分类和配对有什么区别,
预防医学统计学中成组设计与配对设计有区别吗
成组设计与配对设计有区别啊，不同设计对应的统计分析方法也不一样。如配对t检验，成组t检验。
配对设计：是采用配对设计方法观察以下几种情形,1.配对的两个受试对象分别接受两种不同的处理；2.同一受试对象接受两种不同的处理；3.同一受试对象处理前后的结果进行比较（即自身配对）；4.同一对象的两个部位给予不同的处理.
成组设计：适用于完全随机设计的两样本均数的比较.将受试对象随机分配成两个处理组,每一组随机接受一种处理.
二分类和多分类的区别
二分类、多分类与多标签的基本概念
二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y=0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签 0 或者 1。
多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 比如对一堆水果图片分类, 它们可能是橘子、苹果、梨等. 多类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签: 一个水果可以是苹果或者梨, 但是同时不可能是两者。
多标签分类(Multilabel classification): 给每个样本一系列的目标标签. 可以想象成一个数据点的各属性不是相互排斥的(一个水果既是苹果又是梨就是相互排斥的), 比如一个文档相关的话题. 一个文本可能被同时认为是、、金融或者教育相关话题。
多分类问题与二分类问题关系
首先，两类问题是分类问题中最简单的一种。其次，很多多类问题可以被分解为多个两类问题进行求解（请看下文分解）。所以，历史上有很多算法都是针对两类问题提出的。下面我们来分析如何处理多分类问题：
直接分成多类
一对一的策略
给定数据集D这里有N个类别，这种情况下就是将这些类别两两配对，从而产生N(N−1)2个二分类任务，在测试的时候把样本交给这些分类器，然后进行投票。
一对其余策略
将每一次的一个类作为正例，其余作为反例，总共训练N个分类器。测试的时候若仅有一个分类器预测为正的类别则对应的类别标记作为最终分类结果，若有多个分类器预测为正类，则选择置信度最大的类别作为最终分类结果。
多标签问题与二分类问题关系
面临的问题： 图片的标签数目不是固定的，有的有一个标签，有的有两个标签，但标签的种类总数是固定的，比如为5类。
解决该问题： 采用了标签补齐的方法，即缺失的标签全部使用0标记，这意味着，不再使用one-hot编码。例如：标签为：-1,1,1,-1,1 ;-1表示该类标签没有，1表示该类标签存在，则这张图片的标签编码为：
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
2.如何衡量损失？
计算出一张图片各个标签的损失，然后取平均值。
3.如何计算精度
计算出一张图片各个标签的精度，然后取平均值。
该处理方法的本质：把一个多标签问题，转化为了在每个标签上的二分类问题。
损失函数的选择问题
基于逻辑回归的二分类问题
对于logistic回归，有：
逻辑回归有以下优点：
它的输入范围是 ，而之于刚好为（0，1），正好满足概率分布为（0，1）的要求。我们用概率去描述分类器，自然比单纯的某个阈值要方便很多；
请点击输入图片描述
它是一个单调上升的函数，具有良好的连续性，不存在不连续点。
向量中的每个元素的大小都在[0,1]
向量所有元素的和为 1
对数损失函数（logarithmic loss function) 或对数似然损失函数(log-likehood loss function) 。
逻辑回归中，采用的则是对数损失函数。根据上面的内容，我们可以得到逻辑回归的对数似然损失函数cost function：
将以上两个表达式合并为一个，则单个样本的损失函数可以描述为：
这就是逻辑回归最终的损失函数表达式。
基于 Softmax 的多分类问题
softmax层中的softmax 函数是logistic函数在多分类问题上的推广，它将一个N维的实数向量压缩成一个满足特定条件的N维实数向。压缩后的向量满足两个条件：
因此，softmax适用于多分类问题中对每一个类别的概率判断，softmax的函数公式如下：
请点击输入图片描述
基于 Softmax 的多分类问题采用的是 log似然代价函数（log-likelihood cost function）来解决。
单个样本的 log似然代价函数的公式为：
其中， 表示标签向量的第 i个分量。因为往往只有一个分量为 1 其余的分量都为 0，所以可以去掉损失函数中的求和符号，化简为，
请点击输入图片描述
请点击输入图片描述
其中， 是向量 y 中取值为 1 对应的第 j个分量的值。
请点击输入图片描述
交叉熵损失函数与 log 似然代价函数关系 本质一样
有的文献中也称 log 似然代价函数为交叉熵损失函数，这两个都是交叉熵损失函数，但是看起来长的却有天壤之别。为什么同是交叉熵损失函数，长的却不一样呢？
请点击输入图片描述
因为这两个交叉熵损失函数对应不同的最后一层的输出。第一个对应的最后一层是 sigmoid，用于二分类问题，第二个对应的最后一层是 softmax，用于多分类问题。但是它们的本质是一样的，请看下面的分析。
首先来看信息论中交叉熵的定义：
请点击输入图片描述
交叉熵是用来描述两个分布的距离的，神经网络训练的目的就是使 g(x) 逼近 p(x)。
sigmoid + 交叉熵
先看看 sigmoid 作为神经网络最后一层的情况。sigmoid 作为最后一层输出的话，那就不能吧最后一层的输出看作成一个分布了，因为加起来不为 1。现在应该将最后一层的每个神经元看作一个分布，对应的 target 属于二项分布(target的值代表是这个类的概率)，那么第 i 个神经元交叉熵为
其实这个式子可以用求和符号改写，
其中，
请点击输入图片描述
Softmax + 对数似然
现在来看 softmax 作为神经网络最后一层的情况。g(x)是什么呢？就是最后一层的输出 y 。p(x)是什么呢？就是我们的one-hot标签。我们带入交叉熵的定义中算一下，就会得到：
请点击输入图片描述
交叉熵损失函数与 log 似然损失函数的总结
注意到不管是交叉熵损失函数与 log 似然损失函数，交叉熵损失函数用于二分类问题， log 似然损失函数用于多分类，但是对于某一个样本只属于一个类别，只有一个标签。如果用 one-hot 编码样本的标签那么，对于标签向量只有一个分量的值为 1 其余的值都为 0。
所以不管是交叉熵损失函数与 log 似然损失函数，都可以化简为，
请点击输入图片描述
其中， 是向量 y 中取值为 1 对应的第 j 个分量的值。这两个长的不一样的损失函数实际上是对应的不同的输出层。本质上是一样的。
我的建议是，采用 Kears 中的命名方法，对于二分类的交叉熵损失函数称之为 “二分类交叉熵损失函数（binary_crossentropy）” ，对于多分类的交叉熵损失函数称之为 “多类别交叉熵损失函数（categorical_crossentropy）”。
在 Kears 中也有提示（注意: 当使用categorical_crossentropy损失时，你的目标值应该是分类格式 (即，如果你有10个类，每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其他均为0)。 为了将 整数目标值 转换为 分类目标值，你可以使用Keras实用函数to_categorical：）
多标签分类 + 二分类交叉熵损失函数
多标签问题与二分类问题关系在上文已经讨论过了，方法是计算一个样本各个标签的损失（输出层采用sigmoid函数），然后取平均值。把一个多标签问题，转化为了在每个标签上的二分类问题。
统计学配对四格表和普通四格表的区别
一、适用条件不同
1、普通四格表是根据不同的实验条件分类，得到不同的实验结果的资料。如：按照是否吸烟分组，得到是否患癌症的人数。
2、配对四格表是先将实验对象配对后随机安排到两个不同处理组，所得的二分类结果的资料。例如，同一批对象两个时间点（或两个部位）的测定，或同一对象用两种方法（或两种仪器、两名化验员、两种条件）的测定，所得的二分类（如阳性、阴性）结果的资料。
二、表格形式不同
1、普通四格表为独立二分样本表格形式，横标题和纵标题为不一致的分类，如：横标题为是否吸烟，纵标题为是否患肺癌。
2、配对四格表为相关样本表格形式，横标题和纵标题为相关或相同的分类，如：阳性和阴性。
三、卡方检验方法不同
1、普通四格表可以采用卡方检验，先计算边际概率，再给出理论数，最后按照下列公式进行计算。
2、配对四格表的卡方检验公式如下。
四、应用的检验不同
1、普通四格表应用独立二分样本检验。
2、配对四格表应用相关样本检验。
参考资料：
百度百科——四格表
匹配和配对有区别吗
机箱分很多种，支持xl atx的可以兼容所有非定制主板，支持eatx的可以支持除了xl atx的所有主板，支持atx的可以支持除了eatx和xlatx的主板，matx机箱只能支持matx，itx，mini itx主板，itx机箱只能支持itx和mini itx，mini itx机箱只能支持mini itx。
除了版型的兼容，还有扩展性的区别，主要是硬盘位，多显卡，散热等等。
怎么选，看你的主板规格，还有你扩展性的要求。
2022年生肖属牛的运势如何?
2022年是虎年，主角是属虎的，对于属牛的运势和财运，其实怎样努力也不会差。我们的老祖宗将每一年都套用了十二生肖来进行排行，其实不管是哪一年，或者说是哪一个生肖主年我们都应该要努力奋斗，毕竟幸福生活是靠奋斗得来的，所以属牛的想要运势更好，那么离不开努力奋斗。没有不劳而获的幸福生活，只会有不劳而获的年龄增长，不管是什么样的学科，都离不开世间的运行法则。我们想要买房买车，想要有存款，那么就得要去努力工作，或者说努力经商，或者说通过其他合法的途径来争取合法的收益。
我是农村的，我们家以前也养有一头牛牛，能够给我们的第一反应其实就是勤勤恳恳任劳任怨，努力干活，自然在现实生活当中属牛的多多少少也会受到这一属性的影响，他们的运气也不会差到哪里去。不管是做什么工作，不管是做什么样的行业，只要勤勤恳恳踏踏实实的去做事，不管在哪里都会受到人们都喜欢因为偷奸耍滑创造不了实质的经济价值，虽然会满足一个人的虚荣心心理以及对外在的一些看法，但没有实质性的利益，所以属牛的，只要他们踏实肯干，任劳任怨，自然也会给他们带来更好的发展机遇。
2022年是比较好的一年，毕竟今年在各项指标和防疫防控都做的比较好，而且2022年也在主打科技创新万众创业，属牛的踏实肯干的这种劲头肯定能够迎来较好的发挥。只要抓住这一个机会，勇猛精进，踏踏实实的去打好基础，勤勤恳恳的做好自己的本职工作，或者做好自己的事情，就会迎来更好的转机。
熬下来了就会有更好的明天，熬过来了，那么才会有更好的选择。
属牛的人2022年运势?
到2022年，属牛人的整体运程还是比较值得期待的，在经历了本命年之后，运势会有所提升，而且命中有很多吉星暗中帮助，比如“红鸾”、“天乙”这些吉星，“天秤座”等吉星也会在本命年之后，得到更多的吉星帮助，来帮助自己，比如“红鸾”、“天乙”这些吉星。这一年的贵人运势很好，在工作和生活中会有很多人支持，但自己也要付出努力，不要把希望寄托在别人身上。唯有努力提升自己各方面的能力，才能让运势节节上升，步步为营。但是还有一些凶星“病符”暗中作祟，会让属牛人的身体受到一些破坏和伤害，所以在日常生活中一定要多加注意。此外，属牛人本年度财运可能会有所波动，尽管个人赚钱能力较好，但也经常会遇到一些突发情况，导致财富的损失，不管是投资还是经商，都要注意谨慎，当有人提出借钱的要求时，要根据实际情况来决定。假如对方是自己非常重视的朋友，可以考虑借钱，如果只是普通同事关系，一定要保持警觉。
拓展资料
一、属牛人2022年事业运势。到2022年，属牛人的事业运势非常好，在工作中表现出色，个人能力会有不小的提升。而且属牛人贵人运势极佳，命中率也有些暗中帮助，许多工作顺利进行，不会有太大的偏差和意外。此外，属牛人可能会在这一年里得到一些升职加薪的机会，当机会来临时一定要努力把握住，不要因疏忽而错失了机会，特别是那些在或机关工作的属牛人，更要低调些，避免被竞争对手抓住把柄而陷害。值得一提的是，属牛人平时属于比较固执的类型，不喜欢听人劝告，只要自己认定的事情就会坚持到底，做事情就会坚持到底。尽管这一素质值得我们学习，但也有许多方面需要改进，特别是当别人给了一些好的建议时，要学会接受，不要固执己见，否则只会使自己的处境变得非常被动。
二、属牛人2022年财富运势。在今年的财运上，属牛的人会有些起伏，虽然大多数人赚钱的能力都很强，也经常会得到一些意外的财富，不过生活中需要花钱的地方还是很多的。再者，属牛人一旦想买东西就容易缺乏理智，没有节约意识，花钱大手大脚，因此会造成一些不必要的消费和消费。此外，属牛人在这一年里可能会遇到被借钱的情况，当面对这些问题时，要根据实际情况来决定，如果对方是自己非常要好的朋友，暂时有经济危机，可以适当给予帮助。但假如对方只是普通的同事关系，这种情况就多一个心眼，如果要借钱就要打借条，以免造成财富流失。
三、属牛人2022年感情运势。属牛人在2022年感情运势上的表现还是不错的，特别是单身人士，在感情上会有很好的收获。属牛人属于重情重义者，对感情专心致志，能在这一年里得到家人的祝福，步入婚姻的殿堂，开始一段甜蜜的婚姻生活。对已婚人士来说，由于凶星的干扰，身边会有很多诱惑，如果不注意，很有可能会一时鬼迷心窍，做出背叛感情的事情，也让自己陷入感情纠纷。要想婚姻状况更加稳定，属牛人必须更多地投入家庭生活，同时也要和异性保持距离，不要过多地接触，否则只会让自己的婚姻出问题。只需注意这些，大多数人的婚姻状况是非常和谐美好的。
四、属牛人2022年健康运势。属牛人在2022年的健康运势还是很不错的，在健康方面基本不会出现太大的问题。但由于“病符”凶星的干扰，有些人可能会发生一些意外情况。这一年还是要保持警觉，诸事小心，日常生活中不要参加风险系数高的活动或娱乐项目，以免发生意外或意外。对属牛的人来说，开车特别要注意交通安全，不要随意违反交通规则，更不要喝酒或疲劳驾驶。