指标临界值

统计里的临界值表，真的是个老朋友了。《统计分布临界值表》这份 PDF 整理得蛮全的，从常见的正态分布、t 分布，一直到符号检验、Kendall τ，基本你能想到的检验场景，它都能覆盖。内容上讲得清楚，应用场景也都标出来了。比如F 分布和卡方检验部分，对搞ANOVA或分类数据的你友好，不用再翻厚厚的教材。像我平时做假设检验，查个t 值或者相关系数的临界值，用这张表就挺顺。表格按自由度和显著性水平列得明明白白，响应也快，查一次就记住了。顺带一提，附表六的K-S 检验还有公式，适合对数理统计要求高一点的同学。不懂没关系，看例子就行，实战中多用几次自然就熟了。如果你平时爱用SPSS、Matlab这些工

煤层突出预测这块，刘庄煤矿的这篇研究还挺有料的。地质区分得比较细，把正常地质区和构造异常区单独建模，预测更贴地气。用了“三率法”，还把S 值和Δh2的临界点算得明明白白——前者是 6 kg/m 和 4.8 kg/m，后者是 160 Pa 和 128 Pa。 嗯，最大的亮点其实是：预测准确率直接干到了100%，危险点一个没漏。对搞煤矿安全的朋友来说，减少排放工程量，省钱又稳，是真香系列。如果你对敏感指标的选择比较纠结，可以拿这篇当个参考模板，照着建模也不难。 顺带一提，其他几篇也挺值得一看：安顺煤矿的预测临界值研究那篇，做法也蛮类似的；还有漳村煤矿的 3 号煤层，数据挺扎实。你要是想拓展思路，也

为提升生产安全和突出预测准确性，对安顺煤矿的煤与瓦斯突出预测指标进行现场跟踪和统计分析。确定了突出敏感指标及其临界值的选定标准和测试方案。研究表明，钻孔瓦斯涌出初速度q是该矿突出预测的关键指标，其临界值定为q=5 L/min。这些理论数据和参数为实际突出预测提供了重要支持，并已初步验证。

为更好地预防低临界值瓦斯动力现象对煤矿安全生产的危害，通过对豫西三软煤田地区的瓦斯地质条件、瓦斯含量、瓦斯压力及其梯度进行统计分析，并结合综合能量假说的方法对低临界值瓦斯动力现象进行了研究。研究结果显示，煤层松软且煤体坚固性系数较低时，即使瓦斯含量和瓦斯压力较小，仍易发生瓦斯动力现象。

查临界值查到头大？F 分布表看不懂？时临界值这篇就挺能帮你的，专门讲那些你学得半吊子的数学概念，尤其是研究生数学建模绕不开的统计。比如你经常会遇到的 F 检验，Fcr(2,12)=3.89，查表步骤一说就明白，顺带帮你捋顺了显著性水平、置信区间这些关系，省得每次做题都抓瞎。

双马煤矿主采煤层具有易自燃等特点，为了确定科学的自然发火预测指标，本研究以该矿的4-1煤层为研究对象，采用实验分析、现场测试和统计分析等方法，详细研究了4-1煤层的自然发火标志气体及其临界值。通过煤样氧化实验和现场观测，优选出了适合4-1煤层的自然发火标志气体，并确定了综采工作面上CO体积分数的安全管理值和自燃的临界值。在此基础上，建立了科学的煤层自然发火预警与防灭火技术管理体系。

这是Joris Meurs提交的54369 'critical-t-value-calculator'的更新版本。该函数用于计算不同自由度（1到100）下特定置信水平（90%、95%或99%）的t统计量，支持单尾和双尾t值的计算。使用方法包括指定显著性水平alfa值和自由度v，以获取相应的临界t值。详细的使用说明和表格通过使用icdf函数生成。

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策

文献计量指标的自己算工具，还挺实用的。你有没有被 Google Scholar 的作者列表截断搞烦？或者遇到重名作者的数据也混进来？这套叫的小算法，思路就直接——不靠爬虫、不靠网页搜索，纯靠你的引用数数组来计算像、这样的常见指标，简单干净。 没有复杂配置，也不用填一堆字段。就一个bibliometrics(C, Y, A)函数，C是论文引用数的数组，是必填的。其他两个参数Y和A是可选的，用来扩展年份和作者信息，如果你想做得更细。 跟Publish or Perish或者 Google Scholar 比起来，它不自动抓数据，但胜在结果干净，逻辑透明。适合你自己有数据的时候，想快点出结果，不想一

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。