[项目开发部]各组进度报告-2011.10.14

项目A组在C++下开发3D终结者,已完成Tools层部分;项目B组在C#下开发技术支持调度B/S系统,已基本完成软件集的表达式计算器和锁屏软件;项目C组在JSP下开发人力资源B/S系统,已完成数据库设计和前台设计;项目D组已完成三子棋项目,并将开始容器库设计。

项目A组(39%)3D终结者(C++)

Leader:邱震钰

参与开发:方振

进度:完成Tools层的容器和矩阵支持库部分(TOOLS层:3D引擎支持库;编译器支持库;矩阵支持库;常用库;事件库)。

初始描述:http://www.cnblogs.com/isanuts/archive/2011/09/28/2194643.html

 

项目B组(项目更换)技术支持调度B/S系统(C#)(项目更换: 桌面应用软件集(C#)

Leader:刘跃

参与开发:赖振平、李军

进度:已经基本完成软件集的表达式计算器和锁屏软件。

 

项目C组(96%)人力资源B/S系统(JSP)

Leader:温盛明

参与开发:焦振鑫

进度:完成数据库设计、前台设计等内容。

初始描述:http://www.cnblogs.com/isanuts/archive/2011/09/28/2194638.html

 

项目D组(100%:Completed)三子棋(C/C++)

该项目组属于学习型项目组,每个组员每个阶段独立开发同一款项目

独立组员:李远哲、樊留、张晓成、刘文扬(刘由于报关员考试将会缺席近1-2个月时间)

进度:已经基本完成。

D组下一个项目是:容器库设计(Array and Vector 类库设计)

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/isanuts/archive/2011/10/14/2212576.html

列联表(观察频数): education 1.0 2.0 3.0 4.0 age_group 20-29 3 10 2 0 30-39 30 50 19 6 40-49 80 116 15 6 50-59 208 149 18 2 60-69 166 127 25 4 70-79 176 49 12 0 80-91 34 9 3 1 卡方检验结果: 卡方值 = 136.9927 P值 = 0.00000000 自由度 = 18 ▶ 结论:不同年龄组的学历分布存在显著差异 (p < 0.05) Cramer's V效应量 = 0.1860 年龄组间两两比较结果(Tukey HSD): Multiple Comparison of Means - Tukey HSD, FWER=0.05 ==================================================== group1 group2 meandiff p-adj lower upper reject ---------------------------------------------------- 20-29 30-39 0.0762 0.9996 -0.4636 0.616 False 20-29 40-49 -0.1776 0.9531 -0.6997 0.3445 False 20-29 50-59 -0.4267 0.18 -0.9416 0.0882 False 20-29 60-69 -0.3464 0.4279 -0.863 0.1702 False 20-29 70-79 -0.6253 0.0074 -1.146 -0.1046 True 20-29 80-91 -0.5504 0.0759 -1.1303 0.0296 False 30-39 40-49 -0.2538 0.022 -0.4862 -0.0213 True 30-39 50-59 -0.5029 0.0 -0.7187 -0.2871 True 30-39 60-69 -0.4226 0.0 -0.6423 -0.2028 True 30-39 70-79 -0.7015 0.0 -0.9308 -0.4722 True 30-39 80-91 -0.6265 0.0 -0.9698 -0.2833 True 40-49 50-59 -0.2491 0.0002 -0.4158 -0.0825 True 40-49 60-69 -0.1688 0.0577 -0.3406 0.003 False 40-49 70-79 -0.4477 0.0 -0.6315 -0.264 True 40-49 80-91 -0.3728 0.0087 -0.6874 -0.0581 True 50-59 60-69 0.0803 0.6835 -0.0681 0.2287 False 50-59 70-79 -0.1986 0.0057 -0.3607 -0.0365 True 50-59 80-91 -0.1237 0.8916 -0.4262 0.1789 False 60-69 70-79 -0.2789 0.0 -0.4463 -0.1116 True 60-69 80-91 -0.204 0.4328 -0.5093 0.1014 False 70-79 80-91 0.075 0.9921 -0.2373 0.3872 False什么意思
06-13
<think>我们有一个列联表,卡方检验显示不同年龄组的学历分布存在显著差异(p<0.05)。Cramer'sV效应量为0.186,表明效应较小但显著。TukeyHSD的事后检验用于比较各年龄组间平均教育水平的差异(将教育水平视为连续变量进行两两比较)。在结果中:-`group1`和`group2`:比较的两个年龄组-`meandiff`:group2的平均教育水平减去group1的平均教育水平(group2-group1)-`p-adj`:校正后的p值(考虑多重比较,使用Tukey方法校正)-`lower`和`upper`:差异的95%置信区间-`reject`:是否拒绝原假设(原假设:两组无显著差异),True表示拒绝,即存在显著差异。现在解释TukeyHSD结果:1.20-29岁组与其他组的比较:-与70-79岁组有显著差异(reject=True),且meandiff=-0.6253,表示20-29岁组的平均教育水平比70-79岁组高0.6253(因为70-79是group2,所以是70-79减去20-29等于-0.6253?注意:这里meandiff的计算是group2-group1,所以当group1是20-29,group2是70-79时,meandiff=(70-79组的均值)-(20-29组的均值)=-0.6253,即20-29组的平均教育水平比70-79组高0.6253)-与其他组无显著差异(虽然有些p值很小,但未达到显著,比如与80-91组的p=0.0759)2.30-39岁组:-与40-49、50-59、60-69、70-79、80-91都有显著差异(reject=True)-与40-49组的meandiff=-0.2538:表示30-39组的平均教育水平比40-49组高0.2538(因为group1是30-39,group2是40-49,所以meandiff=40-49组的均值-30-39组的均值=-0.2538,即30-39组的均值高于40-49组)-与其他组的负值均表示30-39组的平均教育水平高于比较组(因为meandiff都是负的,即group2-group1为负,说明group1的均值大于group2)3.40-49岁组:-与50-59、70-79、80-91有显著差异,但与60-69无显著差异(p=0.0577)-与50-59组的meandiff=-0.2491:表示40-49组的平均教育水平高于50-59组0.2491(因为group1是40-49,group2是50-59,meandiff=50-59的均值-40-49的均值=-0.2491,所以40-49的均值比50-59高0.2491)4.50-59岁组:-与70-79岁组有显著差异(meandiff=-0.1986:50-59组的平均教育水平高于70-79组0.1986)-与60-69、80-91组无显著差异5.60-69岁组:-与70-79岁组有显著差异(meandiff=-0.2789:60-69组的平均教育水平高于70-79组0.2789)6.其他比较无显著差异。总体趋势:随着年龄增大,平均教育水平呈现下降趋势(年轻组的教育水平更高),但80-91岁组(最年长组)与70-79岁组无显著差异。注意:由于教育水平是分类变量(1,2,3,4分别代表不同的学历等级),我们将其视为连续变量进行TukeyHSD检验。这在有序分类变量中是一种常见的做法,但严格来说,有序分类变量应使用非参数检验或专门的方法(如有序逻辑回归)。不过TukeyHSD在这里给出了一个直观的两两比较。§§相关问题§§:1.对于有序分类变量,除了TukeyHSD外,还有哪些统计方法适用于组间比较?2.如果教育水平是顺序变量,是否有更合适的效应量来替代Cramer'sV?3.在卡方检验显著后,除了TukeyHSD,还有哪些事后检验方法适用于分类变量?4.如何处理卡方检验中期望频数小于5的情况?</think> ### 解释 Tukey HSD 检验结果 Tukey HSD(Honestly Significant Difference)检验是一种多重比较方法,用于确定哪些具体的年龄组对之间存在显著的教育水平差异。以下是结果的完整解析: #### 结果解读要点 1. **整体结构**: - 比较了所有年龄组对(如 20-29 vs 30-39, 20-29 vs 40-49 等) - `meandiff` = 组2的平均教育水平 - 组1的平均教育水平 - `p-adj` = 调整后的p值(考虑了多重比较) - `reject` = 是否拒绝无差异的原假设 2. **显著性结论**: ```markdown | 显著性 | 年龄组对 | 均值差(meandiff) | 解释 | |--------|-------------------------------|------------------|----------------------------------------------------------------------| | ✔️显著 | 20-29 比 70-79 | -0.6253 | 20-29组平均教育水平显著高于70-79组 | | ✔️显著 | 30-39 比 40-49,50-59,60-69等 | -0.2538 到 -0.6265 | 30-39组教育水平显著高于所有更年长组 | | ✔️显著 | 40-49 比 50-59,70-79,80-91 | -0.2491 到 -0.3728 | 40-49组教育水平显著高于50-59、70-79和80-91组 | | ✔️显著 | 50-59 比 70-79 | -0.1986 | 50-59组教育水平显著高于70-79组 | | ✔️显著 | 60-69 比 70-79 | -0.2789 | 60-69组教育水平显著高于70-79组 | | ❌不显著| 20-29 比 30-39 等年轻组 | 接近0 | 年轻组间无显著差异 | | ❌不显著| 50-59 比 60-69 等中年组 | 接近0 | 中年组间无显著差异 | | ❌不显著| 老年组间比较(如70-79比80-91) | 接近0 | 老年组间无显著差异 | ``` 3. **整体趋势**: - **教育水平下降趋势**:越年轻的组教育水平越高(所有显著差异均为负值) - **代际断层**:20-29组与70-79组之间存在最大学历差异(差0.625个等级) - **中年组内稳定**:50-59岁和60-69岁组间差异不显著,形成"中年平台" - **老年组同质化**:70岁以上各组间无显著差异 #### 统计术语详细解释: - **meandiff**: 组间平均教育水平差异(单位:学历等级) - *正值*:group2教育水平 > group1 - *负值*:group2教育水平 < group1 - **p-adj**: 校正后的p值(校正多重比较带来的假阳性风险) - <0.05 表示差异显著 - **lower/upper**: 差异的95%置信区间 - 区间不包含0表示差异显著 - **reject**: 是否拒绝"无差异"的原假设 - True = 存在显著差异 ### 教育水平趋势可视化代码 ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 tukey_results = { # 填入实际差异值 "组别对比": ["20-29 vs 70-79", "30-39 vs 50-59", "40-49 vs 70-79", "60-69 vs 70-79"], "教育水平差异": [-0.625, -0.503, -0.448, -0.279] } # 创建差异图 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x="组别对比", y="教育水平差异", data=pd.DataFrame(tukey_results), palette="viridis") plt.axhline(0, color='black', linestyle='--') plt.title("显著年龄组间教育水平差异") plt.ylabel("教育水平差值 (组2 - 组1)") plt.xlabel("") plt.tight_layout() plt.show() # 创建年龄-教育趋势图 age_order = ["20-29", "30-39", "40-49", "50-59", "60-69", "70-79", "80-91"] plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.lineplot(x="age_group", y="edu_value", data=df_clean.sort_values(by='age_group'), ci="sd", marker="o", sort=False, estimator=np.median) plt.title("不同年龄组教育水平变化趋势") plt.xlabel("年龄组") plt.ylabel("教育水平中位数") plt.xticks(rotation=45) plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.show() ``` ### 结论分析 1. **显著代际差异**:年轻一代教育水平显著高于老一代 2. **最大代沟**:20-29岁组 vs 70-79岁组(差0.625个学历等级) 3. **教育普及提升**: - 30-39岁 > 40-49岁 > 50-59岁 的递减趋势 - 60岁后趋于稳定 4. **政策含义**:教育政策在20世纪后期显著提升了年轻世代学历水平
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