναι λάθος. Θα πρέπει να τον έλεγχο πίσω για να κάνετε αλλαγές !!!


Καλή σου τύχη. Στατιστικά είναι διασκέδαση, απλά ίσως όχι αυτό το μέρος. =)
εντάξει, όλα καλά. το θέμα λύθηκε. η απορία όμως έμεινε.

**τι έκανα:text

άλλαξα τα repos σε testing. αυταααα… ευχαριστώ όλους για την συμπαράσταση!! ευχαριστώ και το [linux-user.gr](http://linux-user.gr) γιατί υπάρχει. Έχεις κάνει το τεστ από το λινκγομάγαζο να δεις το σκορ σου; Το τεστ εξετάζει σε όλο το δέντρο μαζί.


Δες τις απαντήσεις μου για το τι να κάνεις αφού έχεις τελειώσει όλα τα μαθήματα [εδώ](https://www.duolingo.com/comment/13395575). Όχι, `index`είναι απλά ένα όνομα που έχει εκχωρηθεί για να δείξει το δείκτη. Πρακτικά και οι δύο τύποι είναι ίδιες. Η προτιμώμενη μέθοδος είναι να χρησιμοποιήσετε πραγματικά την ιδιότητα υπό όρους για να τυλίξει τις κλήσεις εντοπισμού σφαλμάτων σας, μην χρησιμοποιήσετε τις οδηγίες μεταγλωττιστή. #ifs μπορεί να πάρει δύσκολες και μπορεί να οδηγήσει σε περίεργα προβλήματα κατασκευής.


Ένα παράδειγμα της χρήσης ενός υπό όρους χαρακτηριστικό είναι η εξής (σε C #, αλλά λειτουργεί σε VB.NET πολύ):



```
[ Conditional("Debug") ]
private void WriteDebug(string debugString)
{
  // do stuff
}

```

Κατά τη μεταγλώττιση, χωρίς το σετ σημαία DEBUG, κάθε κλήση προς WriteDebug θα καταργηθούν όπως υποτίθεται συνέβαινε με Debug.Write (). Το SPF είναι ο δείκτης προστασίας από τον ήλιο. Περιγράφει την ικανότητα του αντιηλιακού να προστατεύει το δέρμα από την ακτινοβολία UVB που προκαλεί εγκαύματα. Όσο υψηλότερος ο δείκτης, τόσο μεγαλύτερη η προστασία. Όταν βρίσκεστε στον ήλιο, συνιστάται να χρησιμοποιείτε αντιηλιακό με ελάχιστο SPF 30 κάθε 2 ώρες. Για να καλυφθεί ολόκληρο το σώμα, απαιτείται ποσότητα ίση με ένα μπαλάκι του γκολφ. **Για την «ορθογραφία λάθος» μέρος (Μήπως εννοείτε)**


* Θα μπορούσατε να κάνετε κάποια `LIKE`ερωτήματα στο db π.χ. `LIKE %j%e%a%n%s%`, αλλά αν θέλετε να το κάνετε καλά, θα πρέπει να χρησιμοποιήσετε μια βιβλιοθήκη αναζήτησης όπως αυτό:


	+ <https://github.com/TomLingham/Laravel-Searchy>
	+ <http://tnt.studio/blog/did-you-mean-functionality-with-laravel-scout>



> 
> Μπορείτε να δημοσιεύσετε το αρχείο ρυθμίσεων στον κατάλογο της εφαρμογής σας και να παρακάμψετε τις ρυθμίσεις, εκτελώντας php τεχνίτη πωλητή: δημοσιεύει για να αντιγράψετε τις ρυθμίσεις στο φάκελο config σας όπως searchy.php
> 
> 
> Μπορείτε να ορίσετε το προεπιλεγμένο πρόγραμμα οδήγησης που θα χρησιμοποιηθεί για τις αναζητήσεις στο αρχείο ρυθμίσεων. Οι επιλογές σας (στην παρούσα φάση) είναι: ασαφή, απλό και Levenshtein.
> 
> 
> Μπορείτε επίσης να παρακάμψετε αυτές τις μεθόδους, χρησιμοποιώντας την ακόλουθη σύνταξη κατά την εκτέλεση μιας αναζήτησης:
> 
> 
> 


Με τον καθορισμό [Levenshtein απόσταση](https://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance) μπορείτε να finetune πόσο μακριά μια λέξη μπορεί να είναι.


* Αν χρειάζεστε καλύτερη απόδοση θα πρέπει να εξετάσει κάτι σαν `solr`ή `elasticsearch`για το έργο αυτό.


<https://wiki.apache.org/solr/SpellCheckComponent>
<https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-fuzzy-query.html>


**Για το τμήμα μετάφρασης**


Απλά θα πρέπει να έχει ένα λεξικό έτοιμο σε βάση δεδομένων ή εντοπισμό των αρχείων σας και εκτελέστε το χαμηλότερο σημείο εισόδου και αυτό. Αναμείνετε υψηλή φορές υπολογιστών τόσο για τη διόρθωση ορθογραφίας και της μετάφρασης στον κώδικά σας. Συχνά αυτό επιτυγχάνεται με τη χρήση [«Driven δεδομένων Συνδρομές»](https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms169673.aspx) , αλλά αυτή η λειτουργία είναι διαθέσιμη μόνο σε ορισμένες εκδόσεις του SQL: Enterprise και Business Intelligence, αλλά όχι στο πρότυπο.


Έτσι, υπάρχει μια σειρά από δημιουργικές λύσεις. Αλλά δεν μου αρέσει κάποια από αυτές, και απαιτούν ένα δίκαιο κομμάτι της εργασίας έξω από SSRS.


Οι λύσεις που έχω δει περιλαμβάνουν: Δημιουργία της εγγραφής και στη συνέχεια απενεργοποίηση ή επιτρέπουν την εργασία SQL που στέλνει τη συνδρομή (που προσδιορίζονται από GUID.)


Δημιουργήστε ένα .exe .NET περιτύλιγμα για να χειριστεί την αποστολή του email. Μπορεί να εκτελέσετε το ερώτημα πρώτα να δούμε πόσα επέστρεψε σειρές, και στη συνέχεια, αν χρειαστεί, να δημιουργήσει την έκθεση και να συμπεριληφθεί σε ένα email. <p>απλά χρησιμοποιήστε <a href="http://ruby-doc.org/core-1.9.3/array.html#method-i-sample"><code>array#sample</code></a> :</p><pre><code>[:foo, :bar].sample # =&gt; :foo, or :bar :-) </code></pre><p>διατίθεται σε ruby 1.9.1+. για να μπορέσετε να το χρησιμοποιήσετε με μια προηγούμενη έκδοση του ruby, θα μπορούσατε <a href="https://github.com/marcandre/backports"><code>require "backports/1.9.1/array/sample"</code></a> .</p><p>σημειώστε ότι στο ruby 1.8.7 υπάρχει κάτω από το ατυχές όνομα <code>choice</code>; μετονομάστηκε σε μεταγενέστερη έκδοση, επομένως δεν πρέπει να το χρησιμοποιήσετε.</p><p>παρόλο που δεν είναι χρήσιμη σε αυτή την περίπτωση, το <code>sample</code> δέχεται ένα όρισμα αριθμού σε περίπτωση που θέλετε μια σειρά διακριτών δειγμάτων.</p> <p>μπορείτε στην πραγματικότητα να συγκρίνετε τα αρχεία εγγενώς στο sublime text.</p><ol> <li>μεταβείτε στο φάκελο που περιέχει τους μέσω <code>open folder...</code> ή σε ένα έργο</li> <li>επιλέξτε τα δύο αρχεία (π.χ. κρατώντας το <kbd>ctrl</kbd> σε windows ή <kbd>⌘</kbd> στο macos) που θέλετε να συγκρίνετε στην πλαϊνή γραμμή</li> <li>κάντε δεξί κλικ και επιλέξτε την επιλογή <code>diff files...</code>.</li> </ol><p><img src="https://i.stack.imgur.com/ggzag.png" width="500"></p> Μόλις τελειώνεις κάθε μάθημα - εκεί που σου βγάζει τους πόντους XP - από κάτω δεξιά έχει ένα κουμπί "Συνέχεια" και από αριστερά "Επανάληψη μαθήματος". Στο "Επανάληψη μαθήματος" μπορείς να δεις όλες τις προτάσεις στις οποίες απάντησες στο συγκεκριμένο μάθημα, είτε σωστές είτε λάθος.