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R入门之非参数

在往期内容中,我已经大家讲解了t方差分析(ANOVA)在R中如何实现,这里需要注意:使用t方差分析时,需要样本服从正态分布,并且方差齐性,或者经过变量变换后服从正态分布方差齐性 但是如果我们的数据无论经过怎样的变量变换都达不到正态分布或方差齐性的要求,那么我们就需要使用基于秩次的非参数,非参数主要针非正态样本,其统计效力会比带参数的要弱一些。 R里提供了许多可以进行非参数的函数,这里我们主要介绍三个常用的函数,一个是基于秩次的Wilcox秩, Kruskal Wallis秩Friedman秩。 在这里我还将会以鸢尾花(iris)数据集为例大家详细讲解使用方法。不过请大家注意,我只是展示如何使用基于秩次的非参数,这里的鸢尾花数据可能更适合用参数的方法。2. 构建数据集并数据的正态性#建立相关数据集setosa

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【V课堂】R十八讲(九)—-

很简单就是去判断一件事的真伪,运用到统计学上就是去一个的真伪,去一个结论,一个说法的真伪.数学原理:根据提出的,推导出一个理论性结果,然后与样本的实际观测结果相比,若其差距超出了给定的范围 ,只是通过这个模型没有推翻而已,这就是接受无奈,反有理.在实际生活中也有很多这样的思想,比方疑罪从无的原则,即只要没有充分的证据证明我有罪,那么只能无奈的接受我没有罪.所以有一定的局限性,在运用时 .所以我们有理由拒绝给出的,从而推翻某一结论.运用R的函数t.test(样本1数据,样本2数据) 就可以两个来自正太总体的独立样本.? 结果分析:画红线是我标上去的,1.分别是t量,自由度,P值 2.95%的置信区间 3.两组数据的平均值P值(P value)就是当原为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。 ,比方100.那么原就是u=100,而在统计学上已经证明样本均值标准化后,服从相的正太分布.那么我们就用Z分位就可以了.总结:只要其服从什么分布,就用相的统计量来就可以啦,.的根据就是

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    R各种实例整理(常用)

    解:按题意,需                     H0: μ ≤ 225 H1: μ > 225      此问题属于单边问题      可以使用Rt.test t.test(x,y= ,如果提供x,y则作两个总体的均值),alternative表示被则,two.sided(缺省),双边(H1:μ≠H0),less表示单边(H1:μμ0),mu表示原μ0,conf.level R代码:       X 0.05 ,不能拒绝原,接受H0,即平均寿命不大于225小时。 例2. ,且分别来自正态总体N(μ1, σ2)N(μ2, σ2),其中μ1,μ2σ2未知。 (取α=0.05)    解1:根据题意,需要              H0: μ1 ≥  μ2     H1: μ1

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    R入门之评估的条件

    在传统的过程中,我们常常定模型的误差项是符合正态分布且同方差的。 于这样的是否真的成立,通常情况下我们可以使用诊断图来进行判断,但在这里我将大家介绍如何使用其它方法去查这两个条件是否同时满足。 1. 测异常值(Outlier)一般情况下,异常值的存在可能严重影响残差方差的正态性同质性,进而导致偏倚,是统计结果的效力大打折扣,所以于异常值的剔除就显得非常重要。 在这里我先大家介绍如何通过测与剔除异常值来使得残差方差满足正态性同质性。 R包mvoutlier提供aq.plot(x)函数,通过计算稳健平方马氏距离分布距离的差异来寻找多元样本里的异常值,并且以图片的形式展现出来,这里的x通常是一个矩阵或者数据框。

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    【数据分析 R实战】学习笔记 第七章 R实现(上)

    R实现7.1概述总体参数的具体数值所作的陈述,称为;再利用样本信息判断足否成立,这整个过程称为。7.1.1理论依据之所以可行,其理沦背景是小概率理论。 这个小概率的标准由研究者事先确定,即以所谓的显著性水平α(0a,则不拒绝原。7.1.3两类错误?7.2单正态总体的单正态总体的方法:?7.2.1均值μ的(1) σ2已知? (z,lower.tail=FALSE)+ else if(alternative==less)result$P=pnorm(z)+ result + }BSDA包提供了函数z.test( ),它可以基于正态分布的单样本双样本进行 表示均值,仅在中起作用,默认为0;sigma.xsigma.y分别指定两个样本总体的标准差。 ,表示是否进行配样本t,默认为不配;var.equal也是逻辑值,表示双样本时两个总体的方差是否相等;另外,这个函数还可以直接计算置信IX问,conf.level用来表示区间的置信水平。

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    【数据分析 R实战】学习笔记 第七章 R实现(下)

    7.3两正态总体的单正态总体的方法: 7.3.1均值差的(1)两个总体的方差已知 编写均值差的正态函数z.test2() > z.test2=function(x,y,sigma1, 以Bambergers百货公司的数据为例,公司实施延长营业时间的改革计划,已知改革前后销售额的总体标准差分别为812,这项措施销售业绩是否有显著影响。 7.3.3两总体方差的 R中的函数var.rest()做方差比较的F以及相的区问估计 > var.test(prior,post) F test to compare two variances (2)两样本KS有分别来自两个独立总体的两样本,要想它们背后的总体分布是否相同,就可以进行两独立样本的KS。原理与单样本相同,只需要把原中的分布换成另一个样本的经分布即可。 另外在使用范围上,卡方主要用于分类数据,而KS主要用于有计量单位的连续定量数据。KS作为一种非参数方法,具有稳健性。它不依赖于均值的位置,数据量纲不敏感,一般来讲比卡方更有效。

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    R系列第五期:③R逻辑回归预测

    在上一篇文章里,无论原始数据是表格式的还是罗列式的,我们都可以建立起相的逻辑回归模型。详情点击:R系列五:②R与逻辑回归建立但是模型建立起来之后,是用来做什么的? 模型查?当然,我们建立了模型之后,肯定要利用模型说明问题,但是我们建立的模型到底好不好,我们又必须给出适当的判断。于表格式的数据,很明显,我们该去比较观测拟合出来的值的占比。 fitted()函数predict()函数很类似,但是它不可以利用外部数据计算新的概率。下面是实际的阳性事件发生率。 于连续多变量的复杂模型,其进行充分的查是蛮困难的。当观测数据只有两个不同的取值时,就没有方法利用残差图进行了。我们利用menarche的例子。 这里推荐使用一个模型很好的工具ROC曲线,我们可以一步一步告诉你ROC曲线是如何画出来的:> glm.menarche pre pre.obs pre.obs n tpr

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    R实现定性资料的秩

    介绍定性资料比如等级,毒性,答等,可以以具有分级的因子的形式表示,比如(+ ++, +++),分别因子的1,2,3种水平,这样不同组样本只要看这些数据的等级的排列是否一致就可以判断这两个群体的分布是否有差异 (秩)。

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    Rt非正态性的鲁棒性

    p=6261t是统计学中最常用的之一。双样本t允许我们基于来自两组中的每一组的样本来测试两组的总体平均值相等的零。这在实践中意味着什么? 当然,于小样本或高度偏斜的分布,上述渐近结果可能不会给出非常好的近似,因此类型1误差率可能偏离标称的5%水平。现在让我们用R样本均值分布(在重复样本中)收敛到正态分布的速度。 从表面上看,我们会担心这些数据使用tX是正态分布的。?为了看看样本的样本分布,我们将选择样本大小为n,并从数正态分布中重复绘制大小为n的样本,计算样本均值,然后绘制这些样本均值的分布。 这表明于这个特定的X分布,t该是正确的,n = 100 。查这种情况的更直接的方法是进行模拟研究,其中我们凭经估计t的1型错误率,在给定的n选择下用于该分布。 当然,如果X不是正态分布的,即使正态性的t的类型1错误率接近5%,测试也不会是最佳的。也就是说,将存在零的替代测试,其具有测替代的更大功率。

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    R多元统计包简介:各种 统计方法 聚类分析 数据处理

    2) (Hypothesis testing):ICSNP包提供霍特林(Hotellings)T2许多非参方法,包括基于marginal ranks的位置(location test cramer包做两样本的非参,SpatialNP可做空间符号。 正态(Assessing normality):mvnormtest包提供Shapiro-Wilks的多元数据延伸方法,mvoutlier包测多元离群点(outlier),ICS包可多元正态分布 9) 分析(Correspondence analysis):MASS包的corresp()mca()可以做简单多重分析。ca包提供单一、多重联合(joint)分析。 14) 矩阵处理(Matrix manipulations):R作为一种基于向量矩阵的,有许多处理矩阵的强有力的工具,由包Matrix,SparseM实现。

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    【V课堂】R十八讲(十五)—-置换自助法

    不知道看到这里,读者有么有发现,前面讲了那么多方法,几大,回归分析,方差分析“都有一个共同的特点,那就是有一定的前提,只有满足这个时,模型才有较好的效果.我们可以来回顾一下: 线性回归因变量呈正态分布 可能你会说,如果不满足正态,我们可以改用非参数的方法,比如拟合优度,秩符号秩,或者Kruskal-Wallis,Friedman.这些是非参数,但是若样本量比较小 ,t0落在中间95%区间之外,则拒绝原:若第3步是将所有的可能都计算了,则称为精确若第3步是将部分组合计算了,则称为近似分布,一般用蒙特卡洛模拟.R实现:? 看到两种方法还是有区别的,一个拒绝原,一个没有拒绝.?这里是一样的,因为秩默认就是精确。 ?得到的结果基本一致。?我们发现置换法也可以处理有序的因子.它默认线性趋势分析。 ,没有做,如果有读者知道怎么安装lmperm包,或者代替包,给我留,非常感谢!

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    创建模型,从停止死记硬背开始

    出于某种原因,统计学仍然经常通过列出各种场景中用的来授课。例如下图所示的复杂流程图更加具体的统计平均数的统计流程图这会导致统计的混乱误用。 在基础统计学课程中,我们学过使用双样本t来评估这两种条件下收集的数据,以证明平均值的差异:控制组组。为了在 R 中执行这个,首先要从相当大的选秀数据集中创建一个较小的数据集。 置两个组进行双样本t,使用相同的随机种子值可以得到与我一样的结果现在已准备好用R运行 t 。 可以使用R中的table命令查看随机绘制的结果:这里可能需要进行两个样本的比例,以两位球员百分比不同的。可以使用R中 prop.test 命令完成。 用R进行双尾比例的结果,这里简单地使用两个比例相等的原进行,也可以作为具有相同p值的卡方来完成。现在是回归方法,如上所述,由于响变量不再是连续的,需要调整回归来处理二进制输出。

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    告诉你做数据分析必须学R的4个理由

    一个人定这样一个世界,研究人员在其中(常常是农业方面的),构建精心计的实(在一个农业站),填入模型,然后运行测试。一个基于电子表格、菜单驱动的程序(比如 SPSS 反映了这一方法)。 该方法离不开以下经规则:只要有可能,就使用图形来识别感兴趣的功能。 分析是递增的。尝试以下这种模型;根据结果来填充另一个模型。 使用图形查模型。标记存在异常值。 (2)一种具有态度的:S、S-Plus 测试最初的 S 非常重视 Tukey 的 EDA,已达到只能 在 S 中执行 EDA 而不能执行其他任何操作的程度。这是一种具有态度的。 添加执行方差分析 (ANOVA)、测试其他模型的功能。 S 的面向象性而,任何这类拟合模型的结果本身都是一个 S 象。合适的函数调用都会提供测试的拟合值、残差 p-值。 该专为反映统计学家的思考工作方式而计。R 巩固了良好的习惯合理的分析。我而,它是适合我的工作的工具。作者:Catherine Dalzell,统计学家来源:IBM?

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    做数据分析必须学R的4个理由

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    做数据分析必须学R的4个理由

    一个人定这样一个世界,研究人员在其中(常常是农业方面的),构建精心计的实(在一个农业站),填入模型,然后运行测试。一个基于电子表格、菜单驱动的程序(比如 SPSS 反映了这一方法)。 该方法离不开以下经规则:只要有可能,就使用图形来识别感兴趣的功能。分析是递增的。尝试以下这种模型;根据结果来填充另一个模型。使用图形查模型。标记存在异常值。使用健全的方法来防止违背分布。 一种具有态度的:S、S-Plus 测试最初的 S 非常重视 Tukey 的 EDA,已达到只能 在 S 中执行 EDA 而不能执行其他任何操作的程度。这是一种具有态度的。 添加执行方差分析 (ANOVA)、测试其他模型的功能。 S 的面向象性而,任何这类拟合模型的结果本身都是一个 S 象。合适的函数调用都会提供测试的拟合值、残差 p-值。 该专为反映统计学家的思考工作方式而计。R 巩固了良好的习惯合理的分析。我而,它是适合我的工作的工具。

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    做数据分析必须学R的4个理由

    该方法离不开以下经规则:只要有可能,就使用图形来识别感兴趣的功能。 分析是递增的。尝试以下这种模型;根据结果来填充另一个模型。 使用图形查模型。标记存在异常值。 一种具有态度的:S、S-Plus 测试最初的 S 非常重视 Tukey 的 EDA,已达到只能 在 S 中执行 EDA 而不能执行其他任何操作的程度。这是一种具有态度的。 添加执行方差分析 (ANOVA)、测试其他模型的功能。 S 的面向象性而,任何这类拟合模型的结果本身都是一个 S 象。合适的函数调用都会提供测试的拟合值、残差 p-值。 如果希望执行方差分析来测试各次实中的速度是否存在显著差异,那么可以使用相同的公式:lm(Speed ~ Expt)。公式可表达丰富多样的统计模型,包括交叉嵌套效,以及固定随机因素。 该专为反映统计学家的思考工作方式而计。R 巩固了良好的习惯合理的分析。我而,它是适合我的工作的工具。来源:爱数据?

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    R读入比好的fasta文件然后做NJ树并做boostrap

    fuzzyatelin.github.iobioanth-statsmodule-24module-24.html首先是读入数据今天推文用到的示例数据是参考链接2中提供的usflu.fasta,fasta文件已经比好 ,R里读入fasta格式的数据可以使用adegenet包中的fasta2DNAbin函数#install.packages(adegenet)library(adegenet)dna

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    Excel 实例:单因素方差分析ANOVA统计分析

    图1 –数据分析话框现在,您可以选择以下统计分析有用的任何选项:方差分析:单因素方差分析:具有重复性的两因素方差分析:无重复的两因素相关性协方差描述性统计指数平滑F:方差的两个样本直方图随机数生成排名百分位数回归采样 t:两个样本配t:方差相等的两样本t方差不相等的两样本z:均值的两个样本这些选项均代表一个数据分析工具,将在本网站上进行介绍。 ----最受欢迎的见解1.R多元Logistic逻辑回归 用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)主成分回归(PCR)4.R泊松Poisson 回归模型分析案例5.R回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度6.rLASSO回归,Ridge岭回归Elastic Net模型实现7.在R中实现Logistic逻辑回归8.python 用线性回归预测股票价格9.R如何在生存分析与Cox回归中计算IDI,NRI指标

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    R系列第四期:③R表格数据率的比较

    详情点击:R系列第四期:①R单样本双样本差异性R系列第四期:②R多组样本方差分析与KW在这个部分我们会介绍一系列用于分析表格数据的函数,我们会着重看prop.test(),binom.test 0.15这个。 但是95%的置信区间为这个范围没有包含0,这个置信区间是比例之差的置信区间,它的结论是不可以认为两个医生的手术成功率是一样的阳性结果,二者的差异是由置信区间使用的是不同的近似方法导致的。 不过这里的结果同样的结果相矛盾,原因同上。fisher.test()一样,在chisq.test()中的标准χ2需要矩阵类型的数据源。 这个部分我们使用Altman的数据,这个例子记录了一组女性是否使用剖腹产生育孩子,以及产妇鞋子码数的数据,数据在RISwR数据包里。

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    R系列第四期:③R表格数据率的比较

    详情点击:R系列第四期:①R单样本双样本差异性R系列第四期:②R多组样本方差分析与KW在这个部分我们会介绍一系列用于分析表格数据的函数,我们会着重看prop.test(),binom.test 0.15这个。 但是95%的置信区间为这个范围没有包含0,这个置信区间是比例之差的置信区间,它的结论是不可以认为两个医生的手术成功率是一样的阳性结果,二者的差异是由置信区间使用的是不同的近似方法导致的。 不过这里的结果同样的结果相矛盾,原因同上。fisher.test()一样,在chisq.test()中的标准χ2需要矩阵类型的数据源。 这个部分我们使用Altman的数据,这个例子记录了一组女性是否使用剖腹产生育孩子,以及产妇鞋子码数的数据,数据在RISwR数据包里。

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