上述代码，首先对不同的gamma和cost参数拟合了一个带RBF的SVM的模型。SVM旨在多为空间中找到一个能够将全部样本单元分成两类的最优（超）平面，这一平面应使两类中距离最近的点的间距（margin）尽量大，在间距边界上的点被称为支持向量（support vector，它们决定间距），分割的超平面位于间距的中间。SVM的数据解释化比较复杂，这里不讨论。SVM可用应用于变量数远多于样本单元数的问

pearson相关系数，有时也称为总体相关系数或样本相关性，它的取值范围是[-1,1]。注意相关系数的公式在x和y之间是对称的，但线性回归中不是这样的。在这种情况下，我们可以对数据集的每个变量进行排序，比较这个顺序。”也就是说，如果一个变量的变化，那另一个也改变了吗？对于两个相关的变量，相关性度量的是两个变量之间的关联程度。相反，线性回归是用一个变量的值来预测另一个变量的值。和pearson相关系

上面的输出中，带有_x后缀的列值来自左边的DataFrame，带_y后缀的列值来自右边的DataFrame。有时需要基于多列进行数据匹配，比如有两个DataFrame，其中以个由person和survey合并而成，另一个由visited和survey合并而成。site数据集中的name是有重复的，合并中会复制包含单个观测值对应的DataFrame。这里添加join参数，将其设为‘inner’，结果

这样在品种生态区内基因型的差异就更明显。选择广适性的高产品种是育种的理想目标，但在存在这样的情形，即在GE效应很大并由明显品种生态区分化时，这样的目标很难实现。本例中基因型的GGE距离与它们到AEA轴的投影是高度相关的（r=0.93），说明基因型主效是GGE距离主要决定因子，只是因为品种的稳定性存在差异，二者之间才不完全相关。2008年在该生态区最好（产量最高）的品种是“Sylva”、“1234-

散点图：用于展示两个变量之间的关系，可用于观察数据的分布、趋势和异常值。折线图：用于展示随时间或其他连续变量变化的趋势，常用于时间序列数据或连续试验结果。饼图：用于显示不同部分占整体的比例，适用于展示百分比或比例数据。柱形图：用于比较不同类别之间的数据，适用于展示离散数据或对比不同处理组的结果。直方图：用于展示数据的分布情况，特别适用于连续数据的分布查看。箱线图：用于展示数据的分布情况和异常值，可

面向对象的编程方法不会像平时按照执行流程去思考，在这个例子中，就是把Person这个类视为一个对象，它拥有name和age两个属性，在调用过程中，让自己把自己打印出来。上述例子定义了一个Person的类，在这个类中，可以通过各种函数定义Person中的各种行为和特性，要让代码显得更加清晰有效，就要在调用Person类各种行为的时候也可以随时提取。但是在实际情况中，某些函数输入和输出可以不用指明。随

样本均值的标准差的理论值可以通过数学式计算得到。本次研究总体是均值为4，标准差为0.8的正态总体。5、验证“随着样本容量的变大，样本均值分布的标准差越小”7、对理论值（平均数标准误）和实际值（样本均值的标准差）本次内容主要讲样本均值的变异程度与样本容量的关系，接续。5.4 绘制样本均值分布的标准差随样本容量变化的趋势图。3、定义一个函数，简化多次抽样和计算样本均值的步骤。4、制作小提琴图观察不同样

（3）replace，默认为True，表示重置抽样（有放回抽样）；False则表示无重置抽样（无放回抽样）。当设置为False时，参数size最大不能超过样本框的容量。（2）size，表示需要抽取的样本数量，如果直接为数字，则按数字抽取对应的样本量；如果为数字组成的元组，则表示抽取样本形成元组对应的数组。（4）p，用于设置抽样框中各单元被抽中的概率，要求p的设置与数据源有相同的数据量，默认设置为等

AMMI模型（additive main effects and multiplicative iteraction model，主效可加互作可乘模型）首先由Guach提出，是将主成分分析与方差分析相结合，在传统的基因型与环境的加性模型中，加入乘积形式的交互作用，不仅能分析交互作用的显著性还能估计出交互作用的特点及形态。由此图可知，在试点的分辨力方面，LM-03与Hyo-02表现最好；此图描述的是

（2）correction为True时，表示对数据进行连续型矫正；当设置为False，则不做连续性矫正。4、使用scipy.stats.chi2_contingency()函数进行卡方检验。（1）本函数要求给定的数据为列联表的形式，而非原始的未汇总的数据。本例是检验不同颜色按钮的吸引力是否相同。差异极显著：即按钮的颜色显著地影响了按钮的吸引力。通常当自由度为1时，需要进行连续型矫正。参考资料：用p