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我正在使用 keras 训练深度神经网络。其中一个分数称为 val_acc。我得到了 70% 的 val_acc。我怎么知道这是好还是坏？神经网络是一个二元分类器，所以我试图预测一个 1 或一个 0。数据本身大约是 65% 的 0 和 35% 的 1。我的 70% val_acc 有用吗？

我有一个任务来检验一些假设……为了简单起见，假设 1044 个中有 433 个，我必须检查比率是否增加/与 23% 不同。

我确实选择了一个 t.test：

我得到一个像 0.19 的 p 值。-> 这表明我必须接受 H0。(5% confidence.level) T 值为 1。

这与此相矛盾：

t value >= qt(p=0.95, df = length(data)-1, lower.tail = F)<--- 然而，这表明我必须拒绝 H0...

在这种情况下，现在真正的答案是什么？

我在这里错过了什么吗？

我知道计算公式斯皮尔曼等级相关系数，这里是

我的问题是：如何计算临界值？我知道 T 检验可以适用于这种情况，但例如对于以下数据

要找到 n=8 和 alpha=0.05 的临界值，我可以使用函数 Tinv ，但它与 table 中的临界值不匹配，这里给出

请告诉我 excel 中的哪个公式可以找到这种情况的临界值？

我们有 35 个间充质干细胞 (MSCs) 单细胞 RNA-Seq 数据，想比较不同培养条件（即缺氧和常氧）之间的基因表达异质性。换句话说，我们想识别在缺氧状态下比在常氧状态下更均匀的基因。

我知道如何使用 R 上的 car 包对单基因运行 levenTest（请参阅下面的两个示例）。但是，我不知道如何同时为所有 5,834 个基因运行 leveneTest。你能帮我吗，请查看我们的数据：http: //68.181.92.180/~Gary/temporal/Log2_Transpose_CPM_MSC35Sample_CPM5Sample10_5834Gene.txt

更重要的是，如何将所有 5834 个 leveneTest 结果转换为一个有两列的表？第一列是基因符号，第二列是 P 值。非常感谢。

测试：

和：

当我写 tensorflow 演示时，我arg_max()在定义中找到了这个函数correct_predition

返回张量轴上具有最大值的索引。（这是来自 TF 的 API）

因为我们使用' softmax_cross_entropy_with_logits'，

预测 ( hypothesis) 表示为概率

arg_max()我们将通过函数获得最大预测概率的索引hypothesis

但是Y是标签，这不是我们需要使用的概率tf.arg_max(Y,1)吗？

我有一个测试 Chrome 浏览器版本（遥测）的性能测试套件。对于给定的测试，我正在尝试确定一个版本是否更快/更慢或与另一个版本没有显着差异。

对于每个测试运行，我都会获得：avg、std、count、max、min、sum。

我可以比较两个测试运行（例如在两个浏览器之间）并给出：delta avg, % delta avg, delta std, % delta std, ... 等等。我还给出了 p 值（直方图的概率没有显着差异）、z 分数（又名标准分数：直方图平均值和参考直方图平均值之间的标准偏差数）和 U 统计量（Mann-Whitney U 假设检验产生和消耗的数字） .

给定这些测试统计数据，我怎么能肯定地说一个浏览器比另一个浏览器更慢/更快或没有什么不同？

我正在考虑只检查 p 值 < 0.05，如果是，则比较平均值。但这似乎太简单了。

非常感谢任何帮助。

更新：

如果我重新运行测试，两个浏览器之间的 % delta avg 会得到 +/- 10%，因此仅查看 avg 和 p 值是不够的。

在 R 中，我对下面的数据库使用了多项式回归。它表明 R2 良好，系数和模型的显着性水平均小于 0.05。但是当使用shapiro.test测试残差时，p 值为 0.01088，这意味着残差不符合正态分布。所以我想知道多项式回归是否有效。多项式回归的残差是否必须满足正态假设？

下面附上用于回归的代码和数据。

在 R 中，当我使用chisq.test()函数时，计算的 p 值是多少？它是两侧的，上尾还是下尾？

提前感谢您帮助这个初学者

我想在 R 中使用 chisq.test() 函数。我在 wiki 书籍“GNU R”上找到了一个用于测试的示例。代码和输出是：

所以我试图重现这个例子并得到了这个：

结果不同的原因是什么？我使用了完全相同的代码。我做错什么了吗？谢谢您的帮助！

在尝试对嵌套数据进行假设检验（例如 T 或 Wilcox 检验）时，我收到了错误消息。这是以前工作到最近的所有代码。（我想知道它是否与 dplyr .7 更新有关？）例如，

给我错误：

我怎样才能解决这个问题？

谢谢！