从Word2 vec可视化算法t-SNE来看，分类结果的灵敏度分析是Meta 分析中用来评价合并结果的鲁棒性和可靠性的重要方法 。可以更改为resize front _ inserter(v)back _ inserter(v)inserter(v ， v.begin())和vector不支持push_front()操作，所以我尝试使用front _ inserter(onvector 。
1、求解答,谢谢零假设:每亩沙门氏菌的平均水平为0.3MPN/G集向量>向量 。test (vec ， mu 0.3 ， 备选项“更大”，conf.level0.01)t.test是测试括号中的第一个参数 ， VECt.test(VEC数据mu 0.3表示备选项“更大”；备择假设大于conf.level0.01/> Results 0.01数据:VECT2.2051，自由度8，p值0.02927另一个假设:真均值大于0.31%的置信区间:0 。天道酬勤BR/>样本估计:在置信水平α0.01的条件下 ， p值0.02927>0.01不能被拒绝 。
【vec结果分析】
2、如何用OpenCV自带的adaboost程序训练并检测目标转自:可能的问题:1 。如果运行到分类器，几个小时都没有响应 ， 训练百分比也无法显示 。这是因为负样本的数量太少或者负样本的大小太小 。该分类器拒绝所有阴性样本，并且程序无法进入下一个循环 。果断放弃 。解决方法:阴性样本要尽量大 。比如我的正样是40*15，共计300 ， 负样是640*480，共计500 。
3、 vec=[3430...1 。vec一般先做单位根检验，说明每个序列都是同阶的酉序列 ， 说明序列可以协整，用EG两步法建立回归模型，即对残差序列进行平稳性检验；建立VAR模型，使用JJ检验法，即检验相关系数；可以建立误差校正模型，如果建立了VAR模型，则利用原始数据或差分数据进行协整检验，针对的是所建立模型的平稳性检验结果 。如果模型是用差分数据稳定的 ， 那么协整检验就用差分数据，一般序列写成单位根检验，然后建立模型 ， 协整检验，格兰杰因果检验，model 分析 。
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