我的第一篇markdown文章

最新推荐文章于 2024-07-03 13:07:32 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： 实验
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描述2

清晨 日落
`
第一篇：Markdown
2302_76696304的博客
02-17 1540
写本文主要是为了分享我的学习过程，也是给自己记个笔记，哪里忘记了，回来再看一眼，也可以很快的回想起来
【工具篇】1.Markdown第一步，解决图床问题（PicGo + Gitee）
yanqingyu000的博客
09-21 2615
Markdown 解决图床问题 PicGo + Gitee
markdown文章原文
10-31
应用软件程序员必备的知识（一），相关知识，讲述代理服务器，等区别。
用Markdown优雅的写文章
weixin_33724046的博客
07-02 249
简介 Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。 简单点来说，Markdown是文本标记语言，在普通文本的基础上加了一些特殊标记。这些特殊标记会被Markdown编辑器渲染成特定样式。Markdown的后缀一般是.md或者.markdown。 由于Markdown语...
markdown测试文章
lcyasdlcy的专栏
04-12 345
标题1 标题2 a b c 111 222 333 斜体 粗体
如何用 Markdown 写出好看的文章
村雨遥
07-20 988
技术人必备技能
如何使用markdown写文章
weixin_35916142的博客
02-07 1124
一. 了解markdown 目前，我们写博客可使用一些富文本编辑器或者markdown编辑器的来编写，通过文本的输入和编辑器的操作及转化，都可以写出一篇整洁、美观的文章。但是相较而言，markdown有一个独具特色的优势，就是可以只通过纯文本就可以实现，不需要点击编辑器的图标来切换输入状态，这些操作都可以使用一些特殊的标记符号来实现。 定义： markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写...
我的第一篇博客文章
12-22
文章的元数据如标题、日期、置顶级别等，可以使用YAML头信息来定义，如在描述中看到的`title: 我的第一篇博客文章` 和 `top: 1`。 Markdown的简洁性和易读性使其成为撰写博客、文档和笔记的理想选择。通过掌握这些...
我的第一篇博客文章.md
03-26
综上所述，通过分析这篇博客文章的相关信息，我们可以了解到关于资源共享、数据通信的基础概念，Markdown语言及其编辑工具MarkdownPad2的使用方法，以及撰写技术博客的重要意义和个人品牌建立的方法。这些知识点对于...
用node.js建博客(二) - 构建第一个markdown页面
03-26
在本篇教程中，我们将详细讲解如何使用Node.js构建一个博客系统，并详细介绍创建第一个Markdown页面的步骤。Markdown是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成有效的HTML文档...
如何用Markdown发一篇文章
Anychew的博客
03-14 1412
选择Markdown工具 本文推荐两款，Obsidian是一直在用的，笔记之间的软链功能特别好用，很容易将不同的知识串联起来， Typora真的非常好用界面也很简洁，唯一缺少Obsidian软链接功能，另外需要购买正版所以我最终放弃了 Obsidian 软件有开源社区，主题多插件多，适合动手能力强喜欢折腾的同学 Typora 界面简洁可以直接在预览模式下修改，但是软件收费，另外没有手机版 学习Markdown教程 Markdown是一种轻量级标记语言，排版语法简洁，让人们更多地关注内容本身而非排版 如果
markdown 发表文章
ITDragon博客
08-04 3780
markdown 编辑器发表博客 之前写了一篇页面集成markdown的博客：http://blog.youkuaiyun.com/qq_19558705/article/details/51993884 。  今天花了点时间完成了发布博客的功能。页面很简陋，效果图如下： 直接上代码（只提供思路，所用框架为Spring + SpringMVC + Spring d
Markdown 写文章
qq_46145798的博客
07-03 875
入门markdown
使用Markdown编写文章初体验
weixin_42216742的博客
07-14 192
[简介] 本文主要介绍使用markdown编写文档的常用格式 标题 二级标题 二级标题两个#号。 段落 这是第一段。 这是第二段（直接使用回车空一行）。 区块引用 这是一段引用段落，将会被高亮显示（使用 > 符号）； 这是二级嵌套引用（使用 >> 表示）； 这是三级嵌套引用（使用 >>> 表示）； 以此类推… 列表 无序列表 使用 * 加一个空格表示； 也可以用 + 或 - 替代。 有序列表 使用阿拉伯数字加上 . 和空格来表示； 第二行； 第三行.
我的第一篇Markdown文章
wdsky2010的专栏
04-24 489
我的第一篇Markdown文章数学公式 欧拉公式 eiπ+1=0 e^{i\pi}+1=0控制系统方程 x˙=y=Ax+buCx+Du \begin{split} \dot{x}=&Ax+bu\\ y=&Cx+Du \end{split} 能输入公式了 还等什么，开始吧~
Markdown写文章的一些小技巧
小席的学习日志
01-12 393
1.在文章开头写下[TOC]即可自动生成文章目录； 2.英文输入状态下使用两个反单引号（键盘esc下方的键）包裹文字可实现给该文字加上粉红色的矩形背景框； 输入格式 效果 MATLAB仿真
在一个从左到右，从上到下递增的数组中找到给定的数值
weixin_43997764的博客
11-09 2879
如题 [ [1,2,3], [3,4,5] ] 对于这种如果暴力搜索肯定超时，观察数组特征，从左下角开始，1=行数-1，j=0，如果target大于当前值，则列指针向右走，j++，如果target小于当前值，行指针向上走i– #include <iostream> #include <vector> using namespace std; bool findTarget(vector<vector< int>>& v,int target) {
【码字必看】一篇文章带你轻松上手MarkDown
一些普普通通的学习笔记
03-16 2277
本篇文章简单讲述了一下什么是MarkDown, 并主要讲解了MarkDown的一些基础语法, 喜欢痛快码字的同学快来学习一下MarkDown吧, 用十分钟左右时间阅读完本文, 并亲自动手实践一下, 就可以轻易上手MarkDown.
如何利用Markdown撰写你的文章
weixin_44308186的博客
03-08 368
本期目录如何利用Markdown撰写你的文章文本样式一览插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右如何创建一个注脚注释也是必不可少的 如何利用Markdown撰写你的文章 这部片文章会向你展示如何利用Markdown标记语言撰写文章，你可以使用诸多Markdown编辑器，例如Typora、Obsidian或者线上同步的Bear等等。 阅读完这篇文章，能大致了解Markdown的基本语法知识。 文本样式一览 *text* ｜ _text_ 斜体 **tex
请以markdown格式写一篇文章，详细讲解显著性检验
最新发布
04-19
<think>好的，用户希望学习显著性检验的详细讲解，并且要求用Markdown格式编写一篇教程，包括定义、方法和应用场景。首先，我需要回顾之前给用户提供的关于统计显著性检验的指南，确保内容一致，同时整合用户提供的引用中的相关信息，不过看起来引用部分主要涉及混合搜索、RAG管道和图像篡改检测，可能与显著性检验关联不大。因此，重点还是基于用户之前的问题和我的回答来构建内容。 用户明确要求Markdown格式，所以需要遵循标题、章节、列表、代码块等结构。之前的回答已经有一个较为完整的结构，分为基础理论、方法体系、实战应用、深度讨论等章节。现在需要进一步丰富内容，达到3000字以上，可能需要扩展每个小节，添加更多实例、步骤详解、注意事项等。 考虑到用户可能对统计基础有所了解，但教程需要详细，所以需要从定义开始，逐步深入。例如，在基础理论部分，除了历史沿革和核心概念，可以加入更多关于假设检验逻辑的解释，比如第一类错误、第二类错误的说明，以及如何选择显著性水平α。 在方法体系部分，参数检验和非参数检验需要详细展开，比如t检验的不同类型（单样本、独立样本、配对样本），ANOVA的事后检验方法如Tukey HSD，非参数检验中的Wilcoxon符号秩检验等。此外，可以加入贝叶斯假设检验作为现代方法的补充，对比频率学派和贝叶斯学派的不同。 实战应用部分需要更多实际案例，比如在A/B测试中的具体步骤，医学研究中的样本量计算，工业质量控制中的具体应用。代码示例可以更详细，比如展示Python中使用scipy进行t检验、ANOVA的代码，以及如何解读结果。 深度讨论部分可以加入更多当前领域的热点问题，比如p值争议，可重复性危机，以及替代指标如效应量和置信区间的使用。此外，最佳实践部分需要具体化，比如如何预注册研究，如何进行功效分析，多重检验校正的具体方法（Bonferroni、FDR等）。 需要注意用户提到的引用内容，虽然引用[1]提到RAG管道和混合搜索，可能与显著性检验无关，但用户可能希望看到如何将显著性检验应用于实际的数据分析流程中，比如在机器学习模型评估中使用假设检验。引用[2]关于图像篡改检测，可能与显著性检验的应用场景关联不大，但可以考虑在工业质量控制或异常检测中提及类似的应用。 最后，确保Markdown格式正确，数学公式使用$...$和$$...$$，代码块使用正确语法，参考文献引用正确。检查章节结构是否清晰，逻辑是否连贯，内容是否详实，达到字数要求。</think>```markdown # 显著性检验完全指南：从原理到实战的深度解析 ![显著性检验流程图](https://example.com/sig-test-flowchart.png) ## 第一章 理论基石（约1200字） ### 1.1 定义与哲学基础 **统计显著性**指观测结果与原假设偏离的程度达到统计学上的可识别阈值。其核心思想可追溯至20世纪Fisher的显著性检验理论，后经Neyman-Pearson发展为现代假设检验框架[^1]。 - **双假设系统**： - 原假设($H_0$)：默认状态，如$μ_1 = μ_2$ - 备择假设($H_1$)：研究主张，如$μ_1 ≠ μ_2$ - **错误类型矩阵**： | 错误类型 | 概率符号 | 实际含义 | |----------------|----------|---------------------------| | 第一类错误(α) | $P(拒真)$ | 错误拒绝真实$H_0$的概率 | | 第二类错误(β) | $P(纳伪)$ | 错误接受错误$H_0$的概率 | | 检验功效 | $1-β$ | 正确识别真实效应的能力 | ### 1.2 核心概念详解 **显著性水平(α)**： - 通常设置为0.05，对应95%置信度 - 计算公式：$α = P(拒绝H_0 | H_0为真)$ **p值本质**： - 表示在$H_0$成立时，获得当前观测结果或更极端结果的概率 - 数学表达式：$p = P(T ≥ t_{obs} | H_0)$ **效应量指标**： - Cohen's d（均值差异）： $$ d = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{s_p} $$ - 相关系数$r$（关联强度） - 优势比OR（比例差异） ## 第二章 方法体系（约1500字） ### 2.1 参数检验家族 #### 2.1.1 t检验三部曲 1. **单样本t检验**： $$ t = \frac{\bar{X} - μ_0}{s/\sqrt{n}} $$ 应用场景：比较样本均值与已知标准值 2. **独立样本t检验**： $$ t = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{\sqrt{s_p^2(\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2})}} $$ 要求：方差齐性（可通过Levene检验验证） 3. **配对样本t检验**： $$ t = \frac{\bar{d}}{s_d/\sqrt{n}} $$ 适用于前后测实验设计 #### 2.1.2 方差分析(ANOVA) - **单因素方差分析**： $$ F = \frac{MS_{组间}}{MS_{组内}} $$ 事后检验方法：Tukey HSD、Scheffe等 - **重复测量ANOVA**： 考虑时间因素的纵向数据分析 ### 2.2 非参数检验 #### 2.2.1 Mann-Whitney U检验 - 公式：$U = n_1n_2 + \frac{n_1(n_1+1)}{2} - R_1$ - 适用场景：顺序数据或非正态分布 #### 2.2.2 Kruskal-Wallis检验 - 多组比较的非参数方案： $$ H = \frac{12}{N(N+1)}\sum_{i=1}^k \frac{R_i^2}{n_i} - 3(N+1) $$ ### 2.3 现代方法演进 - **Bootstrap检验**： ```python from sklearn.utils import resample boot_stats = [resample(data).mean() for _ in range(10000)] p = np.mean(boot_stats >= observed_mean) ``` - **贝叶斯因子**： $$ BF_{10} = \frac{P(D|H_1)}{P(D|H_0)} $$ 解释标准：BF>3表示支持H₁的证据 ## 第三章 实战应用（约1000字） ### 3.1 A/B测试全流程 1. **实验设计**： - 确定基线转化率（如当前转化率15%） - 计算最小样本量： $$ n = \frac{(Z_{1-α/2} + Z_{1-β})^2 \cdot (p_1(1-p_1)+p_2(1-p_2))}{(p_1-p_2)^2} $$ 2. **Python实现示例**： ```python from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest count = [120, 150] # 转化人数 nobs = [1000, 1000] # 总样本量 z_stat, p_value = proportions_ztest(count, nobs) print(f"Z值: {z_stat:.2f}, p值: {p_value:.4f}") ``` ### 3.2 医学研究案例 **新药有效性验证**： - 双盲随机对照试验设计 - 主要终点指标：生存率差异 - 中期分析中的α消耗函数控制 ### 3.3 工业质量控制 - **过程能力分析**： $$ C_p = \frac{USL - LSL}{6σ} $$ - **控制图规则**：连续7点上升即启动显著性检验 ## 第四章 争议与进阶（约800字） ### 4.1 p值危机与对策 - **可重复性问题**：心理学重复成功率仅39%[^2] - **ASA声明要点**： - p值不能衡量效应大小或结果重要性 - 需结合置信区间和先验知识 ### 4.2 最佳实践框架 1. **预注册研究设计**：防止p值操纵 2. **效应量报告标准**：包括Cohen's d和置信区间 3. **多重检验校正**： - Bonferroni法：$α_{adj} = α/k$ - FDR控制（Benjamini-Hochberg） ### 4.3 前沿方向 - **混合推断系统**：融合频率派与贝叶斯方法 - **自适应实验设计**：实时调整样本量 - **可解释AI整合**：显著性检验用于模型特征分析 ## 附录工具库 ### 检验方法选择树 ```mermaid graph TD A[数据类型] --> B{连续型} A --> C{分类型} B --> D{正态分布?} D -->|是| E[参数检验] D -->|否| F[非参数检验] C --> G{二分类} C --> H{多分类} ``` ### 常见误区警示 1. 将p<0.05等同于"重要发现" 2. 忽略效应量仅关注显著性 3. 未校正的多重比较 4. 将统计显著等同于实际显著 ## 参考文献 [^1]: Fisher, R.A. (1925). Statistical Methods for Research Workers [^2]: Open Science Collaboration. (2015). Estimating the reproducibility of psychological science ```
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