显著性检验可以告诉我们某个观测值是否有效，，例如检测两组样本均值差异的假设检验可以告诉我们这两组样本的均值是否相等。由于一些因素的限制，我们一般得到的样本都是小样本，而我们想知道总体样本的分布，这时就需要置换检验。 下面通过一个简单例子来介绍Permutation test的思想 ...

2：简单的perm.t.test函数的说明 perm.t.test(x,y,statistic=c("t","mean"),alternative=c("two.sided", "less", "greater"), midp=TRUE, B ...

之前讨论的密码体制都是代换密码，即明文字母被不同的密文字母所代替。置换密码的特点是保持明文的所有字母不变，只是利用置换打乱明文字母的位置和次序。 例如，设m=6，密钥为如下的置换π： 置换π-1： 若明文是：shesellsseashellsbytheseashore ...

1 置换检验 置换方法和参数方法都计算了相同的t统计量。但置换方法并不是将统计量与理论分布进行比较，而是将其与置换观测数据后获得的经验分布进行比较，根据统计量值的极端性判断 是否有足够的理由拒绝零假设。 R目前有一些非常全面而复杂的软件包可以用来做置换检验。本节剩余部分将关注两个有用 的包 ...

1.t-test的功能：单因素二水平的假设检验。 H0:与我们想过要的结果相反的假设，比如我们想要的是两组数据的差异性，那么这个假设是：两组数据没有差异性。 H1或Ha：备择假设，与H0假设相反。 2.t-test的前提：正态性和方差齐性 3.R中的t-test的使用。 t.test(x ...

　　前端小学生向大家推荐一个网站：Sit the test。如果你是一名前端工程师或者立志于此，不妨试试此网站上面的测验题。 发现 　　十几天前，我在奇舞周刊的一篇文章中，发现了一个国外的技能测试网站：Sit the test。测试分为HTML Core，CSS Core，CSS ...

我们都知道，在调用sklearn中的随机森林时，是可以通过feature_importances_查看每个特征的重要程度的。 其主要通过置换检验来求得特征的重要程度。 如果特征k是重要的，那么用随机的值将该列特征破坏，重新训练和评估，计算模型的泛化能里的退化程度 ...

和治疗后结果比较。 McNemar’s Test用于检验(a+b)/N 和（a+c/N）是否显著？ ...