博客
关于我
统计与优化之方差分析作业
阅读量:552 次
发布时间:2019-03-09

本文共 796 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

首先,我需要明确数据结构和变量 Meaning,安排合适的计算步骤。具体来说,行代表不同加压水平,列代表不同的机器,这意味着我需要对每一行和每一列分别进行平均值计算。此外,还需要计算总体平均纱支强度以及与此总体平均值的误差平方和。用于F检验的分子分母都是基于样本方差计算得到的。整个过程中,我严格遵循了 NaN 检验和异常值剔除,确保计算的准确性。

在代码实现部分,我首先导入了 numpy 库,并利用 np.array 将实验数据转化为 NumPy 数组,以便高效计算。在计算样本均值和总体均值时,我选择使用 np.mean 函数,并通过 axis 参数指定计算轴。为了 保持结果精度,一定比例的平均值结果被四舍五入至小数点后两位,避免小数点过多干扰后续计算。

误差平方和的计算过程采用了 matrix veterinaria 是将每个加压水平和机器的平均值与总体平均值之间的差异平方,然后将差异平方求和。为了节省计算时间,我确保每一步骤计算出准确的误差平方和值,并将结果四舍五入保留两位小数,以展示简洁明了的统计结果。

在方差计算部分,样本方差的做法是使用 np.sum 函数求误差平方和除以自由度,确保计算出的方差具有统计学意义。在 F 检验部分,样本方差既作为临界值分子,也作为比值计算的分母,我根据统计老师上课的讲解选择了合适数学上的 F 分配率。

整个计算过程没有遇到特殊数据问题或计算错误,每一步骤的结果都符合预期。通过 NumPy 的高效计算方式,我成功地完成了实验数据的统计分析,为后续的实验结果分析和服装材料选型提供了可靠的依据。

最终,通过对比不同加压水平和机器组合下 纱支强度的均值分布,可以看出不同加压水平对纱支强度影响较大。基于F 检验的结果显示,各个加压水平间差异显著,而在同一加压水平下,不同机器之间的差异相对较小。这为选择最佳的纺织机加压水平提供了科学依据。

转载地址:http://fjqsz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MySQL中interactive_timeout和wait_timeout的区别
查看>>
mysql中int、bigint、smallint 和 tinyint的区别、char和varchar的区别详细介绍
查看>>
mysql中json_extract的使用方法
查看>>
mysql中json_extract的使用方法
查看>>
mysql中kill掉所有锁表的进程
查看>>
mysql中like % %模糊查询
查看>>
MySql中mvcc学习记录
查看>>
mysql中null和空字符串的区别与问题!
查看>>
MySQL中ON DUPLICATE KEY UPDATE的介绍与使用、批量更新、存在即更新不存在则插入
查看>>
MYSQL中TINYINT的取值范围
查看>>
MySQL中UPDATE语句的神奇技巧,让你操作数据库如虎添翼!
查看>>
Mysql中varchar类型数字排序不对踩坑记录
查看>>
MySQL中一条SQL语句到底是如何执行的呢?
查看>>
MySQL中你必须知道的10件事,1.5万字!
查看>>
MySQL中使用IN()查询到底走不走索引?
查看>>
Mysql中使用存储过程插入decimal和时间数据递增的模拟数据
查看>>
MySql中关于geometry类型的数据_空的时候如何插入处理_需用null_空字符串插入会报错_Cannot get geometry object from dat---MySql工作笔记003
查看>>
mysql中出现Incorrect DECIMAL value: '0' for column '' at row -1错误解决方案
查看>>
mysql中出现Unit mysql.service could not be found 的解决方法
查看>>
mysql中出现update-alternatives: 错误: 候选项路径 /etc/mysql/mysql.cnf 不存在 dpkg: 处理软件包 mysql-server-8.0的解决方法(全)
查看>>