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  • PySpark on Yarn的相關(guān)依賴的解決方式

    問題 Spark on Yarn[http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN...

  • @舉著臉的心臟 手機不適合長時間的閱讀漠烧,容易分析患雇。專門的閱讀產(chǎn)品像Kindle就好多了。自控可改變命運?誰又能做到澜沟?

    懶人和記性差的人該如何讀書?

    看過一些介紹如何閱讀的書籍和文章,也嘗試過做筆記或者讀書摘要损趋,但都是半途而廢,堅持不下來椅寺。大概這樣的閱讀方式對勤快的人有用浑槽,但對我這種懶人,和追求閱讀流暢性的則不然返帕。 不是我...

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    懶人和記性差的人該如何讀書桐玻?

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  • 上面寫的很清楚哦敞峭,一步步來再試試踊谋。可能你沒有bln文件

    Surfer繪制等值線圖

    本教程介紹如何用Surfer繪制如下效果的等值線圖旋讹。(用GIS殖蚕,Mapinfo也可以實現(xiàn))其中轿衔,A1-A14為采樣站位,該例子里紅色區(qū)域為海域睦疫,放在陸地上一樣的畫害驹,然后橫坐標(biāo)...

  • 這個可以通過取點來調(diào),可以調(diào)成任何你需要的

    Surfer繪制等值線圖

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    簡單求散點曲線面積并求均值

    例:加熱一根鋼管刻坊,因為熱損耗及加熱不完美均勻的問題枷恕,鋼管上溫度分布不均勻,通過測量不銹鋼管上的溫度分布谭胚,我們得到了下面這樣的一個曲線徐块,然后如何求鋼管上的平均溫度。 思路:這里...

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    Jupyter notebook server配置

    目的 通過任何一臺電腦瀏覽器訪問https://我的ip: 端口號灾而,就可以編輯我本地電腦的Jupyter notebook胡控,譬如調(diào)試notebook里面的Python代碼,但...

  • 歸納推理和演繹推理

    歸納推理就是根據(jù)已有的數(shù)據(jù)或者事實旁趟,去尋找規(guī)律昼激,甚至找到方程式,然后帶入或者外推到未知的數(shù)據(jù)锡搜,譬如預(yù)測人口橙困,我們可以根據(jù)已有的數(shù)據(jù)推出一個人口數(shù)與年份的擬合公式,然后帶入年份...

  • F檢驗(ANOVA)

    F分布是兩個卡方分布(具有不同的自由度)的比值耕餐。 方差分析(ANOVA)凡傅,又叫F檢驗,簡單來說肠缔,就是求得F統(tǒng)計量(組間方差/組內(nèi)方差)夏跷,然后查F表,如果大于臨界值(一般是0....

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    中心極限定理

    中心極限定理:設(shè)從均值為μ桩砰、方差為σ2總體中抽取樣本量為n的樣本拓春,當(dāng)抽取次數(shù)充分大時,樣本均值的抽樣分布近似服從均值為μ亚隅、方差為σ2/n 的正態(tài)分布硼莽。 中心極限定理是統(tǒng)計學(xué)里...

  • 68-95-99.7法則

    在實際應(yīng)用上,常考慮一組數(shù)據(jù)具有近似于正態(tài)分布的概率分布懂鸵。若其假設(shè)正確偏螺,則約 68% 數(shù)值分布在距離平均值有 1 個標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)的范圍,約 95% 數(shù)值分布在距離平均值有 2 ...

  • 關(guān)于p值的一些經(jīng)驗法則

    p值挺依賴樣本的匆光,樣本太大套像,即使一個很小的差也會統(tǒng)計為顯著的差異. 同樣的樣本量,Z-test更容易得到小的p值终息,t分布比較胖夺巩,置信區(qū)間會更大一些。 樣本量小周崭,樣本SD會低估...

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    伯努利分布(二項分布)的假設(shè)檢驗

    要點1. 單個二項分布檢驗用SPSS二項檢驗或者單樣本T檢驗2. 比較兩個個二項分布差異性之類的可以用Anova或者獨立樣本T檢驗柳譬,后者可以得到置信區(qū)間。3.上面的SPSS數(shù)...

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    樣本量對差異性分析(Anova)或者T 檢驗的影響

    樣本量大的時候做差異性分析容易得到有顯著性差異的結(jié)論续镇,原因如下圖美澳, 求p值的過程中,n越大摸航,Z0也越大制跟,相對應(yīng)的p就小了。當(dāng)然這里默認方差變化不大的情況下酱虎,因為一般來說很多數(shù)...

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    TableCurve 3D尋找擬合公式

    擬合的時候不知道擬合公式的情況下雨膨,可以嘗試TableCurve 2D和TableCurve 3D(聽說1stopt 也不錯,也支持擬合公式海量匹配读串,而且在已知公式擬合的時候甚...

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