p2500，酷睿i5232024002380p2500之间有什么差异吗区别

2380p就是2400屏蔽掉核心显卡的产物，选配这个cpu需要独立显卡。

搜一下：奔图p2500n打印机怎么开机打印机不转

再看看别人怎么说的。

韩币有纸币和硬币两种。纸币有1000韩元、5000韩元、10000韩元、50000韩元四种，易于根据纸币上面印的历史人物和颜色加以分辨。

韩国铸币总共有1韩元，5韩元，10韩元，50韩元，100韩元，500韩元，6个币值。现流通的硬币有10韩元、50韩元、100韩元、500韩元四种（10韩元是最小单位）。

　　一、多台电脑必须是共用同一网络internet连接，比如都是网通宽带接入，或都是移动宽带接入

　　二、都在同一个网段除ip地址最后一段数字不同外，其余数字都应相同

　　三、设置工作组和计算名，必须起一个相同的工作组名、但各台计算机的计算机名应不同。

　　四、设置本地用户和组。一般组中的设置保持不变。但用户中的设置应理顺关系，并启用来宾帐户（guests）

　　试例：将用户界面全部清理，一般保留三个用户即可：如：

　　名称 全名 描述

　　wwbs wu wang bu　seng 供来宾…

　　zzy zhao zhi yi 管理计…

　　fnc fenf ning chao

　　双击wwbs：

　　“常规”卡 密码永不过期“隶属于” administrators双击zzy：“常规”卡 密码永不过期“隶属于”卡 administrators双击fnc：“常规”卡 用户不能更改密码，密码永不过期“隶属于”卡 guests注：用此法设置的用户与在控制面版中显示的用户数不同，一般少显示一个。渚如此例中，在控制面版中就不显示wwbs用户，它只有在zzy被意外锁定后，重启计算机才会在“欢迎屏幕”中显示。当然这种意外也可在“本地用户和组”中设置“帐户已锁定”来人工实现（这种实现的过程：组策略—计算机配置—windows设置—安全设置—帐户策略—帐户锁定策略—帐户锁定闸值—不锁定或几次无效登录之后，锁定帐户）

　　五、文件共享的设置：

　　1、在windows防火墙中“例外”“选项卡”中，选中“文件和打印机共享”

　　2、在资源管理器中，“工具—文件夹选项—查看—使用简单文件共享（推荐）不选中

　　3、xp自带的“共享文档”设置为共享。右击“共享文档”—属性—共享—共享此文件夹选中。将需要共享的文档复制到此“共享文档”。

　　六、重启电脑

结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。

在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。

所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。

2、直角三角形的内心到边的距离等于两直角边的和减去斜边的差的二分之一。

3、内心到三角形三边距离相等，都等于内切圆半径r。

4、O为三角形的内心，A、B、C分别为三角形的三个顶点，延长AO交BC边于N，则有AO:ON=AB:BN=AC:CN=(AB+AC):BC。

5、欧拉定理：三角形中，若R和r分别为外接圆为和内切圆的半径，O和I分别为其外心和内心，则OI2=R2-2Rr。

扩展资料

任意三角形都具有五心：重心、外心、内心、垂心、旁心。

1、重心：是三角形三条中线的交点。

（1）设三角形重心为O，BC边中点为D，则有AO=2OD；

（2）三角形的重心与三顶点的连线所构成的三个三角形面积相等；

（3）重心坐标为三顶点坐标平均值；

（4）以三角形的重心将三角形支起，三角形会保持平衡。

2、外心：三角形三边的垂直平分线的交点。

（1）外心到三顶点距离相等；

（2）过三角形各顶点的圆为三角形的外接圆，外接圆的圆心即三角形外心，这个三角形为圆的内接三角形；

（3）三角形有且只有一个外接圆。

4、垂心：三角形三边上的三条高线所在直线的交点。

（1）锐角三角形的垂心在三角形内；直角三角形的垂心在直角的顶点；钝角三角形的垂心在三角形外；

（2）三角形只有一个垂心。

5、旁心：是三角形的一条内角平分线与其他两个角的外角平分线交于一点。

（1）旁心到三角形一边及其他两边延长线的距离相等；

（2）三角形有三个旁切圆，三个旁心，这三个旁心到三角形三条边的延长线的距离相等。

参考资料来源：百度百科--内心

1定义

在三角形中，三个内角的三条角平分线的相交于一点，这个点叫做三角形的内心。这个点也是这个三角形内切圆的圆心。

内心性质

设△ABC的内切圆为☉I(r)，∠A、∠B、∠C的对边分别为a、b、c，p=(a+b+c)/2．

1、三角形的内心到三边的距离相等，都等于内切圆半径r．

2、∠BIC=90°+∠BAC/2．

3、在RtΔABC中,∠A=90°,三角形内切圆切BC于D，则S△ABC=BD×CD

4、点O是平面ABC上任意一点，点I是△ABC内心的充要条件是：

向量OI=[a(向量OA)+b(向量OB)+c(向量OC)]/(a+b+c)．

5、在△ABC中，若三个顶点分别是A(x1，y1)，B(x2，y2)，C(x3，y3)，

那么△ABC内心I的坐标是：

(ax1/(a+b+c)+bx2/(a+b+c)+cx3/(a+b+c)，ay1/(a+b+c)+by2/(a+b+c)+cy3/(a+b+c))．

6、(欧拉定理)△ABC中，R和r分别为外接圆为和内切圆的半径，O和I分别为其外心和内心，则OI2=R2-2Rr．

7、△ABC中：a,b,c分别为三边，S为三角形面积，则内切圆半径r=2S/(a+b+c)

8、　双曲线上任一支上一点与两交点组成的三角形的内心在实轴的射影为对应支的顶点。

9、△ABC中，内切圆分别与AB，BC，CA相切于P，Q，R，

则AP=AR=(b+c-a)/2， BP =BQ =(a+c-b)/2, CR =CQ =(b+a-c)/2,

r=[(b+c-a)tan(A/2)]/2。

10、三角形内角平分线定理：

△ABC中，I为内心，∠BAC 、∠ABC、 ∠ACB的内角平分线分别交BC、AC、AB于Q、R、P，则BQ/QC=c/b，BP/PA=a/b， CR/RA=a/c。

4内心做法

1.做出△ABC的两个内角的平分线，交于一点，该点即为三角形内心。

2.做出△ABC的外接圆O，过圆心O分别作AC、BC（任意两边）的垂线，两条垂线与圆O交于E、F，连接AF、BE交于点I，则点I即为内心。

内切圆的半径

（1）在RtΔABC中，∠C=90°，r=(a+b-c)/2．

（2）在RtΔABC中，∠C=90°，r=ab/(a+b+c)

（3）任意△ABC中r=（2*S△ABC）/C△ABC （C为周长）

2.内心到三角形三边的距离相等；

3.内心是三角形三个内角平分线的交点

4.内心都在三角形的内部；

5.内切圆的半径一般通过面积方法来解决

左侧检验P值是当时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

二、P值的意义

P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。

扩展资料：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

参考资料：假设检验中的P值_百度百科

1、左侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率

2、右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率

3、双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率

P值的意义：

p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。

扩展资料：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

参考资料：假设检验中的P值 百度百科

P值的计算：

一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：

左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P

扩展资料：

用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另一个依据。

统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。

实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

参考资料来源：百度百科——假设检验中的P值

左侧检验P值是当时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

二、P值的意义

P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。

实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。 P < 0.01 时样本间的差异比P < 0.05 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。

发展史

R·A·Fisher（1890-1962）作为一代假设检验理论的创立者，在假设检验中首先提出P值的概念。他认为假设检验是一种程序，研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说，他认为假设检验是数据分析的一种形式，是人们在研究中加入的主观信息。

（当时这一观点遭到了Neyman-Pearson的反对，他们认为假设检验是一种方法，决策者在不确定的条件下进行运作，利用这一方法可以在两种可能中作出明确的选择，而同时又要控制错误发生的概率。这两种方法进行长期且痛苦的论战。虽然Fisher的这一观点同样也遭到了现代统计学家的反对，但是他对现代假设检验的发展作出了巨大的贡献。）