在R中是否有适合于低观察次数的统计检验？(4)_检验组均值在R中是否有统计学意义的差异 - 腾讯云开发者社区

p=3715 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。什么是列联表？...最简单的列联表是一个2 × 22×2 频率表，由两个变量产生，每个变量有两个级别：组/观察观察1 观察2 第1组 ñ1 ，1ñ1，1 ñ1 ，2ñ1，2 第2组 ñ2 ，1ñ2，1 ñ2 ，2ñ2，...∈{大号，中号，H}给出了施加在螺纹上的张力（低，中或高）。...分析目标我们想确定一种类型的羊毛在不同程度的紧张情况下是否优于另一种羊毛。为了研究我们是否可以找到一些差异的证据，让我们来看看数据：为了研究链断裂数的差异，让我们可视化数据： ?...统计检验用于确定来自不同组的测量值是否独立的两种最常见的测试是卡方检验（χ2χ2测试）和费舍尔的精确测试。请注意，如果测量结果配对，则应使用McNemar测试（例如，可以识别单个织机）。

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机器学习中数据的方差分析

最近一年中消费者对总共23家企业投诉的次数如下表要做的事：分析四个行业之间的服务质量是否有显著差异,也就是要判断“行业”对“投诉次数”是否有显著影响如果它们的均值相等,就意味着“行业”对投诉次数是没有影响的...不同行业被投诉的次数是有明显差异的即使是在同一个行业,不同企业被投诉的次数也明显不同家电制造也被投诉的次数较高,航空公司被投诉的次数较低行业与被投诉次数之间有一定的关系但是仅从散点图上观察还不能提供充分的证据证明不同行业被投诉的次数之间有显著差异...各个总体的方差必须相同各组观察数据是从具有相同方差的总体中抽取的比如,四个行业被投诉次数的方差都相等观察值是独立比如,每个行业被投诉的次数与其他行业被投诉的次数独立在上述假定条件下,判断行业对投诉次数是否有显著影响...＞Fα,则拒绝原假设H0,表明均值之间的差异是显著的,所检验的因素对观察值有显著影响若F＜Fα,则不拒绝原假设H0,不能认为所检验的因素对观察值有显著影响方差分析表：方差分析中的多重比较两组比较...构造统计量在原假设成立的情况下,三个统计量分别服从自由度为(r-1,rs(m-1))、(s-1,rs(m-1))、(r-1)(s-1)rs(m-1)的F分布利用原假设和样本数据分别计算3个F统计量的值和其对应的

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卡方检验

简介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。...卡方检验常用于以下情况：检验两个分类变量之间是否存在关联性，例如性别和吸烟习惯之间的关联性。检验一个分类变量在不同组之间的分布差异，例如不同年龄组中的偏好。...检验观察到的数据与期望的理论分布之间的差异，例如检验一个骰子是否均匀。在卡方检验中，如果计算得到的卡方值显著大于临界值，就可以拒绝原假设，即认为变量之间存在关联或差异。...虚无假设 “皮尔森卡方检定”的虚无假设（H_0）是：一个样本中已发生事件的次数分配会遵守某个特定的理论分配。在虚无假设的句子中，“事件”必须互斥，并且所有事件总机率等于1。...“适配度检定”验证一组观察值的次数分配是否异于理论上的分配，也称作" 分类变量的比较检验 "。

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【涨姿势】统计名词和数据挖掘术语大盘点

【置信度】在形如“如果买了A和B，就要买C”的关联法则里有特定的含义。置信度是已经买了A和B，还要买C的条件概率。...【教育统计学】社会科学中的一门应用统计，是数理统计跟教育学、心理学交叉结合产物【测量】按一定规则给对象在某种性质的量尺上指定值。...【测验信度】测验在测量它所测特质时得到的分数（测值）的一致性。它是对测验控制误差能力的量度，是反映测验性能的一个重要质量指标【观察分数】如果从测验实施过程中实际得到的被试分数叫观察分数。...【小概率事件原理】认为小概率事件在一次抽样中不可能发生的原理【统计假设检验的显著性水平】在统计假设检验中，公认的小概率事件的概率值被称为统计假设检验的显著性水平。记为α。...相关系数用r表示， r在-1和+1之间取值。

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深度好文｜探索 Scipy 与统计分析基础

可以用于度量数据的分散程度。 np.ptp(close) 256.5700149536133 Variance 方差在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。...泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。...假设检验的过程 (1)提出假设 (2)确定适当的检验统计量 (3)规定显著性水平 (4)计算检验统计量的值 (5)作出统计决策 Alpha：显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率。...因此，检查两个样本或特征是否相关。 F-检验 F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验。它是一种在零假设(H0)之下，统计值服从F-分布的检验。...在大数据运营场景中，通常用在某个变量(或特征)值是不是和因变量有显著关系。

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AB试验（六）AB实验常见知识点的Python计算

这里的在A/B/n实验中，通过比较不同实验组与对照组的效应值大小选择最优实验组。...: ''' count1:转化次数1 nobs1:观察次数1 count2:转化次数2 nobs2:观察次数2 alpha:显著性水平...0 output_4_1 构造数据是随机的，因此在不同维度上表现的基本都是取值概率相等。...这里目的是验证特征分布的一致性，暂不考虑实际业务场景整体上看实验、对照组在各特征上的分布接近样本相似性校验卡方检验通过列联表检验不同离散变量对分组是否有影响将连续变量分箱为离散变量 # 连续变量离散化...检验一个分布f(x)与理论分布g(x)是否一致两个观测值分布是否有显著差异的检验方法 # 验证样本是否符合正态分布 # P值远小于显著性水平，拒绝原假设，即不服从正态分布 kstest(df['age

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深度好文｜探索 Scipy 与统计分析基础

可以用于度量数据的分散程度。 np.ptp(close) 256.5700149536133 Variance 方差在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。...泊松分布泊松分布的参数是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。...假设检验的过程 (1)提出假设 (2)确定适当的检验统计量 (3)规定显著性水平 (4)计算检验统计量的值 (5)作出统计决策 Alpha：显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率。...因此，检查两个样本或特征是否相关。 F-检验 F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验。它是一种在零假设(H0)之下，统计值服从F-分布的检验。...在大数据运营场景中，通常用在某个变量(或特征)值是不是和因变量有显著关系。

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【ML】一文详尽系列之模型评估指标

相比 P-R 曲线来说，ROC 曲线有一个很大的特点：ROC 曲线的形状不会随着正负样本分布的变化而产生很大的变化，而 P-R 曲线会发生很大的变化。 ?...在实际环境中，正负样本的数量往往是不平衡的，所以这也解释了为什么 ROC 曲线使用更为广泛。...在推荐系统的最直接的优点在于：不同用户对电影的打分力度不同，有的严一点平均打分低，有的松一点平均打分都很高，用余弦相似性可以排除打分程度的干扰，关注相对差异。...z 检验 z 检验是一般用于大样本(即样本容量大于 30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。...求解男女对收入与性别相关不同看法的期望次数，这里采用所在行列的合计值的乘机除以总计值来计算每一个期望值，在单元格 B9 中键入“=B5*E3/E5”，同理求出其他值。

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数据分析中常见的数据陷阱 !!!

下面将阐述对多重比较谬误的理解：从概率论的角度对多重比较谬误的出现有了初步的认识，而在具体实验中，我们会通过假设检验的方式判断新的策略在小样本上的体现是否在大盘上也具有同样的效果。...，从而再对比实验结果看是否有差异。...FDR(false discovery rate)错误发现率，表示在 n 次拒绝的结果中错误发现的比例的期望；若原假设为真但被拒绝的检验次数为 R；原假设为真但被接受的检验次数为 Q；原假设为假但被拒绝的检验次数为...W；原假设为假但被接受的检验次数为 X；其中 R+Q+W+X=n，此时 FDR=E[R/(R+W)]；该修正方法要让 FDR 不超过 α，很轻松可证 FDR=E[R/(R+W)] ≤((R+Q)/...观察((R+Q)/n)发现，对于显著性水平的设定只是在 FWER 的基础上乘了一个 R+Q 的值，这个值表示实验中原假设（策略是无效的）真实出现的次数。

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多元线性回归

在多元回归中，随着解释变量的增加，无论这些解释变量是否与响应变量有关，R2一般都会增加，这主要是由于随机相关的存在。...⑵回归诊断我们可以使用一元回归诊断方法进行简单的诊断，结果如下： par(mfrow=c(2,2)) plot(fit) 在R中car包提供了更详细的回归模型诊断函数，接下来我们对多元回归模型进行详细的评价...如下图所示，没有观察到超出置信区间的离群点，也即数据正态性良好： ②残差独立性接下来检验残差是否相关，可以使用durbinWatsonTest()函数进行Durbin-Waston检验，如下所示：...不过这个p值很小，仍是有不独立可能的，可以想象，多样性指数越低那么误差范围越小，预测值与观察值越接近，因此残差可能存在不独立性。...在3.3.2.1RDA分析中我们使用了统计量VIF(variance inflation factor，方差膨胀因子）进行检测，VIF实际上衡量的是回归参数的置信区间能膨胀为与模型无关的解释变量的程度，

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Translational Psychiatry:重度抑郁障碍的神经进行性特征:内在连接组分析

其实施步骤如下：首先，每个连接都进行独立统计检验；其次，统计阈值作为主要阈值；然后，使用广度搜索在超阈值连接集合中识别拓扑聚类；最后，对每个成分进行置换检验，FWER矫正p值。...用皮尔森相关分析来评估临床变量与FED和RD患者异常成分的平均FC值间是否存在显著的线性相关，p<0.05。结果统计和临床特征 FED、RD和HC组间的年龄、性别和教育水平不存在显著差异。...另外，FED组中的低连接的平均FC值显著低于RD和HCs组中的，但是RD和HCs组不存在这种显著差异。与HCs相比，在RD组中发现高连接受损成分和一种低连接成分（p<0.001；图1b和表1）。...FED和RD组比较，存在一种显著的低连接成分（成分4，包括10个连接）（p<0.001；图1c和表1）。这种成分主要在SMN-DMN网络间，都包括在成分1中。...成分4的平均FC值与MDD患者的发作次数（r=-0.302，p=0.003）和病程总时间呈负相关（r=-0.233，p=0.023）。相关性结果如图3所示。

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【机器学习笔记】：大话线性回归（二）

0.08，非常低，说明了拟合效果很不错，同时也证实了R2结果的正确性。...▌线性回归的显著性检验要想知道我们根据样本拟合的模型是否可以有效地预测或估计，我们需要对拟合的模型进行显著性检验。回归分析中的显著性检验主要包括两方面内容：线性关系检验；回归系数检验。 1....当然，我们也可以直接通过观察P值来决定是否拒绝原假设。...判断标准是： p=0，DW=2：扰动项完全不相关 p=1，DW=0：扰动项完全正相关 p=-1，DW=4：扰动项完全负相关在我们前面使用的statsmodels结果表中就包含了DW统计量： ?...（2）BP检验法这种方法也是一种假设检验的方法，其原假设为：残差的方差为一个常数，然后通过计算LM统计量，判断假设是否成立。在statsmodels中也同样有相应的方法可以实现BP检查方法。

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卡方分布分析与应用

卡方检验(chi-square，记为χ2\chi^2检验)是统计学中常用来计数数据分析的方法，对于总体的分布不作任何假设，因此它属于非参数检验法中的一种。...如果两变量无关联即相互独立，说明对于其中一个变量而言，另一变量多项分类次数上的变化是在无差范围之内；如果两变量有关联即不独立，说明二者之间有交互作用存在。...独立性检验一般采用列联表的形式记录观察数据, 列联表是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表，是用于提供基本调查结果的最常用形式，可以清楚地表示定类变量之间是否相互关联。...3.2 2、拟合性检验：卡方检验能检验单个多项分类名义型变量各分类间的实际观测次数与理论次数之间是否一致的问题，这里的观测次数是根据样本数据得多的实计数，理论次数则是根据理论或经验得到的期望次数。...拟合优度检验是利用原假设中的期望概率，用观察频数乘以期望概率，直接得到期望频数。独立性检验中两个水平的联合概率是两个单独概率的乘积。

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回归分析（3）

除了估计回归系数之外，在严格的统计学中，还要估计，并进行相关的假设检验，并给出置信区间。这些内容通常依据上述定理中各参数分布特点解决。...回归结果逼近真实值的统计量，范围在之间，越大表示模型拟合得越好 Adj. R-squared 根据观察次数和残差的自由度调整以上值 F-statistic 模型训练有效度。...Prob (JB) 上面统计量结果转换为概率 Durbin-Watson 自相关检验。在时间序列分析中通常很重要 Cond....No 多重共线性检验（如果与多个参数拟合，则参数彼此相关）如此，即可实现统计中的线性回归模型构建。...从上面的评估结果中可以看到，目前用二次曲线拟合，已经能够在相当好的程度上体现了两个变量之间的关系——特别强调，现在我们得到的是相关关系。那么，相关关系是否就是因果关系？尚需进一步研究。（待续）

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【机器学习】一文详尽系列之模型评估指标

相比 P-R 曲线来说，ROC 曲线有一个很大的特点：ROC 曲线的形状不会随着正负样本分布的变化而产生很大的变化，而 P-R 曲线会发生很大的变化。 ?...如上图测试集负样本数量增加 10 倍以后 P-R 曲线发生了明显的变化，而 ROC 曲线形状基本不变。在实际环境中，正负样本的数量往往是不平衡的，所以这也解释了为什么 ROC 曲线使用更为广泛。...在推荐系统的最直接的优点在于：不同用户对电影的打分力度不同，有的严一点平均打分低，有的松一点平均打分都很高，用余弦相似性可以排除打分程度的干扰，关注相对差异。...z 检验 z 检验是一般用于大样本(即样本容量大于 30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。...求解男女对收入与性别相关不同看法的期望次数，这里采用所在行列的合计值的乘机除以总计值来计算每一个期望值，在单元格 B9 中键入“=B5*E3/E5”，同理求出其他值。 ?

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跟着存档教程动手学RNAseq分析（五）：DESeq2基因水平差异表达分析

负二项分布[9] 负二项分布（Negative binomial distribution）是统计学[10]上一种描述在一系列独立同分布的伯努利试验中，成功次数到达指定次数（记为r）时失败次数的离散概率分布...“负二项分布”与“二项分布”的区别在于：“二项分布”是固定试验总次数N的独立试验中，成功次数k的分布；而“负二项分布”是所有到r次成功时即终止的独立试验中，失败次数k的分布。...请注意，我们可以在不观察任何数据的情况下做到这一点，因为它是基于一个思想实验。其次，我们使用统计检验来确定根据观察数据，零假设是否为真。...例如，如果我们观察到-2的log2倍的变化，这意味着相对于对照组，Mov10_oe中的基因表达更低。然而，这些估计并不能解释我们在低读计数情况下观察到的巨大离散。...比较的Wald检验统计数据，并确保其格式与我们在OE中观察到的类似。

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【机器学习】一文详尽介绍模型评估指标

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一文详尽系列之模型评估指标

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手动和使用R的示例

它主要在生物统计学课程或高级统计学研究计划中教授。在本文中，我们将解释什么是生存分析，以及它是如何以及在哪种情境中使用的。...我将解释生物统计学家用于分析生存数据的主要工具和方法，以及如何估计和解释生存曲线。我们将详细展示如何在R中应用这些技术，附带具体示例。在实际应用中，生存分析几乎总是通过统计程序完成，而不是手工完成。...，或者我们是否观察到了截尾。...在R中现在，我们将我们的结果与在R中找到的结果进行比较。...让我们呈现最终的表格，并逐列解释如何逐列填写：第j列是不同事件时间的数量。我们看到有5个（忽略截尾观察），因此在表格中写入1到5。

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数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据

分数方差分析 F 检验 anova 在拟合交互模型并使用最佳可加模型执行 F 检验后，我们看到该检验表明交互模型是一个显着模型，具有改进的调整 r 平方值。...所有候选模型之间的异常观察我们现在已经编制了候选模型中常见的观察结果列表。让我们来看看这些，看看是否有任何相似之处。...使用先进技术在本节中，我们超越了传统的常见回归技术，并尝试应用一些先进的技术，看看我们是否可以创建一个具有较低测试 RMSE 的模型。...此外 weight.diff ，其中一些观察结果是否定的，这是我们在初始数据分析期间发现的。...从最初的汇总统计数据中，我们看到数据中存在非常高的共线性。几乎所有的变量都有很高的 vif 值。我们所做的另一个重要观察是数据质量。我们发现在某些情况下没有正确记录观察结果。

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R语言检验独立性：卡方检验(Chi-square test)

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