功效分析

T 检验功效工具蛮有用的，是对于那些需要进行实验设计和统计的朋友。你可以通过它计算效应量（d）、样本量（N）和显著性水平（alpha）来进行 t 检验的功效。它挺适合用来规划实验的样本量，尤其当你不确定样本量应该选择多少时，通过输入 N 的数组，你就能清晰地看到效果。还有个小功能，设置PLOT参数为 1，它会帮你绘制一个图表，清晰展示各个样本量的功效值。哦对了，目标功效水平（DESPWR），程序还会告诉你达到这个功效所需的最小样本量，方便。总体来说，这个工具挺实用，你避免因样本量不足或过多而浪费资源。

FSpwr 工具能够对 FreeSurfer 数据进行统计功效分析。可靠性分析的表面数据存储于可靠性文件 reliabilty.zip 中，该文件包含 fsaverage 空间中的 ICC 覆盖文件。用户需要创建一个配置文件以执行不同类型的统计功效分析。此配置文件中的 cfg 结构提供了计算功率分析所需的所有信息，然后将其传递给 FSpwr.m 函数进行处理。输出数据将写入 cfg.outputPath 中指定的路径。

功效系数法的企业大数据案例，挺适合你拿来参考算法建模的。按上限值、下限值搞一套评分体系，再加权平均，比起拍脑袋定权重，靠谱多了。而且每个指标怎么来的也有说法，适合做经营评估、管理决策的。 功效系数法的评分逻辑挺清晰的：先定好每个指标的满意值和不允许值，比如像客户满意度，满意是 90，不允许是 60，那就有分值区间可以操作。再根据数据去算功效系数，都归一到 0 到 1 之间。 再妙的是，它不是单看一个指标，而是把所有指标得分按权重做加权平均。你可以自定义权重，比如销售额占比高一点，员工满意度轻一点，灵活度挺高的。适合多维度的企业经营。 我翻了几个参考链接，有几个还不错的案例： 企业经营数据实例

估计执行方差分析模型I（固定效应）后的统计功效。需要提供观察到的F统计量、分子自由度(k - 1)、分母自由度(N - k)、非中心参数估计方法（1=无偏；其他=均匀最小方差无偏）和显著性水平。输出包括模型I的ANOVA测试功效，以及中心和非中心F分布的图形。

食物营养和功效是我们日常饮食中重要的考量因素。通过当季时节、营养属性和适宜人群等字段详细介绍各种食物的营养价值和功效，帮助人们更好地了解和选择健康食物。

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。

罗杰·A·霍恩撰写的《矩阵分析》