如何通过对照实验知道线材等是否灵验？

kof

如何通过对照实验知道HIFI大仙是否灵验？

zt


1.  让我们首先假设大仙宣称的都是真的；

2.  让我们通过对照实验检验大仙说的和他实际能做到的有多大的差距。

3.  分析实验结果。



让我们开始下面的实验吧：


1.  电源线/信号线/USB线.

准备两条同样的大仙认可的， 高价线材, 线材A1/A2 。  两条被所有人认可的平价合格线材 B1/B2。

    按照以下的组合乱序测试并记录, 当然要第三方来记录和抽签, 当然要遮挡：

A1-B1, A1-B2, A2-B1,  A2-B2, A1-A2, B1-B2, A1-A2, B1-B2.  A1-B1,  A1-B2, A2-B1,  A2-B2.


      只要求大仙决定是否有区别， 就这么简单，只要求大仙决定是否有区别，不需要评价优劣。



  
2.  运放。

准备两个同样的大仙认可的， 高价运放如 OPA627,  A1/A2 。  两个被所有人认可的平价运放两个 NE5532或者两个TL072, B1/B2。

    按照以下的组合乱序测试并记录, 当然要第三方来记录和抽签, 当然要遮挡：

A1-B1, A1-B2, A2-B1,  A2-B2, A1-A2, B1-B2, A1-A2, B1-B2.  A1-B1,  A1-B2, A2-B1,  A2-B2.


      只要求大仙决定是否有区别， 就这么简单，只要求大仙决定是否有区别，不需要评价优劣。


3.  封装.
按照上面的方法实验。


4.  JITTER.
按照上面的方法实验。


5 .......
按照上面的方法实验。



    咱们不需要打嘴仗， 只需要最简单的实验。


http://www.math.pku.edu.cn:8000/ ... tat/download/19.pdf

http://basic.shsmu.edu.cn/jpkc/med_stat/ppt/11.ppt


https://www.youtube.com/watch?v=SpzNQOOBeRg


https://www.youtube.com/watch?v=LznjC4Lo7lE


https://www.youtube.com/watch?v=xYjRhayXdf4

kof

什么是“对照” ？ 什么是“对照实验” ？

对照实验


一般进行某种试验以阐明一定因素对一个对象的影响和处理效应或意义时，除了对试验所要求研究因素或操作处理外，其他因素都保持一致，并把试验结果进行比较，这种试验为对照试验。通常，一个对照实验分为实验组和对照组。实验组，是接受实验变量处理的对象组；对照组也称控制组，对实验假设而言，是不接受实验变量处理的对象组，至于哪个作为实验组，哪个作为对照组，一般是随机决定，这样从理论上说，由于实验组与对照组无关变量影响是相等、平衡的，故实验组与对照组两者之差异，则可认定为是来自实验变量的效果，这样实验结果是可信的。


空白对照
   

指不做任何实验处理的对象组。例如，在“生物组织中可溶性还原糖的鉴定”的实验中，向甲试管溶液加入试剂，而乙试管溶液不加试剂，一起进行沸水浴，比较它们的变化。这样，甲为实验组，乙为对照组，且乙为典型的空白对照。空白对照能明白地对比和衬托出实验的变化和结果，增强了说服力。


自身对照
   

指实验与对照在同一对象上进行，即不另设对照组。单组法和轮组法，一般都包含有自身对照。如“植物细胞质壁分离和复原”实验，就是典型的自身对照。自身对照，方法简便，关键是要看清楚实验处理前后现象变化的差异，实验处理前的对象状况为对照组，实验处理后的对象变化则为实验组。


条件对照
   

指虽给对象施以某种实验处理，但这种处理是作为对照意义的，或者说这种处理不是实验假设所给定的实验变量意义的。例如，“动物激素饲喂小动物”实验，采用等组实验法，其实验设计方案是：
甲组：饲喂甲状腺激素（实验组）；
乙组：饲喂甲状腺抑制剂（条件对照组）；
丙组：不饲喂药剂（空白对照组）。
显然，乙组为条件对照，该实验既设置了条件对照，又设置了空白对照，通过比较、对照，更能充分说明实验变量——甲状腺激素能促进蚯蚓的生长发育。


相互对照
   

指不另设对照组，而是几个实验组相互对比对照，在等组实验法中，大都是运用对照，如“植物的向性”的等组实验中，5个实验组所采用的都是相互对照，较好的平衡和抵消了无关变量的影响，使实验结果更具有说服力。
对照实验是科学研究常用的一种实验方法，目的是通过对比实验的结果找到想要研究的因素对实验的影响作用，从而为科学的研究提供事实依据和直接证据。如在生物学、医学、农学、心理学和教育学等各领域中，有“没有对照就没有试验”的说法，因此，是否有适当的对照试验，在许多情况下会影响研究的成果。对照试验的技术有时比主试验还困难。再者，为了进行一个试验，必需有相当数量的对照才行，否则有时会分不清哪些是主试验，哪些是对照试验。与试验区、试验群相对应的也有用对照区、对照群名称的。作为试验对象，常常要求纯系的动植物材料和人的单卵孪生儿的道理就在于此。在物理或化学的领域里，由于研究对象系统的构成单纯，特殊的对照试验，在多数情况下没有必要。

kof

假设检验:    什么是非参数统计

什么是非参数统计
　　非参数统计是统计学的一个重要分支，它在实践中有着广泛的应用。所谓统计推断，就是由样本观察值去了解总体，它是统计学的基本任务之一。若根据经验或某种理论我们能在推断之前就对总体作一些假设，则这些假设无疑有助于提高统计推断的效率。这种情况下的统计方法称为“参数统计”。如果我们所知很少，以致于在推断之前不能对总体作任何假设，或仅能作一些非常一般性(例如连续分布、对称分布等)的假设，这时如果仍然使用参数统计方法，其统计推断的结果显然是不可信的，甚至有可能是错的。在对总体的分布不作假设或仅作非常一般性假设条件下的统计方法称为“非参数统计”。

　　由于非参数统计方法与总体究竟是什么分布几乎没有什么关系，所以它的应用范围很广，它在社会学、医学、生物学、心理学、教育学等领域都有着广泛的应用。由于有关于总体的假设，所以参数统计的推断方法是针对这个假设的。相对而言，非参数统计的推断方法是很一般的，它仅应用样本观察值中一些非常直观(例如次序)的信息。所以非参数统计分析含有丰富的统计思想。


非参数统计的适用范围
　　非参数统计最常用于具备下述特征的情况：

　　1、待分析数据不满足参数检验所要求的假定，因而无法应用参数检验。例如，我们曾遇到过的非正态总体小样本，在t-检验法也不适用时，作为替代方法，就可以采用非参数检验。

　　2、仅由一些等级构成的数据，不能应用参数检验。例如，消费者可能被问及对几种不同商标的饮料的喜欢程度，虽然，他们不能对每种商标都指定一个数字来表示他们对该商标的喜欢程度，却能将几种商标按喜欢的顺序分成等级。这种情形也宜采用非参数检验。

　　3、所提的问题中并不包含参数，也不能用参数检验。例如，我们想判断一个样本是否为随机样本，采用非参数检验法就是适当的。

　　4、当我们需要迅速得出结果时，也可以不用参数统计方法而用非参数统计方法来达到目的。一般说来，非参数统计方法所要求的计算与参数统计方法相比，完成起来既快且易。有些非参数统计方法的计算，就算对统计学知识不熟练的人，也能在收集数据时及时予以完成。

        
非参数统计的特点
　　非参数统计问题中对总体分布的假定要求的条件很宽，因而针对这种问题而构造的非参数统计方法，不致因为对总体分布的假定不当而导致重大错误，所以它往往有较好的稳健性(见稳健统计)，这是一个重要特点。但因为非参数统计方法需要照顾范围很广的分布，在某些情况下会导致其效率的降低。不过，近代理论证明了：一些重要的非参数统计方法，当与相应的参数方法比较时，即使在最有利于后者的情况下，效率上的损失也很小。

　　由于非参数统计中对分布假定要求的条件宽，因而大样本理论（见大样本统计）占据了主导地位。第二次世界大战前，非参数统计的大样本理论已有了一些结果，从20世纪50年代直到现代，更有了显著的进展，尤其是关于秩统计量与U统计量的大样本理论，及基于这种理论的大样本非参数方法，研究成果很多。

kof

假设检验:    什么是非参数统计

什么是非参数统计
　　非参数统计是统计学的一个重要分支，它在实践中有着广泛的应用。所谓统计推断，就是由样本观察值去了解总体，它是统计学的基本任务之一。若根据经验或某种理论我们能在推断之前就对总体作一些假设，则这些假设无疑有助于提高统计推断的效率。这种情况下的统计方法称为“参数统计”。如果我们所知很少，以致于在推断之前不能对总体作任何假设，或仅能作一些非常一般性(例如连续分布、对称分布等)的假设，这时如果仍然使用参数统计方法，其统计推断的结果显然是不可信的，甚至有可能是错的。在对总体的分布不作假设或仅作非常一般性假设条件下的统计方法称为“非参数统计”。

　　由于非参数统计方法与总体究竟是什么分布几乎没有什么关系，所以它的应用范围很广，它在社会学、医学、生物学、心理学、教育学等领域都有着广泛的应用。由于有关于总体的假设，所以参数统计的推断方法是针对这个假设的。相对而言，非参数统计的推断方法是很一般的，它仅应用样本观察值中一些非常直观(例如次序)的信息。所以非参数统计分析含有丰富的统计思想。


非参数统计的适用范围
　　非参数统计最常用于具备下述特征的情况：

　　1、待分析数据不满足参数检验所要求的假定，因而无法应用参数检验。例如，我们曾遇到过的非正态总体小样本，在t-检验法也不适用时，作为替代方法，就可以采用非参数检验。

　　2、仅由一些等级构成的数据，不能应用参数检验。例如，消费者可能被问及对几种不同商标的饮料的喜欢程度，虽然，他们不能对每种商标都指定一个数字来表示他们对该商标的喜欢程度，却能将几种商标按喜欢的顺序分成等级。这种情形也宜采用非参数检验。

　　3、所提的问题中并不包含参数，也不能用参数检验。例如，我们想判断一个样本是否为随机样本，采用非参数检验法就是适当的。

　　4、当我们需要迅速得出结果时，也可以不用参数统计方法而用非参数统计方法来达到目的。一般说来，非参数统计方法所要求的计算与参数统计方法相比，完成起来既快且易。有些非参数统计方法的计算，就算对统计学知识不熟练的人，也能在收集数据时及时予以完成。

        
非参数统计的特点
　　非参数统计问题中对总体分布的假定要求的条件很宽，因而针对这种问题而构造的非参数统计方法，不致因为对总体分布的假定不当而导致重大错误，所以它往往有较好的稳健性(见稳健统计)，这是一个重要特点。但因为非参数统计方法需要照顾范围很广的分布，在某些情况下会导致其效率的降低。不过，近代理论证明了：一些重要的非参数统计方法，当与相应的参数方法比较时，即使在最有利于后者的情况下，效率上的损失也很小。

　　由于非参数统计中对分布假定要求的条件宽，因而大样本理论（见大样本统计）占据了主导地位。第二次世界大战前，非参数统计的大样本理论已有了一些结果，从20世纪50年代直到现代，更有了显著的进展，尤其是关于秩统计量与U统计量的大样本理论，及基于这种理论的大样本非参数方法，研究成果很多。

翱翔的鹰隼

有意义吗？劳民伤财，土豪不在呼那点钱。工薪层也不会买。

金诺机械

爱好，不管什么困难都得想办法，

我的矿石

公说公有理，婆说婆有理！

2014zz

木耳是听无出的……！！！！！！

kof

透过现象看本质：


            问题的实质是现在很多人屯了货要高价出售。


          所以不管你问 “电源线需要煲么？”， “电源线需要换么？”，  “电源线需要6N无氧铜么？”


            答案都是：  “需要！！！” x 1000


            当然，  如果你问 IBM,  APPLE,  Lenovo,  他们都会回答： “不需要。” x 1


            当你试图用统计学和物理学以及逻辑学来解答自己的疑问的时候，


            大湿们就会跳起来，  反复地通过文学描写来强调  “需要！！！”


              为什么？  

                            为什么？  

              为什么？  

              因为马克思教导我们：一旦有适当的利润，资本家就会大胆起来。

有百分之五十的利润，它就铤而走险；

为了百分之一百的利润，它就敢践踏一切人间法律；

有百分之三百的利润，它就敢犯任何罪行，甚至冒绞死的危险。”

（《马克思恩格斯全集》第17卷第258页）。


你和他说数据， 他和你说听感;
你和他说听感， 他和你说单晶;
你和他说单晶， 他和你说物理;
你和他说物理， 他和你说英文;
你和他说英文， 他和你说信仰;
你和他说信仰， 他和你说医学;
你和他说医学， 他和你说文学:
你和他说文学， 他和你说国情.


所以从论坛上面这些现象可以看出，  吹嘘一下线材的作用连诈骗都还算不上，  


还能把铜卖出银子甚至黄金的价钱，  百分之三百的利润，还不用冒被绞死的危险。


傻子才不干呢。



所以，  线材大湿本质上和制售地沟油， 制售毒奶粉的人出发点是一样的：


  追逐利润。


  人为财死鸟为食亡。



前领导人教导我们：

都 too simple，啊，sometimes naive！



      你有信心和决心捍卫科学的尊严么？  就象制售地沟油， 制售毒奶粉的人那样有死的决心和勇气去谋财害命么？


        大湿们对财的渴望可以让它们罔顾一切科学原理，  你做得到么？


        大湿们对财的渴望可以让它们弹指间撸出新理论新发现，  你做得到么？


        大湿们对财的渴望可以让它们指鹿为马混淆黑白，  你做得到么？




邓小平同志教导我们：  “我们最失败的是教育”.



            是时候号召同学们尊重科学了！