新普金娱乐网址


金刚狼本应由外来演 一个较丈夫更男人的男人

数学【青春校园】原谅自己喜爱你好多年(08)

【译】数据显示:中国之程序员是社会风气上顶牛的程序员

  • 十月 25, 2018
  • 数学
  • 没有评论

据悉我们的多寡显示,中国跟俄罗斯有所无限具才情的程序员。中国程序员在数学、功能程序设计与数据结构方面超越了世道其它国家的程序员,而俄罗斯程序员则以算法领域占据主导地位,算法为是最为流行和极端具有竞争力的天地。虽然美国暨印度当HackerRank上吧起众多美好之程序员,但她俩为只能排在第28以及第31。

2.1.1利用数据:

 观测样本来源于总体的片只放对样本,表象为有限独样本样本量一样,且少类照之观赛具有一一对许涉及,可说是观察样本的“前后”或多“侧面”的数目。

诸如,某班学生各科测试着,语文和数学的测试成绩。

形容以头里:直接看中国的程序员想法多,肯钻研肯学习,但可休晓得原来中国底程序员是社会风气上极牛的程序员。说来可能不迷信,但基于HackerRank官网的均等篇报道,数据显示中华底程序员就是社会风气上无比牛之程序员。特将此文翻译成汉语,分享给大家。

1.2取样自举:

数学 1

###############利用bootstrap模拟独立样本均值差的抽样分布
par(mfrow=c(2,1),mar=c(4,4,4,4))
set.seed(12345)

#总体方差相等
Pop1<-rnorm(10000,mean=2,sd=2)   
Pop2<-rnorm(10000,mean=10,sd=2)
Diff<-vector()
Sdx1<-vector()
Sdx2<-vector()
#重复M次
for(i in 1:2000){
 x1<-sample(Pop1,size=100,replace=TRUE)#随机选出100个
 x2<-sample(Pop2,size=120,replace=TRUE)
 Diff<-c(Diff,(mean(x1)-mean(x2)))
 Sdx1<-c(Sdx1,sd(x1))
 Sdx2<-c(Sdx2,sd(x2))
}
plot(density(Diff),xlab="mean(x1)-mean(x2)",ylab="Density",main="均值差的抽样分布(等方差)",cex.main=0.7,cex.lab=0.7) 
points(mean(Diff),sd(Diff),pch=1,col=1)
S1<-mean(Sdx1)
S2<-mean(Sdx2)
Sp<-((100-1)*S1^2+(120-1)*S2^2)/(100+120-2)
#理论上的均值与方差:红三角
points((2-10),sqrt(Sp/100+Sp/120),pch=2,col=2)

###两方差不等
set.seed(12345)
Pop1<-rnorm(10000,mean=2,sd=2)    
Pop2<-rnorm(10000,mean=10,sd=4)
Diff<-vector()
Sdx1<-vector()
Sdx2<-vector()
for(i in 1:2000){
 x1<-sample(Pop1,size=100,replace=TRUE)
 x2<-sample(Pop2,size=120,replace=TRUE)
 Diff<-c(Diff,(mean(x1)-mean(x2)))
 Sdx1<-c(Sdx1,sd(x1))
 Sdx2<-c(Sdx2,sd(x2))
 }
plot(density(Diff),xlab="mean(x1)-mean(x2)",ylab="Density",main="均值差的抽样分布(不等方差)",cex.main=0.7,cex.lab=0.7) 
points(mean(Diff),sd(Diff),pch=1,col=1)
S1<-mean(Sdx1)
S2<-mean(Sdx2)
points((2-10),sqrt(S1^2/100+S2^2/120),pch=2,col=2)

  

 数学 2

4、不同国家程序员的编程语言偏好

可是除了就有限个邦,其它国家的选取偏好和擅长领域接近并从未必然联系。我们呢想了解其他国家之程序员对一定的编程语言是不是出特别嗜好。比如印度程序员是匪是指向C++更感谢兴趣?墨西哥程序员是无是都用Ruby编码?
数学 3

总的看,世界各地的程序员选用 Java
的百分比都使盖其它语言(只有最少数的两样:如马来西亚与巴基斯坦之程序员更欣赏
C++,台湾底程序员更爱 Python
)。而斯里兰卡程序员也是JAVA比例以高的国,在HackerRan中吗行排在第八底职位。

巴基斯坦、斯里兰卡与尼日利亚脚下排名位居低端,他们可以上习瑞士底定性。程序员在HackerRank社区上未曾努力就放弃了挑战,得分为零星。瑞士底零记分用户比例是低,瑞士程序员也可谓称得上世界上最顽强的程序员。

事实上对世界各地的程序员来说,无论你来自哪里,都发生或变成一下只盖茨或者克努特。

根据这些多少,如果我们设置平会黑客奥林匹克竞赛,中国将获金牌,俄罗斯将获银牌,而波兰则拿下铜牌。尽管美国与印度的程序员让人值得称赞,但想进前25,还是得再行累开足马力的。

翻译的情节比较多,如发一部分语句措辞不当的,欢迎指出。

原稿出处:https://blog.hackerrank.com/which-country-would-win-in-the-programming-olympics/

数学 4

数学 5

3、不同国家程序员的溺爱

连接下去,我们又于了每个国家程序员在不同挑战赛上费的时光,然后跟HackerRank用户平均花费的时长进行较。这样一来,就会招来有不同国家程序员在一定领域的偏好了。
数学 6
比方上表所示,中国程序员在数学竞赛中之厕度远远胜出我们预料的平均水平,这就是能分解为何他们会当此世界高踞榜首了。捷克口一般很欣赏
shell,在是单项他们是率先。

2.1.2检察目标:

尽管查数学成绩完全分布于语文成绩完全分布(均值)是否留存明显差异。

2、特定领域排名

虽说中国底排名特别独立,但也未一味是雄霸所有榜单。哪个国家的程序员在一定领域的呈现太好?我们来探视各个领域中上榜的国度。
数学 7
可以看出中国于有些世界相当精彩。中国程序员在在数据结构、数学与函数式编程方面打败了外国家的程序员。另外,俄罗斯程序员在挑战举办最多之算法领域为选得桂冠。其次是分别处于第二、第三职的波兰同九州。

怎么讲不同国度以不同领域的程度差异?有或是坐俄罗斯之程序员更爱与算法类的交锋,也就是见面于马上等同领域投入还多精力,而大部分华程序员则另行爱涉足数据结构类的门类。

于HackerRank工作之一个软件工程师就是这样的,他让Shimi
Zhang,是咱们函数型编程领域排名前十位的程序员之一。他自华重庆市,两年前到美国修计算机对硕士,然后到HackerRank工作。

起源华夏的超级程序员Shimi
Zhang就中国程序员的非凡之远在达了他的看法:

“和其余国家相比,中国之尖端教育资源比较少,中国底青年上编程的路途自就是窄。很多惊世骇俗的青少年以得到来之不易的化比,会真正痴迷于此。

每当中华,很多小伙在中学时期就是开始自学编程了,甚至还品尝解决之组成部分当海内外也未尝稍微人口能够化解的难题。

设置专门针对青少年工程师的全国性竞赛,如 NOIp (
全国青少年信息学奥林匹克联赛)和 NOI (
全国青少年信息学奥林匹克竞赛),今年起码发生 3 个人以 NOI
中还要获得了冠军。这种对年轻人做的编程比赛是挨着十年内之自由化。

并且, NOI 中还有一个牛逼的专门规定:如果同样个选手在 NIO
中得了金牌,他虽未可知与国际信息学奥林匹克竞赛的中国队选拔赛,这就是象征,在列国信息学奥林匹克竞赛被落金牌的中国选手,都是首战告捷。”

  • h0&h1
  • 布局检验统计。该检查统计量
    在原假设起标准下,服从某个已清楚的争辩分布,这名抽样分布。
  • 据悉样本数测算在原假设起的原则下,检验统计量的观测值与概率P值。检验统计量反映了观测值与原假设之间的别,p反映了在原假设起标准下考查统计量取当前观测值或另行不过的可能性。
  • 指定显著新水平α,原假设成立也不肯的概率
  • power:1-β,p(H0|H1)

假如问问哪里的程序员最牛,很多人自然会看是美国。毕竟美国怀有不少独立的程序员,如比尔·盖茨、
肯·汤普森、 C
语言的大丹尼斯·里奇、唐纳德·克努特。但是,这些年,印度之程序员规模增长是环球最抢的,俄罗斯的黑客也越加锋芒毕露。有什么点子来规定谁国家之程序员是最好牛之为?

检查两只样本上的全值差是否统计显著的法子:参数检验&非参检验,步骤:

1、整体综合排名

俺们先行由程序员中极其受欢迎的测试项目开始分析。HackerRank程序员可选取与15独不等领域,下表显示了各个领域的百分比

数学 8
远远领先的小圈子是算法领域,这个世界取得了近乎40%之程序员青睐。这个小圈子包括数据排序,动态编程,搜索关键字与外因逻辑的职责方面的挑战。对于算法测试,程序员可采用他们捎的语言,这也许吧说明了拖欠领域如此让欢迎的有由。排在亚位和老三位的Java和数量架构分别都占据及了看似
10%的比重。而分布系统及安康之占用比最低。

那,基于这些测试,哪个国家之程序员整体得分最高也?

为为明白,我们查阅了一一国家所于圈子的平均得分。计算平均得分前我们而为每个领域制定了打分标准(通过由每个分数减去平均值,然后除以标准不同,也称为z分数),这样的话,即使每个领域的难度来反差,但咱为克针对不同领域的私打分,并形成于总体到个体的比较系统。为了吃结果又直观,我们根据
z 分数框架的原理,做了一个 1-100 分数框架来分解。

我们统计了 HackerRank 上程序员最多之 50 单国家,得出下面就张表单:
数学 9
由于中国之程序员得分最高,所以将中国的分数作为 100
的基准分,则俄罗斯之分为 99.9 ,两皇家就相距 0.01 。另外,波兰暨瑞士为盖
98 的过人分进入前列。巴基斯坦得分就为 57.4 。

印度与美国啊天下贡献了极多的程序员,但未曾上榜单的前 25叫 ,只分级因
76 和 78 的分排名 31 和 28 。

1.3检察单原假设与视察统计量

数学 10

 

数学 11

心想事成两独门样本均值检验单R程序:R.test

数学 12

 

 数学 13

#############独立样本均值检验示例
Forest<-read.table(file="ForestData.txt",header=TRUE,sep="   ")
#设置因子
Forest$month<-factor(Forest$month,levels=c("jan","feb","mar","apr","may","jun","jul","aug","sep","oct","nov","dec"))
Tmp<-subset(Forest,Forest$month=="jan" | Forest$month=="aug")
#方差不同
t.test(temp~month,data=Tmp,paired=FALSE,var.equal=TRUE)

Two Sample t-test

data: temp by month
t = -4.8063, df = 184, p-value = 3.184e-06
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-23.106033 -9.657011
sample estimates:
mean in group jan mean in group aug
5.25000 21.63152

#方差相同

t.test(temp~month,data=Tmp,paired=FALSE,var.equal=FALSE)

Welch Two Sample t-test

data: temp by month
t = -45.771, df = 177.49, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-17.08782 -15.67522
sample estimates:
mean in group jan mean in group aug
5.25000 21.63152

  T值都死,P<α=0.05拒绝原假设,两单月平均气温相差大非常。


HackerRank网站上,为了协助程序员提高技术,我们开了数以千计的编程挑战赛。来自世界各地成千上万的程序员参加了这些挑战赛,从
Python
到算法到安全暨分布式系统都发生关联。我们的社区为发生跨越150万开发者的排名,并且社区的人头每天还当加强。

1.由于抽样的随机性,样本均值在不同总体达成之差距颇可能是由抽样误差引起的,而这种反差不深受当颇具统计上的显著性。

于HackerRank网站上,哪些国家以编程挑战赛中展现无与伦比厉害呢?通过数量,我们愿意可以找到题目之答案。

4.另功能检验

4.1相关系数检验

pwr.r.test

数学 14

##############相关系数检验的功效分析
ReportCard<-read.table(file="ReportCard.txt",header=TRUE,sep=" ")
Tmp<-ReportCard[complete.cases(ReportCard),]#complete.cases 和 na.omit去除有空值的行
cor.test(Tmp[,5],Tmp[,7],alternative="two.side",method="pearson")
library("pwr")
pwr.r.test(r=0.75,sig.level=0.05,n=58,alternative="two.sided")

  

Pearson’s product-moment correlation

data: Tmp[, 5] and Tmp[, 7]
t = 8.5775, df = 56, p-value = 8.753e-12
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
0.6149204 0.8469769
sample estimates:
cor
0.7535317

approximate correlation power calculation (arctangh transformation)

n = 58
r = 0.75
sig.level = 0.05
power = 0.9999999
alternative = two.sided

证以显著性水平0.05,样本量58,样本相关系数0.75的格下,做出拒绝相关的对决策的票房价值也0.99

2.列联表卡放检验的效用分析

数学 15

 

数学 16数学 17

##############列联表卡方检验的功效分析
ReportCard<-read.table(file="ReportCard.txt",header=TRUE,sep=" ")
Tmp<-ReportCard[complete.cases(ReportCard),]
(CrossTable<-table(Tmp[,c(2,12)]))
(ResChisq<-chisq.test(CrossTable,correct=FALSE))
library("pwr")
pwr.chisq.test(sig.level=0.05,N=58,power=0.9,df=3)

  

avScore
sex B C D E
F 2 13 10 3
M 2 11 12 5
> (ResChisq<-chisq.test(CrossTable,correct=FALSE))

Pearson’s Chi-squared test

data: CrossTable
X-squared = 0.78045, df = 3, p-value = 0.8541

Chi squared power calculation

w = 0.4943029
N = 58
df = 3
sig.level = 0.05
power = 0.9

NOTE: N is the number of observations

数学 18

延伸:

计量效应量:ES.w2()

数学 19

1.测算未来消费者年以及消费行为的干(phi效应量)应出现多老转变才会打破原来的布局

####################计算效应量
(prob<-matrix(c(0.42,0.28,0.03,0.07,0.10,0.10),nrow=3,ncol=2,byrow=TRUE))
ES.w2(prob)

  

>
(prob<-matrix(c(0.42,0.28,0.03,0.07,0.10,0.10),nrow=3,ncol=2,byrow=TRUE))
[,1] [,2]
[1,] 0.42 0.28
[2,] 0.03 0.07
[3,] 0.10 0.10
> ES.w2(prob)
[1] 0.1853198

2.盘算样本量

pwr.chisq.test(w=ES.w2(prob),df=(3-1)*(2-1),sig.level=0.05,power=0.9)

  

>
pwr.chisq.test(w=ES.w2(prob),df=(3-1)*(2-1),sig.level=0.05,power=0.9)

Chi squared power calculation

w = 0.1853198
N = 368.4528
df = 2
sig.level = 0.05
power = 0.9

NOTE: N is the number of observations

待对368单顾客开调查才发出90%的对象落实既定目标。

 

2.1.3理论依据:

数学 20

##################利用bootstrap模拟样本均值的抽样分布

set.seed(12345)
Pop<-rnorm(100000,mean=4,sd=2)  #正态总体,均值为4,标准差为2
#从总体样本中随机抽取2000个大小为1000的样本,然后测试样本的均值分布
MeanX<-vector()
for(i in 1:2000){
 x<-sample(Pop,size=1000,replace=TRUE)
 MeanX<-c(MeanX,mean(x))
}
plot(density(MeanX),xlab="mean(x)",ylab="Density",main="样本均值的抽样分布",cex.main=0.7,cex.lab=0.7)
points(mean(MeanX),sd(MeanX),pch=1,col=1)
points(4,sqrt(2^2/1000),pch=2,col=2)

  数学 21

1.4方差是否当

使上述那个分析结论,取决于量总体方差是否当。通常使用F-test,也不过利用更为稳健而无指总体分布具体形式之Levene’s方差同质检验

数学 22

数学 23

查1、8月份热度总体方差是否等

library("car")
leveneTest(Tmp$temp,Tmp$month, center=mean)

Levene’s Test for Homogeneity of Variance (center = mean)
Df F value Pr(>F)
group 1 2.6773 0.1035
184

  p>α=0.05,不克拒绝原假设,方差齐性,选择第一栽检查结论

 

2.点滴流对样本的均值检验

数学 24

2.1.4检察之原假设和检查统计量:

数学 25

R函数t.test

数学 26

稽查语文成绩跟数学成绩是否具有鲜明差别:

##############配对样本均值检验示例
ReportCard<-read.table(file="ReportCard.txt",header=TRUE,sep=" ")

ReportCard<-na.omit(ReportCard)
t.test(ReportCard$chi,ReportCard$math,paired=TRUE)

  

Paired t-test

data: ReportCard$chi and ReportCard$math
t = 11.712, df = 57, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
18.48871 26.11474
sample estimates:
mean of the differences
22.30172

是明显差异

 

t.test也堪用来进展单独样本均值检验(结果一致)

数学 27

###############单样本的均值检验示例
Diff<-ReportCard$chi-ReportCard$math
t.test(Diff,mu=0)

  

2.1概述

2.反之,若分析发现样本均值在不同总体达成差别较生,但不是由抽样误差引起的,则数值型变量在不同总体达标之分布参数有明显差别。

3.样本均值检验之功能分析

3.1概述

功效-power:Type2
error(原假设为错却接受了),若原假设为错并且拒绝,则作者就同样对决定的票房价值为1-β,统计功能。

  • 第一显著性水平:type1
    error凡潜移默化统计功能之重要元素之一。alpha小,1-beta为略
  • 其次,若事实上两样本均值差异颇,Power也强;
    若增大样本量会导致均值差的样本分布的方差减多少,是的查实统计量t的观测值增大,更便于拒绝两总体均值无区别是错误的原假设,Power大,所以样本量大小为影响。
  • 由样本均值是一个绝对量,会叫数码计量单位和多少级的震慑。所以找到一个不过反映有限整分布重叠的相对指标更有意义–effect
    size(ES)
  • 单侧检验相对于双方检验更爱拒绝原假设。检验方向也影响。

效应量太小,意味着处理就达到了举世瞩目水平,也少实用价值。

大面积的几乎种植ES:

a) 两只平均数间的专业差别;

b)
分组自变量与个体因变量分间的连带–相关效应大小。

c) 方差分析受处理效果的效果大小

Cohen( 1988) 将ES 定义也“总体中有某种现象的品位”; 具体到NHST
体系中,ES
即“虚无假设H0错误的水平”[9]。这种似是而非程度而像理解吧虚无假设H0和备择假设H1所表示的有数取样分布分离程度还是面积重叠程度。如图1
所展示,ES
越充分,H0偏离H1而作错误的程度更强烈,两遍布之离别程度更加强,重叠面积进一步聊,反的也然.

数学 28

3.2辩护基础

数学 29

3.3 R程序

pwr.t.test   /    per.t2n.test

数学 30

 数学 31

library(“pwr”)
pwr.t2n.test(n1=2,n2=184,d=4.8,sig.level=0.05,alternative=”two.sided”)
pwr.t.test(n=58,sig.level=0.05,power=0.8,type=”paired”,alternative=”two.sided”)

  

library(“pwr”)
pwr.t2n.test(n1=2,n2=184,d=4.8,sig.level=0.05,alternative=”two.sided”)
pwr.t.test(n=58,sig.level=0.05,power=0.8,type=”paired”,alternative=”two.sided”)

数学 32

ReportCard<-read.table(file="ReportCard.txt",header=TRUE,sep=" ")
Tmp<-ReportCard[complete.cases(ReportCard),]
cor.test(Tmp[,5],Tmp[,7],alternative="two.side",method="pearson")
library("pwr")
pwr.r.test(r=0.75,sig.level=0.05,n=58,alternative="two.sided")

  

Paired t test power calculation

n = 58
d = 0.3742143
sig.level = 0.05
power = 0.8
alternative = two.sided

NOTE: n is number of *pairs*

 

数学 33

 

1.个别独样本的均值检验

1.1.概述

适用数据:

相样本来源于总体中之片个单身样本,抽样个过程遭到相互免惊扰

检目标:

量样本均值是否具有统计上之显著性。不抱有显著性:均值差是由于抽样误差导致的。

理论依据:

数学 34

相关文章

No Comments, Be The First!
近期评论
    分类目录
    功能
    网站地图xml地图