数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
在1998年被广泛引用的论文中，Thomas Dietterich在训练多份分类器模型副本昂贵而且不切实际的情况下推荐了McNemar检验。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
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。
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。
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。
谢谢大家支持，可以让有兴趣的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 很多人问我为什么每次的头像是奥黛丽赫本，我只能说她是我女神，每天看看女神也是不错的嘛！ 今天是共享第二天，每天为大家分享一篇中国人民大学数据挖掘中心（DMC）的统计专题报告，内容很丰富，专业性和学习行都很强，希望大家有所收获。所有版权均属中国人民大学数据挖掘中心，请勿用作商业用途！！！ 本期主题：线性判别、Logistic回归 先从一个案例分析开始，然后在阅读原文里有Python和R关于梯度上升法和logistic的代码
案件回顾 传统吉祥物还是萌系美少女 商业街想设计一个吉祥物做宣传 对商业街店主和顾客发放调查问卷 调查问卷的问题中有对吉祥物的偏好调查。也有对商业街的魅力调查，选项包括：活动，促销，商品齐全和服务态度好。（问题：店主和顾客对这些问题的回答是否有区别？从调查问卷中可以获得怎样的运营建议？） 数据导入与列联表 将数据存储为csv格式，导入python。并且计算顾客和店主对商业街魅力的支持情况，生成列联表。 import pandas as pd ＃导入数据 survey = pd.read_csv('s
本文是【统计师的Python日记】第10天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗，一些常见的数据处理技巧，如分列、去除空白等被我一一攻破 第9天学习了正则表达式处理文本数据 原文复习（点击
本文总结Python语言做数据探索的知识。 类似Ｒ语言做数据探索，利用Python语言做数据探索。 1 数据导入 2 数据类型变换 3 数据集变换 4 数据排序 5 数据可视化 6 列联表 7 数据抽
当我们遇到一个慢查询语句时，首先要做的是检查所编写的 SQL 语句是否合理，优化 SQL 语句从而提升查询效率。所以对 SQL 有一个整体的认识是有必要的。
在这里，我想和大家简单介绍一下如何度量列联表里分类变量之间的相关性。我们可以使用“vcd”包里的assocstats(x)函数，这里x是一个列联表，示例如下：
table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量（因子）创建一个 N 维列联表
（5）还会出现一个卡方检验的检验表，此处的渐进显著性未0，表示卡方检验结果是拒绝原假设（原假设：行与列不相关），也就是说行与列是有一定相关性的。
对于2维的频率表，我们可以使用R语言的卡方检验函数chisq.test()来进行独立性检验，用以判断行变量和列变量之间是否相关。其实独立性检验本身就是用来判断变量之间相关性的方法，如果两个变量彼此独立，那么两者统计上就是不相关的。
有两种方法可用于诊断某种癌症，A方法简单易行，成本低，患者更容易接受，B方法结果可靠，但操作繁琐，患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患者，每个患者分别用A和B两种方法进行诊断(表1)，判断两种方法诊断癌症有无差别，A方法是否可以代替B方法。
前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时，很重要的指标，那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢，直接做表或者是前端可视化，小编曾经就尝试过用前端（D5）做出来，然后截图，显得不那么好看。。
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。
列联表分析过是通过分析多个变量再不同取值情况下的数据分布,从而进一步分析多个变量之间相权关系的一种描述性分析方法，列联表分析个少指定两个变量，分别为行变量和列变量，如果要进行分层分折，则还要现定层变量，通过列联表分析，不仅可以得到交又分组下的频数分布，还可以通过分析得到变量之间的相关关系。
#基本统计分析 #整体描述性统计分析，针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")] head(d) #summary #较标准正态分布呈现正偏，且较平。（偏度为正，峰度为负） summary(d) plot(density(mpg)) #describe #多了峰度，偏度等数据 library(psych) describe(d) #分组描述统计，针对数值变量 #aggregate,f
mybatis-plus作为mybatis的增强工具，简化了开发中的数据库操作。一旦遇到left join或right join的左右连接，还是得老老实实的打开xml文件，手写上一大段的sql语句。今天总结一下一款叫做mybatis-plus-join的工具（后面就简称mpj了）,可以用类似mybatis-plus中QueryWrapper的方式来进行联表查询。
【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 ）
“ 本章节是数据预处理的第一步：了解数据（集）。只有充分了解了数据，我们才能对数据做进一步的预处理和后续深入的分析。”
上一篇关于Python和MySQL的简单联调做了学习。 这次主要是将这个过程再优化扩大点。 对教务处需要的数据都进行了处理存进数据库了。 也是对bug问题的总结。
对于 MySQL 的 JOIN，不知道大家有没有去想过他的执行流程，亦或有没有怀疑过自己的理解（自信满满的自我认为！）；如果大家不知道怎么检验，可以试着回答如下的问题
你有分类数据然后想要检验是否这些数据值的频数分布是否与预期不符，或者是否组间的频数分布有（显著）差异。
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。
因为书中列举的方法和知识点比较多，没必要全都掌握，会一种，其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离，使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性，读写分离使用主数据库负责写操作，多个从数据库负责读操作，由于从库可以进行拓展，所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多，写请求越来越多要如何处理呢？可能有人说我可以再加一个master分担写操作，但是两个master数据肯定是需要同步的，主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术：分库分表。
如今，数据已经成为了推动经济增长的新动力，数字技术正在成为社会发展的重要引擎。随着数字经济的迅猛发展，金融企业纷纷加大在金融科技领域的投入，以提升自身的数字化运营能力，加速数字化转型的进程。在这一背景之下，银联商务以 “全量打通、准确实时、随需自助、智能交互” 为数字化转型目标，加快推进数字基础设施建设。
别问我为啥知道2比1好，你试试用1去解析一些带有文字格式的表格，带有复杂的表头的表格，你就知道啦！我在这里并没有在瞎说，而且还得装的的java的，后者只装一个的ImageMagick的就行，而且ImageMagick的很有用的
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
到目前为止，R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕，换句话说，大家应该已经能将数据导入R中，并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式，然后将数据用各种基础图形展示。完成前面这些步骤之后，我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。
本次项目主要围绕Kaggle上的比赛题目: "给出泰坦尼克号上的乘客的信息, 预测乘客是否幸存" 进行数据分析
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
注意：mosaicplot和mosaic绘制马赛克图是基于多（二维以上）列联表。
这一节我们继续广义线性模型的相关内容去说。事实上在这一节我们会发现，我们更多会回到一些更简单和实际的应用中来，因此这一节的内容不会有上一节那么难以理解，但相对应的，基本的概念和背景知识会比较多。我们也会提供对应的习题帮助大家理解。
最近在学习的过程中出现了懒惰情况，仔细总结发现看教程视频太枯燥，在没有其他编程语言基础的情况下很难懂，虽然python简单，但是那也是对那些c java php熟悉的人来讲，所以不要再说python简单了，就像我说设计简单一样，因为我做这个工作的。
FreeSql 开源发布快一年了，立志成为 .Net 平台方便好用的 ORM，仓库地址：https://github.com/2881099/FreeSql
大家好！今天跟大家分享的文献是2020年9月发表在Molecular Therapy-Oncolytics（IF=4.115）杂志上的一篇文章。文章利用TGCA数据库中肺癌患者的转录组数据，使用代谢基因特征建立预测模型，预测患者的生存时间。构建列线图预测患者的3年和5年生存率。
神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程（一）中，我们讲到了 3 种联表算法：SNL、BNL 和 INL，了解了数据的查询方式是 one by one，联表方式也是 one by one ；并谈到了 ON 和 WHERE，对下图中所说的提出了质疑
SQLite 在移动端开发中广泛使用，其使用质量直接影响到产品的体验。
肿瘤的发生可以看做是体细胞变异累计的结果，按照所有的变异都正向驱动肿瘤发展的假设，患者包含的体细胞变异越多，其肿瘤发展会越快，然而从基因组测序的结果来看，驱动突变的基因通常是相互排斥的，也就是说如果两个驱动突变的基因同时发生，肿瘤的发展反而会被抑制 ，只出现一个时，则驱动肿瘤的发展。
在很多情况下，我们所关心的不仅仅是行或列变量本身，而是行变量和列变量的相互关系，这就是因子分析等方法无法解释的了。1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析，也称关联分析、R-Q型因子分析，其是一种多元相依变量统计分析技术。它通过分析由定性变量构成的交互汇总表，来揭示同一变量各类别之间的差异，以及不同变量各类别之间的对应关系，这是一种非常好的分析调查问卷的手段。
今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验的命令与说明，请注意，本文仅介绍如何使用python进行不同的统计检验，对于文中涉及的假设检验、统计量、p值、非参数检验、iid等统计学相关的专业名词以及检验背后的统计学意义不做讲解，因此读者应该具有一定统计学基础。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 很多人都说背乘法表是他们教育经历中特别痛苦的一件事。问父母为什么要背乘法表，父母通常会说不背就不会做乘法。他们大错特错。 俄罗斯农夫乘法（Russian peasant multiplication, RPM）就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。 这是一种算术方法，尽管它叫这个名字，但也可能是埃及人，或者与农民没什么关系。 RPM 的起源尚不清楚。一份名为《莱因德纸草书》的古埃及卷轴记载了该算法的一个版本，一些历史学家提出（几乎没有说
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。
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