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。 ...创建频率表和列联表 R语言提供了许多方法来创建频率表和列联表，在这里我们主要介绍三种常用的函数，它们虽有各自的特点，但大同小异，大家在学习中能细细体会出来。 1....函数xtabs() 在xtabs()函数里你可以使用公式来进行交叉制表: # 构建3维频数表 mytable <- xtabs(~A+B+C, data=mydata) ftable(mytable)...# 使用ftable()函数简洁输出3维表格 summary(mytable) # 独立性检验（列联表的卡方检验） 加入一个变量出现在了公式的左侧，那么它就是一个计算好的频数向量 # 例如 DF <-...但是由于这些功能我们也可以通过R的基本函数来实现，所以这里就不对CrossTable()这个函数进行过多讲解，感兴趣的朋友可以使用方法?CrossTable()自行了解和学习。
首先来对比一下通用的查找算法和字符串查找算法： 各种字符串查找算法的性能特点 算法（数据结构） 优点 二叉查找树（BST） 适用于随机排列的键 2-3树查找（红黑树） 有性能保证 线性探测法（并行数组） 内置类型，缓存散列值...R向单词查找树 适用于较短键和较小的字母表 三向单词查找树 适用于非随机的键 如果空间足够，R向单词查找树的速度是最快的，能够在常数次次数比较内完成查找。...对于大型字母表，R向单词查找树所需空间可能无法满足时，三向单词查找树是最佳选择，因为它对字符比较次数是对数级别的，而二叉查找树中键的比较次数是对数级别的。...散列表也很有用，但它不支持有序性符号表操作，也不支持扩展的字符类API操作。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何列举某个用户下所有表的注释及列的注释？...♣ 答案部分 可以使用DBA_TAB_COMMENTS视图来查询表的注释，使用DBA_COL_COMMENTS视图来查询列的注释。...它们的示例分别如下所示： 某个用户下所有表的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_TAB_COMMENTS D WHERE D.OWNER...某个用户下某个表的所有列的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME,D.COLUMN_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_COL_COMMENTS D WHERE
作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...读取属性列并修改的代码如下： IQueryFilter queryFilter = new QueryFilterClass(); queryFilter.WhereClause...pTable.Update(queryFilter, false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列
为了避免R向单词查找树在空间上的过度消耗，产生了三向单词查找树。在三向单词查找树中，每个结点都含有一个字符，三条链接和一个值。这三条链接分别对应着当前字母小于、等于和大于节点字母的所有键。...三向单词查找算法实现查找和插入很简单。在查找时，我们首先比较键的首字母和根结点的字母，如果键的首字母较小，则选择左链接；如果较大，则选择右链接；如果相等，则选择中链接。然后，递归地使用相同的算法。...插入方法和R向单词查找树基本原理相同。...key.length()-1) x.mid = put(x.mid,key,val,d+1); else x.val = val; return x; } } 性质： 由N个平均长度为w的字符串构造的三向单词查找树链接总数在...在一棵由N个随机字符串构成的三向单词查找树中，查找未命中平均需要比较字符~lnN次。除~lnN外，一次插入或命中的查找会比较一次被查找的键中的每一个字符。
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？...列联表提供关于两个分类变量的测量的整数计数。...尽管如此，应避免对具有多个维度的列联表进行统计检验，因为除其他原因外，解释结果将具有挑战性。...转换为列联表 为了获得列联表，我们首先需要总结两种类型的羊毛和三种类型的张力的不同织机的断裂。...为此，我们可以考虑使羊毛A在中等张力下表现更好的特性。 费舍尔的确切测试 Fisher的精确测试是用于测试独立性的非参数测试，通常仅用于测试 2 × 22×2列联表。
懒人阅读 本文针对序列推荐提出MLP4Rec方法，针对位置编码可能会破坏embedding语义的问题以及特征中的顺序依赖关系问题，作者提出了三向融合方案。...之后，可以将商品 ID 和显式特征的embedding堆叠到单独的embedding表中，其中embedding表的行是每个embedding向量，列包含通道信息。...序列混合器块将embedding表的行作为输入特征（应用于转置的embedding表），并输出与输入具有相同维度的embedding表。但是在这个输出表中，所有的顺序依赖都融合在每个输出序列中。...通道混合器将embedding表的列作为输入特征，如图 2 所示，在将嵌入表转回其原始形状后应用通道混合器。在序列混合器之后，在每个序列中融合了序列信息，但尚未发现跨通道相关性。...，顺序和跨通道依赖关系在每个序列中融合。
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。...列联表统计（针对类别型变量的） table() #简单的频数统计表（输出列联表矩阵，等同于count函数） xtabs() #公式法输入，输出列联表 prop.table...() #份数表示的列联表 margin.table() #添加边际和 addmargins() #将边际和放入表中 ftable() #创建紧凑型列联表 一维列联表： mytable...gmodels包中的CrossTable()函数可以输出SPSS和SAS风格的二维列联表： library(gmodels) with(diamonds,CrossTable(cut,color)) ?...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像，可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。
2.三向文本合并 仅限专业这是顶部的三个文件和底部的合并可编辑输出的比较。中心文件是两个更高版本的共同祖先。左右更改自动包含在输出中。3.表比较可以在表比较会话中逐个单元地比较分隔数据文件。...可以在关键字段上对数据进行排序和对齐，并且可以忽略不重要的列。4.图片比较“图片比较”视图并排显示图像，并突出显示其差异。可以比较各种类型的图像文件。...7.3向文件夹合并三向合并现在扩展到文件夹。将独立更改与共同祖先进行比较，以快速将更改与其他人的更改合并。它使您的自定义项合并到新版本中。
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。...四格表资料的卡方检验 使用课本例7-1的数据。 首先是构造数据，本次数据自己从书上摘录。。...方法2 先把数据变成2x2列联表，然后用 chisq.test函数做 mytable <- table(data1$treat,data1$impro) mytable ## ##...行 x 列表资料的卡方检验 行 x 列表资料的卡方检验有很多种情况，不是所有的列联表资料都可以直接用卡方检验，大家要注意甄别！方法选择可以参考本篇开头部分。...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。
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。...又可具体分为： （1）四格表的独立性检验：又称为2*2列联表的卡方检验。四格表资料的独立性检验用于进行两个率或两个构成比的比较，是列联表的一种最简单的形式。...（2）行x列表资料的独立性检验：又称为RxC列联表的卡方检验。行x列表资料的独立性检验用于多个率或多个构成比的比较。...3.3 两种检验的异同： 从表面上看，拟合性检验和独立性检验不论在列联表的形式上，还是在计算卡方的公式上都是相同的，所以经常被笼统地称为卡方检验。但是两者还是存在差异的。...如果抽样是在各类别中分别进行，依照各类别分别计算其比例，属于拟合优度检验。如果抽样时并未事先分类，抽样后根据研究内容，把入选单位按两类变量进行分类，形成列联表，则是独立性检验。
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。...表2是因变量与定性自变量famhist的列联表分析，卡方检验p值为0，在0.05的显著性水平下，famhist对y有显著影响。 图3是连续自变量与因变量的箱线图分析。 ?...表2定性变量与因变量列联表分析 famhisty 0 1 P值 0 206 96 1 64 96 0.000 ? ?...模型预测 表3是模型预测结果的列联表符号示意。...表3预测结果列联表符号示意 预测值 实际值 0 1 0 TN FN 1 FP TP 真阳性率TPR=TP/(TP+FN)； 假阳性率FPR=FP/(FP+FN） 敏感性Sensitivity
频数表和列联表可以解决这个问题。（示例数据来自vcd包中的Arthritis数据集。）创建频数表和列联表的几种重要方法如下表： ?...表1: 用于创建和处理列联表的函数 具体的示例代码可以直接找客服胖雨小姐姐要（文末二维码），就不在这里一一展示了。...使用gmodels包中的CrossTable()函数也是创建二维列联表的一种方法，示例如下图5. ?...当有两个以上的类别变量时，就需要生成多维列联表，table() 和 xtabs() 都 可 以 基 于 三 个 或 更 多 的 类 别 型 变 量 生 成 多 维 列 联 表 。...5、分类变量的相关性检验 列联表可以告诉你组成表格的各种变量组合的频数或比例，不过你可能还会对列联表中的变量是否相关或独立感兴趣。
表1 进口药和国产药治疗效果 二、对数据结构的分析 之前介绍过成组设计的列联表，它的行变量和列变量代表的是一个事物的两个不同属性，以我们举过的A药和B药治疗急性心肌梗死患者疗效比较为例，例子中行变量“...但是配对设计的列联表却有些不同，它的行变量和列变量代表的是一个事物的同一属性，只是对这个属性的判断方法不同而已。如表1所示，行和列均指的是患者是否患有癌症，所不同的是一个是A方法，另一个是B方法。...这种列联表最大的特点是行和列数目永远都是一样的。此时，再用成组计数资料的χ2检验就不合适了。这里我们就要用到Kappa一致性检验和配对χ2检验(McNemar检验)。...提示两种方法诊断情况并不一致;表3中Kappa=0.506，P<0.001，提示两种方法诊断结果存在一致性，但是Kappa在0.4~0.75范围内，一致性一般。...PS: R*C配对列联表的χ2检验应用Bowker检验，SPSS的具体操作方法同McNemar检验。
分类 外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 内在信度：每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度 5 列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性...将r×c个nij排列为一个r行c列的二维列联表，简称r×c表。...若所考虑的属性多于两个，也可按类似的方式作出列联表，称为多维列联表。 列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。...列联表分析的基本问题是，判明所考察的各属性之间有无关联，即是否独立。 如在前例中，问题是：一个人是否色盲与其性别是否有关？...在r×с表中，若以pi、pj和pij分别表示总体中的个体属于等级Ai，属于等级Bj和同时属于Ai、Bj的概率（pi，pj称边缘概率，pij称格概率）,“A、B两属性无关联”的假设可以表述为H0：pij=
频率 -> 元素的开始索引 for (int r = 0; r < R; r++) { count[r + 1] += count[r];...…gt]中的元素暂定。...对于包含大量重复元素的数组，三向切分的快速排序算法将排序时间从线性对数级降低到线性级别，因此时间复杂度介于O(N)和O(Nlg N)之间，这依赖于输入数组中重复元素的数量。...然后递归地对这三个数组排序，要注意对于所有首字母等于切分字符的子数组，在递归排序时应该忽略首字母（就像MSD中那样）。 递归调用轨迹: ?...在递归对子数组排序时，相比三向切分的快速排序，三向切分的字符串快速排序多了这么一个判断，这句的意思是只要还没到字符串的末尾（v = -1说明到达，其余均未到达），所有首字母与切分字符相等的子数组也需要递归排序
在R中可以使用wilcox.test()函数来进行秩和分析，其使用方法与t.test()类似。...而列联表则实际上可以看成无放回抽样结果的展示。...皮尔森卡方检验主要是比较两个及两个以上样本率（构成比）以及两个分类变量的关联性分析，构成比实际上是列联表的另一种方式，假设有以下列联表： 这个问题可以表述为发癌与处理的关联问题，也可以表述为两个处理的发癌率关联问题...，现构造以下统计量： 式中A为实际数，以上四格表的四个数据就是实际数。...这是因为卡方分布为连续型分布，而2*2列联表资料是分类资料，所以样本量较小时要进行连续性校正； ③当T<1或者n<40，或做卡方检验后所得的P值接近显著水平α时，用Fisher精确检验。
马赛克图是《R语言实战》书籍开篇中的彩图，偶然遇到了学习分享一下~ ?...=Titanic,shade=T,legend=T) #等价于mosaic(Titanic,shade=T,legend=T) 注意：mosaicplot和mosaic绘制马赛克图是基于多（二维以上）列联表...01 — mosaicplot {graphics} mosaicplot是R语言graphics图形系统中自带的马赛克图绘图函数，用法如下： ## （默认方法：直接以数据集输入）Default S3...注意：mosaicplot和mosaic绘制马赛克图是基于多（二维以上）列联表。...., main = NULL, sub = NULL, subset = NULL, na.action = NULL) 第1步：了解一下列联表分析 列联分析参考：https://mp.weixin.qq.com
相关性度量的assocstats()函数 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： A <- c(rep("male",15),rep("female",20),rep("male",15))#...mytable <- xtabs(~C+B+A, data=mydata) #生成列联表 assocstats(mytable) #计算关联度 ?...从结果中可以看到，男性中的吸烟和患病有一定相关性（Phi-Coefficient=0.467 > 0.3，P值小于0.05）。由于数据的问题，女性没有计算出结果来，因为表格里有数据是0。 2....协方差与相关系数 在R中你可以使用基础函数cor()来计算相关系数，用cov()函数来计算协方差。
列联表 两个分布，分别划分了互斥的 bin，将样本联合分布发生的实际次数填入一个二维表中，这个表就是列联表。 用途 两种“皮尔森卡方检定”的常用的比较情境：拟合度检验和独立性检定。...这两种检验都需要用到R×C列联表（R×C contingency table），其中R表示行（Row），C表示列（Column）。...本文只讨论行列变量都是无序变量的情形，最简单的情形是行与列都是二分类无序变量，这样的数据也称为四格表资料。 列联表要求 样本来自简单随机抽样； 各个格子是相互独立的； 样本量应尽可能大。...C列联表中，同样地，要求行列变量是无序的分类变量： 组别\属性 $Y_1$ $Y_2$ … $Y_C$ 总和 $G_1$ $A_{11}\left(T_{11}\right)$ $A_{12}\left...（在分类变量的比较检验中的备择假设则是：行变量对于列变量的治疗或处理等效果有差异）。
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