2018-07-3117:47:13问题描述：问题求解：本题要求在不构建二叉树的情况下对先序遍历生成的序列化字符串进行合法性验证，这里有个技巧性较强的验证方法，就是采用当前可用的指针数目进行验证，最初的时候只有一个指针，每当遇到一个节点，那么需要消耗一个指针，同时，如果是非空节点需要额外增加两个指针。在遍历过程中一旦出...

微擎检验表单提交checksubmit('submit')$_W['ispost']$_W['isajax']if(checksubmit('submit')){exit('表单提交了');}if($_W['ispost']){　　exit('post方式提交');}if($_W['isajax']){　　exit('...

usingSystem;usingSystem.Text;usingSystem.Text.RegularExpressions;namespaceDachie.Common{///<summary>///Common的摘要说明。///</summary>publicclassRegexComm...

#region设置MaskedTextBox控件的格式，掩码方式检验输入方式///<summary>///将MaskedTextBox控件的格式设为yyyy-mm-dd格式.///</summary>///<paramname="NDate">日期</param>///&...

ICC(intraclasscorrelationcoeficient)：用来评价对同一对象的多次测量之间的信度（reliabilityscale）#在SPSS中就是在这个词组里包含ICC检验的。比如测量实验老鼠的影像学指标，需对同一只老鼠测量8次，取其平均数或中位数来表示该老鼠的最终结果值计算公式为 &nb...

卡方检验，或称x2检验，被誉为二十世纪科学技术所有分支中的20大发明之一，它的发明者卡尔·皮尔逊是一位历史上罕见的百科全书式的学者，研究领域涵盖了生物、历史、宗教、哲学、法律。之前做文本分类项目用过卡方值做特征选择（降维），后来听内部培训，另一个部门说他们有用卡方检验做异常用户的检测，于是就想把卡方检验再...

本文给出两种相关系数，系数越大说明越相关。你可能会参考另一篇博客独立性检验。皮尔森相关系数皮尔森相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient）也叫皮尔森积差相关系数（Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient），是用来反应两个变量相似程度的统计量。或者...

分类数据是对事物进行分类的结果，它虽然是用数值表示，但是数值仅仅反映对象的不同特征，其大小没有意义。分类数据的结果是频数，对其进行统计分析主要利用$chi^2$分布。  $chi^2$统计量可用于测定2个分类变量之间的相关程度。用$f_o$表示观察值频数，$f_e$表示期望值频数，则$$chi^2=...

写在前面：之前一直对p值检验和假设检验的概念混淆不清，有时想明白了，再遇见又忘了。最近发现是由于我一直对显著性水平的概念的理解有问题，才导致上述问题。下面不推公式，只是简单写下自己现在的理解：一、假设检验　　假设检验是给定原假设H0，备择假设H1和显著性水平α，现在我们手里有一个样本，我们来确定要不要拒绝对...

  期望值u（均值）决定位置，标准差决定它的分布幅度，可以验证分布曲线的高矮胖瘦，越胖代表它的离中趋势越明显，越高代表它集中的值越高。  利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。直方图初判/QQ图判断/K-S检验i...

#转自气象家园#相关系数的检验主要有两种方法,一种是对假设“相关系数ρ=0”的t检验，另一种是对假设“相关系数ρ≠0”的z检验。关于t检验(检验r是否显著，即检验r是否不等于零）1  根据r和n计算得到t2  ...

可决系数可决系数（coefficientofdetermination）如果样本回归线对样本观测值拟合程度越好，各样本观测点与回归线靠得越近，由样本回归做出解释的离差平方和与总离差平方和越相近；反之，拟合程度越差，相差越大。可决系数的计算式：可决系数可以作为综合度量回归模型对样本观测值拟合优度的度量指标。可决系数是测定...

 　　方差膨胀系数(varianceinflationfactor，VIF)是衡量多元线性回归模型中复(多重)共线性严重程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。　　多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个或几个自变量的线性组合。若存在多重...

非参数检验总结假设分布和使用参数的统计测试称为参数测试，不假定分布或不使用参数的统计测试称为非参数测试。非参数检验可适用于非正态分布的数据。 优势适用于任何尺度，不要求总体数据满足正态分布。容易计算----最初是在广泛使用计算机之前开发的少作假设不需要涉及总体参数结果可能和参数程序一样精确。 缺点：...

R语言进行DW检验：library(lmtest)dw=dwtest(fm1)>dwDurbin-Watsontestdata:fm1DW=2.4994,p-value=0.8706　　DW检验的原假设为：误差不相关！因为dw>0.05所以不拒绝原假设，即认为误差是不相关的。 误差自相关会产生的后...