在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。
如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。
数据分析真不是一门省油的灯，搞的人晕头转向，而且涉及到很多复杂的计算，还是书读少了，小学毕业的我，真是死了不少脑细胞，
统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
观测12个新生儿的性别(n=12),结果为：女，男，女，女，男，男，男，男，女，男，男，女
该文介绍了卡方分布分析与应用，包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质，然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用，包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后，介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
如果变量水平本身较多，那么哑变量的水平个数也会相应变多，这种情况下去构建模型肯定不行，需要将分类变量的水平进行压缩处理。
Journal: PLOS COMPUT BIOL Published: June20,2019 Link: https://journals.plos.org/ploscompbiol/arti
统计推断和统计建模，建立解释变量与被解释变量之间可解释的、稳定的、最好是具有因果关系的表达式。
https://r4ds.hadley.nz/data-visualize#visualizing-relationships
【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？ 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
最近我们被客户要求撰写关于非参数估计的研究报告。在应用的设置中，我们经常遇到分类数据类型和连续数据类型的组合
1.描述性分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础。
最近我们被客户要求撰写关于非参数估计的研究报告。在应用的设置中，我们经常遇到分类数据类型和连续数据类型的组合（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。
case/control的关联分析，本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点，这些位点就是候选的关联信号，常用的分析方法有以下几种
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：SAS宏初步，用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择 SAS是一个专业的统计软件，前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西，本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了，不过，在基础篇中我们只大概介绍一下，更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录： 1. 用proc univariate检验数据分布 2. 用proc means产生统计量 3. 用proc freq检验数据分类 4. 用proc corr检
SAS是一个专业的统计软件，前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西，本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了，不过，在基础篇中我们只大概介绍一下，更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录： 8.1 用proc univariate检验数据分布 8.2 用proc means产生统计量 8.3 用proc freq检验数据分类 8.4 用proc corr检验相关性 8.5 用proc reg做简单回归分析 8.6 读取proc reg的输出 8.7 用proc anova做方差分析 8.8 读取proc
大家应该很熟悉卡方检验，卡方检验作为非参数检验的一种主要应用大样本数据（样本量>40）。今天我们详细介绍R语言中卡方检验的实现与应用。
虽然数据共享对于知识发展至关重要，但遗憾的是，隐私问题和严格的监管（例如欧洲通用数据保护条例 GDPR）限制了其充分发挥作用。合成表格数据作为一种替代方案出现，可在满足监管和隐私约束的同时实现数据共享。最先进的表格数据合成器从生成对抗网络 (GAN) 中汲取方法论，并处理行业中的两种主要数据类型，即连续数据类型和分类数据类型。在本文中，我们阐明了 CTAB-GAN，这是一种新颖的条件表 GAN 架构，可以有效地对各种数据类型进行建模，包括连续变量和分类变量的混合。此外，该模型还解决了实际表格数据集中的数据不平衡和长尾问题，即某些变量在大值之间具有显着的频率差异。这是通过利用条件 GAN 的信息损失和分类损失实现的。此外，该模型具有新颖的条件向量，可有效地对混合数据类型和数据变量的偏态分布进行编码。CTAB-GAN 在数据相似性和分析效用方面用当前的技术水平进行了评估。五个数据集的结果表明，CTAB-GAN 的合成数据与所有三类变量的真实数据非常相似，并导致五种机器学习算法的准确率更高，高达 17%。
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。
在社会科学研究中，主要的多变量分析方法包括多变量方差分析（Multivariate analysis of variance，MANOVA）、主成分分析（Principal component analysis）、因子分析（Factor analysis）、典型相关（Canonical correlation analysis）、聚类分析（Cluster analysis）、判别分析（Discriminant analysis）、多维量表分析（Multidimensional scaling），以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型（LISREL）与逻辑斯蒂回归分析等，以下简单说明这些方法的观念和适用时机。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说python数据统计分析「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
卡方检验是一种统计方法，用于确定观察到的数据与期望的数据之间是否存在显著差异。它通常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。
案例：该医生招募了100名研究对象，按照吸烟状态分为两组，其中吸烟者52人，不吸烟者48人，探讨吸烟与阿尔兹海默症之间的关联性
| 导语在产品的增长分析当中，想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数，访问时长等），还希望知道其中差异较大的细分群体。用户分群方法，能帮助我们对差异较大的群体分别进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。 一、用户分群的应用场景 在日常的数据工作中，我们经常接到这样的需求：想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数，访问时长等），还希望知道具体是哪些人符合这些条件。然后查看这些人的数据导出用户名单，针对性的发送tips消息。有时
Froc的推荐语：目前在线实时推荐，能够实现千人千面的个性化运营，但基于相对宏观的用户分群，依然是产品运营所需要的。在宏观层面的用户分群（通常把用户分为几类大的群体），能够为产品定位、品牌传播、活动策划和运营分工，提供很好的依据，为战略和战术制定，提供直观的数据支持。而用户分群，可以基于规则和数据模型（通常是聚类模型）进行划分。
一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成SAS数据集，从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。 ---- 在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：穿越 本文要解决三个问题： 第一个问题：如何把SAS数据集转换为矩阵来处理？ 把数据集转换成矩阵来，在很多情况下处理起来会
在上一篇文章里，我们给大家介绍了之前系列里提及的线性回归的扩展部分，详情点击：R语言系列五：①R语言与多元回归
二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量，如：死亡或者生存，男性或者女性，有或无，Yes或No，是或否的情况。
【SAS Says·扩展篇】IML 分6集，回复【SASIML】查看全部： 入门 | SAS里的平行世界 函数 | 函数玩一玩 编程 | IML的条件与循环 模块 | 5分钟懂模块 穿越 | 矩阵与数据集的穿越 作业 | 编一个SAS回归软件 ---- 一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。 今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成S
在前面两次的教程中，我们学习了方差分析和回归分析，它们都属于线性模型，即它们可以通过一系列连续型 和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量。但在许多情况下，假设因变量为正态分布(甚至连续型变量)并不合理，比如：结果变量可能是类别型的，如二值变量(比如:是/否、通过/未通过、活着/死亡)和多分类变量(比如差/良好/优秀)都显然不是正态分布；结果变量可能是计数型的(比如，一周交通事故的数目，每日酒水消耗的数量)，这类变量都是非负的有限值，而且它们的均值和方差通常都是相关的(正态分布变量间不是如此，而是相互独立)。广义线性模型就包含了非正态因变量的分析，本次教程的主要内容就是关于广义线性模型中流行的模型：Logistic回归(因变量为类别型)和泊松回归(因变量为计数型)。
R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写，功能非常强大，主要由 graphics 包和 grDevices 包组成，它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数，一类是高水平作图函数，另一类是低水平作图函数。
随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 编译：席雄芬 校对：黄念 引言 最近，我从孙子（指《孙子兵法》——译者注）那里学到了一些策略：速度和准备 速度与准备 “兵之情主速，乘人之不及，由不虞之道，攻其所不戒也。”（《孙子兵法•九地篇》）无备为战之大患，有备无患，其乃至德也。（哈哈，译者自己写了这句，想必大家能明白。） 这与数据科学博客有什么关
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。
但是，准确的说，上面这种数据排布形式只是方便填写和阅读，并不能用于作为R语言的输入数据的排布形式。因此，我们需要按照计算机语言能够理解的思维方式重新整理数据。
一个简单的问题可以作为测试是否应该是一个分类变量的试金石测试：“两个价值有多么不同，或者只是它们不同？”500美元的股票价格比100美元的价格高5倍。 所以股票价格应该用一个连续的数字变量表示。 另一方面，公司的产业（石油，旅游，技术等）应该无法被比较的，也就是类别特征。
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
器学习算法只接受数值输入，所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码，本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
在R语言中，用于实现k-means聚类的函数为kmeans()，其的数的基本书写写格式为:
来源：人工智能大讲堂本文约2600字，建议阅读9分钟本文带你了解了缺失值、缺失值的原因、模式以及如何使用 KNNImputer 来估算缺失值。 KNN和随机森林一样，给人的第一印象就是用于分类和回归，既然大家已经看到随机森林能够进行数据降维，那么也就没必要惊讶于今天的话题：knn缺失值填补。 概述 学习使用 KNNimputer 来估算数据中的缺失值； 了解缺失值及其类型。 介绍 scikit-learn 的 KNNImputer 是一种广泛使用的估算缺失值的方法。它被广泛视为传统插补技术的替代品。 在当今
在实际科研中很多数据是服从正态分布的，例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的，例如两种药物在不同医院的的疗效，这时候由于不同医院医疗水平不同，其治疗效果自然有差异，因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外，很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
各位科研芝士的小伙伴，本站本着给大家提供科研便利的宗旨，继续给大家提供干货， 一般的临床研究，统计分析就“三把斧”：统计描述、差异性比较和回归建模。R语言完美解决了统计分析“三把斧”结果整理成规范三线表的麻烦。在统计描述上，R可以根据不同数据的特征给出不同的统计描述方法，在差异性比较方面，R可以给出不同数据比较的不同差异性比较方法，包括t、F、卡方、fisher法和秩和检验；在回归分析上，不仅是Cox回归，线性回归、logistic回归,R同样可以形成规范的表格。这些表格，如果人工来整理，不仅慢，而且不规范！今天我们就攻下这个高地，学习一下如何整理成三线表。
来源：EasyShu本文约11000字，建议阅读20分钟本文介绍了数据统计分析的16个基本概念。 一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？ 离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
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