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冀gvx032车牌号怎么样?

2023-07-07 23:33:06
共1条回复
南yi

我个人觉得非常不错哦!

其实在选车牌号的时候可以从三方面考虑

第一,好记,比如88888,当然,这种车牌号是非常稀缺的

第二,有意义,比如你的生日或者老婆的生日,或者是结婚纪念日

第三,没有负面信息,你可以下载跑丁车APP,然后查询这个车牌号有没有负面信息,跑丁车是一款专门查询车牌号的软件。

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R | 方差同质性检验(F-test)

方差是表示数据变异度的一个重要指标,事实上,我们对样本的平均数、频数进行假设检验时,都是以各个总体的方差的同质性为前提的。因此,在进行平均数的假设检验(t-test)之前,务必要从各样本的方差来推断其总体方差是否相同,即 方差同质性检验 。 在本文中,主要介绍的是两样本方差的同质性检验,而 单样本(卡方检验) 和 多样本(巴特勒检验) 的方差同质性检验暂不展开。同样地,F-test的统计学原理也不在此展开,我们就以R code的实例来学习这个函数吧。 在R中,F-test的函数为 var.test() x,y :为进行检验的数据。 alternative :设定备择假设,包括"two.sided" (default), "greater" or "less"。 conf.level :设定显著性水平,默认α=0.05。 需要注意的是, var.test() 的零假设是x和y的方差比值(ratio)为1(默认),即是x与y的方差相等。 下面尝试从正态总体中抽取两个方差均为1的,但容量有所差异的样本进行检验: 可以看到 var.test() 的结果由以上几个部分组成: 从p-value一项可以看出,本次检验接受零假设,即两样本的总体方差同质。 对F-test有了大致的了解后,我们可以对上篇 (R-简单的学生检验(t-test): https://www.jianshu.com/p/d2080c89ccbd ) 中的一个独立样本的均值检验进行方差同质性检验了。 【例】 用高蛋白和低蛋白两种饲料养1月龄大白鼠,在3个月时,测定两组大白鼠的增重量(g),检验两组数据均值有无显著性差异。 F-test的结果也如同我们上篇中所假设,两组大白鼠的方差是同质的,因此可以进行t-test分析两者均值有无显著差异。 F-test的介绍就简单地到此结束了,如有不足,请各位指出。 完。
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问下 associate与combine用法有什么具体区别?

Aassociate有联系在一起的意思combine有结合,融合在一起意思
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