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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第七章 假设检验及R实现（下）

7.3.3两总体方差的检验 R中的函数var.rest()做方差比较的F检验以及相应的区问估计 > var.test(prior,post) F test to compare two...7.4比率的检验 7.4.1比率的二项分布检验 在R中使用函数binom.test()完成: binom.test(x,n,p=0.5,alternative=c("two.sided","less"...7.5.1总体分布的c2检验 (1)理论分布已知 R软件中提供了实现Pearson拟合优度卡方检验的函数chisq.test()，其调用格式为 chisq.test(x, y = NULL, correct...但不同点在于，卡方检验必须先将数据分组才能获得实际的观测频数，而KS检验法可以直接对原始数据的n个观测值进行检验，所以它对数据的利用更完整。...另外在使用范围上，卡方检验主要用于分类数据，而KS检验主要用于有计量单位的连续和定量数据。KS检验作为一种非参数方法，具有稳健性。它不依赖于均值的位置，对数据量纲不敏感，一般来讲比卡方检验更有效。

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「R」基本统计分析

这是来自《R语言实战》的笔记。 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。...---- 频数表和列联表 本节着眼于类别型变量的频数表和列联表，以及相应的独立性检验、相关性的度量、图形化展示结果的方法。除了使用基础安装中的函数，还将使用到vcd包和gmodels包中的函数。...要在频数统计中将NA视为一个有效的类别，设定参数useNA="ifany"。 使用gmodels包中的CrossTable()函数也可以创建二维列联表，它仿照SAS或SPSS的形式。...偏相关是指控制一个或多个定量变量时，另外两个定量变量之间的相互关系。可以使用ggm包中的pcor()函数来计算，使用前需要安装。...在多元正态性的假设下，psych包中的pcor.test()可以用来检验控制一个或多个额外变量时两个变量之间的条件独立性。

1.6K10

「Workshop」第四十期 常用的差异分析方法

几种常用的差异分析方法简介 如今在生物学研究中，差异分析越来越普遍，也有许多做差异分析的方法可供选择。...但是在实际应用中，大多数人不知道该使用哪种方法来处理自己的数据，所以今天我就来介绍下目前几种常用的差异分析方法及其适用场景。 1.方差分析、T检验、卡方检验、秩和检验 ---- ?...preview 其实核心的区别在于：数据类型不一样。如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。...示例 我们使用的是R里内置的“npk”数据集，该数据集由24行和5列数据组成，第一列代表区组（共6个），N、P和K分别代表氮、磷和钾元素的使用情况，yield代表豌豆产量，该数据集主要是用来研究不同肥料对豌豆产量的影响...6.需要注意的是制作分组信息的因子向量是，因子水平的前后顺序，在R的很多模型中，默认将因子向量的第一个水平看作对照组 如果数据量大并且要求比较conservative的话可以所有方法都用下，然后取并集

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R语言入门之效力分析（Power Analysis）

Power Analysis在R中的实现 R包“pwr”提供了大量用于效力分析的函数，下表列出了其中比较重要的函数： function power calculations for pwr.2p.test...2.3 相关性 对于相关系数的效力检验，可以使用如下函数: pwr.r.test(n= , r = , sig.level = , power = ) 这里n指样本量，r指相关系数，同样也是效应量。...2.4 卡方检验 卡方检验的效力分析，我们可以使用如下函数： pwr.chisq.test(w=, N = , df = , sig.level =, power = ) 这里w代表效应量，N代表总样本数...从上述结果我们可以看出来，在显著性水平为0.05，效力为0.8的单因素方差分析（5的比较组）中，每组所需样本数约为39。...我们可以看到此时的效力为0.89，比之前的0.8要大，说明提高样本量可以提高统计效力！ 好了，今天的内容就分享到这里，希望大家能够在R中熟练进行效力分析，为自己的实验设计奠定统计基础，咱们下期再见！

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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第七章 假设检验及R实现（上）

小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的，但是它一以发生，我们就有理由拒绝原假设:反之，小概率事件没有发生，则认为原假设是合理的。...在显著性水平α下,P值规则为:如果P≤α，则拒绝H0;如果P>a，则不拒绝原假设。 7.1.3两类错误 ? 7.2单正态总体的检验 单正态总体的假设检验方法: ?...R自带的函数中只提供了t检验的函数t.test()，而没有Z检验的函数，自己编写函数z.test()，用于计算z统计量的值以及P值: > z.test=function(x,mu,sigma,alternative...，其使用方法如下: z.test(x,y=NULL,alternative="two.sided",mu=0,sigma.x=NULL, sigma.y=NULL, onf.level = 0.95)...(1) μ已知 (2)μ未知 R中没有直接的函数可以做样本方差的卡方检验(只有检验卡方分布的函数)，所以我们把上述两种情形写在同一个函数chisq.var.test()中，调用它就可以直接做各种情形的单样本方差检验

2.1K20

R语言卡方检验方法总结

卡方检验/列联表资料的卡方检验在临床中非常常见！ 因为最近又有一批临床数据要进行统计，所以趁机把卡方检验的R语言实现再重新梳理一遍。...课本中关于四格表资料的卡方检验的方法选择以及R x C表资料的检验方法选择做了非常好的总结，在这里一并和大家分享一下： 四格表资料的方法选择： 当 n(样本量)≥40 且所有的T(期望频数)≥5时，用χ2...下面使用R语言自带的chisq.test()函数进行演示。 使用课本例7-2的数据，这是一个连续校正卡方检验。...方法选择可以参考本篇开头部分。 多个样本率的比较 使用课本例7-6的数据。 首先是构造数据，本次数据直接读取，也可以自己手动摘录。 df <- foreign::read.spss("....频数分布拟合优度卡方检验 使用课本例7-13的数据。 R语言做卡方拟合优度检验非常简单，关键是概率的计算，这里我们直接用课本中的概率。

3.4K30

R语言倾向性评分：回归和分层

倾向性评分有4种应用，前面介绍了倾向性评分匹配及matchIt和cobalt包的使用：R语言倾向性评分：匹配 今天说一下倾向性评分回归和分层。...因变量c5r2mtsc_std只有在第3层是有差异的！...这样才能说明我们的分层很好地控制了混杂因素！ 但我们的这个结果很明显很差劲！大家可以考虑不同的分层方法再重新尝试几次，或者这个数据并不适合使用这种方法，可以用其他方法试试看，比如匹配、回归等。...下面再看看分类变量，首先是race_white，在每一层内使用卡方检验，我们直接提取P值： ecls_pslevel %>% group_split(ps_level) %>% map(~chisq.test...实际使用时大家要根据自己的实际情况选择最合适的方法，多读文献，从文献中找灵感。

1.3K00

R语言系列第四期：③R语言表格数据率的比较

但是如果我们有一组这样的数据，往往更希望得到这个概率参数的置信区间，这里输出结果的结尾已经给我们算好了。 除此之外，还可以利用函数binom.test()在二项分布下做检验。...不过这里的结果同样和假设检验的结果相矛盾，原因同上。 和fisher.test()一样，在chisq.test()中的标准χ2检验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，以及对应产妇鞋子码数的数据，数据在R语言ISwR数据包里。...▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲ 为了分析行列都多于两个分类的表格数据，可以使用函数chisq.test()和 fisher.test()，但是后者在每一格数字比较大而且超出两行或两列时的计算量非常大...我们使用我们之前在分类数据描述的章节中采用的例子，那个婚姻状况与咖啡因消费情况的数据： > caff.marital<-matrix(c(652,1537,598,242,36,46,38,21,218,327,106,67

2.8K10

R语言系列第四期：③R语言表格数据率的比较

但是如果我们有一组这样的数据，往往更希望得到这个概率参数的置信区间，这里输出结果的结尾已经给我们算好了。 除此之外，还可以利用函数binom.test()在二项分布下做检验。...不过这里的结果同样和假设检验的结果相矛盾，原因同上。 和fisher.test()一样，在chisq.test()中的标准χ2检验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，以及对应产妇鞋子码数的数据，数据在R语言ISwR数据包里。...▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲ 为了分析行列都多于两个分类的表格数据，可以使用函数chisq.test()和 fisher.test()，但是后者在每一格数字比较大而且超出两行或两列时的计算量非常大...我们使用我们之前在分类数据描述的章节中采用的例子，那个婚姻状况与咖啡因消费情况的数据： > caff.marital<-matrix(c(652,1537,598,242,36,46,38,21,218,327,106,67

89110

浅谈一款进阶软件R的实际运用

¹ 另外，贝尔实验室的大佬们将R做成一个开源项目，在很多操作系统上都可以免费得到，包括Windows、Mac OS X和Linux。R还在持续发展中，每天都在纳入新的功能。...真的是居家必备，杀人越货的…… R以能创建漂亮优雅的图形而闻名，但实际上它可以处理各种统计问题。基本的安装就提供了数以百计的数据管理、统计和图形函数。...在R软件中，红色代表代码行，蓝色代表输出结果，绿色代表注释语句。...本文仅仅粗略地介绍了有关R软件的部分使用方法，对于R的深层次的运用，三言两语难以总结。...常用的临床统计检验（t，anova，kw，reg，corr，chisq） ⑤高级统计的几个小方法的汇总（logistic临床最常用的回归，我最近在用的nomogram图，生存分析等）几个方面系统性的阐述

1K10

第一次接触 Kaggle 入门经典项目泰坦尼克号就斩获前 1%，他做了什么？

1912 年 4 月 15 日，泰坦尼克号在处女航中与冰山相撞后沉没，2224 名乘客和船员中有 1502 人遇难。这一耸人听闻的悲剧震惊了国际社会。...沉船事故导致如此多人丧生的原因之一是没有足够的救生艇供乘客和船员使用。虽然在沉船事件中幸存下来有一些运气因素，但有些人比其他人，更有可能幸存下来，如妇女、儿童和上层阶级。...另外，我将 Sex 映射为一个二进制特征，并创建了一个按标题分组的 Sex 分布表。 我使用决策树作为机器学习模型。我使用一个自定义的特征计算了基尼不纯度分数，以优化树节点。...这个自定义特征被定义为幸存的人数在总登船人数中的占比。 我用这个超参数玩了一段时间，直到得到满意的结果。 在最后一部分，我使用了十个切分的 k-fold 交叉验证模型。...在 k 重交叉验证中，数据被划分为 k 个子集。现在，holdout 方法被重复 k 次，这样每次其中一个 k 子集被用作验证集，而另一个 k-1 子集被组合在一起形成训练集。

1.4K30

🧐 pwr | 谁说样本量计算是个老大难问题！？（三）（配对样本与非等比样本篇）

1写在前面 之前我们介绍的基于发生率或者均值进行样本量计算的方法，但都是在组间进行计算。 有的时候我们需要获取组内变化，进行样本量计算。...常见的就是配对样本，比如相同受试者进行多个时间点的观察，如下图： 本期我们就介绍一下如何估算配对样本的样本量吧。...与之前的示例一样，随着我们增加样本量，估算的不确定性也随之减小。 通过减少这种不确定性，我们在估算中更好地避免了II类错误。...在Treatment A中，HbA1c的平均变化为1.5%，标准差为1.25%。 在Treatment B中，HbA1c的平均变化为1.4%，标准差为1.01%。...pwr.t.test t-tests (one sample, 2 samples, paired) pwr.r.test t-test (two samples with unequal n) -

90420

识别肿瘤功能失调子通路的方法ICDS

利用肝癌(LIHC)、头颈部鳞状细胞癌(HNSC)、宫颈鳞状细胞癌和宫颈腺癌的数据集，验证了ICDS在识别异常子通路方面的有效性。...2.计算Subpathway-Activity Score 对于一个KEGG的通路，使用贪婪搜索算法在判别得分（discriminative scores）局部最大的通路中识别关键失调子通路。...在应用于生物网络的贪心启发式算法中，有证据表明参数r = 0.05是合适的 (Chuang et al., 2007)。...R包介绍 1.数据进行T检验 所用示例数据： exp_data：TCGA的样本的表达数据 meth_data：TCGA的样本的甲基化数据 cnv_data：TCGA的样本的拷贝数数据 amp_gene：...，那么也可能是通路中的某个子通路在发挥作用，而一个通路中的子通路往往更能解释疾病。

54310

UdaCity-机器学习工程师-项目0:预测泰坦尼克号乘客生还率

例如，综合考虑所有在泰坦尼克号上的男性乘客：我们是否找到这些乘客中的一个子集，他们的存活概率较高。让我们再次使用 survival_stats 函数来看看每位男性乘客的年龄（Age）。...现在该你来做预测了：找到一系列的特征和条件来对数据进行划分，使得预测结果提高到80%以上。这可能需要多个特性和多个层次的条件语句才会成功。你可以在不同的条件下多次使用相同的特征。...电脑来帮助我们做这件事会比手动做更彻底，更精确。这个链接提供了另一个使用决策树做机器学习入门的例子。 决策树是许多监督学习算法中的一种。...在监督学习中，我们关心的是使用数据的特征并根据数据的结果标签进行预测或建模。也就是说，每一组数据都有一个真正的结果值，不论是像泰坦尼克号生存数据集一样的标签，或者是连续的房价预测。...问题5：想象一个真实世界中应用监督学习的场景，你期望预测的结果是什么？举出两个在这个场景中能够帮助你进行预测的数据集中的特征。

94890

（数据科学学习手札19）R中基本统计分析技巧总结

在获取数据，并且完成数据的清洗之后，首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究，这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系，本篇笔者便基于R，对一些常用的数据探索方法进行总结...： 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计： > #挂载鸢尾花数据...describe()计算描述性统计量： 在psych包中，可以通过describe()来计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位数、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误差...同样地，在R中完成这个任务有若干种方法： 利用aggregate()来对数据数组求描述性统计量： aggregate(data,by,fun)，其中data为待考察的数据所在的数据框，至少有两列，其中一列为分组依据的类别型数据...(iris[,-5])) [1] 0.7190656 5.3 相关性的显著性检验 在变量间相关性假设检验中，常用的原假设为变量间不相关（即总体的相关系数为0）； 利用cor.test(x,y,alternative

2.5K100

机器学习与R语言笔记：近邻分类

一般用测试数据集进行检验； 模型改进：例如方法/算法的改进，增加数据量等。 第二章主要针对R初学者进行R和统计学相关基础知识的扫盲。...应用：如果一个概念很难定义，但是当你看到它时就知道它是什么，这种情况近邻分类可能是适合的方法；但是，如果数据是噪声数据，组与组之间没有明确的界限，那么近邻算法可能难以确定类边界。...另一种方法是基于各种测试数据来测试多个k值，并选择一个最佳的k值。除非数据的噪声非常大，否则打的训练数据集可以使用k值的选择并不那么重要。...在第4章朴素贝叶斯分类中，作者将研究使用概率来评估一个观测落入某些类别中的分类方法，比较该方法与kNN算法有何不同。...在第9章中，将学习到一个与kNN很相似的算法，该方法把距离度量用于一个完全不同的学习任务。 - END -

40410

R语言入门之独立性检验

卡方检验 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。...需要注意的是卡方检验要求列联表中每格的数值或者期望值大于5，如果该条件不满足，那么R中就会使用Yate’s矫正公式进行计算： A <- c(rep("male",15),rep("female",20)...费希尔精确检验（Fisher Exact Test） 费希尔精确检验是一个基于超几何分布的检验变量间独立性的方法，在R语言中可以直接使用fisher.test(x)函数来进行计算，这里x通常就是一个二维的列联表...在R中输出的结果有p值、备择假设、95%置信区间、OR值，从结果来看p-value>0.05,说明吸烟和性别不相关，这个结论和卡方检验的结果一致。 3....在R语言中我们可以通过mantelhaen.test(x)函数来实现，这里x通常是一个三维数据表。 mytable <- table(C, B, A) #将性别作为调整的因素 ?

2.5K20
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