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。
连续型数据的组间比较往往可以采用t检验/wilcoxon检验或者ANOVA方差分析/KW检验来完成。但是对于分类资料来说，这些方法就是行不通的了。详情点击：R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验R语言系列第四期：②R语言多组样本方差分析与KW检验
接上文，朋友告诉我，并不是只求一个 p 值，而是要计算许多 p 值，即批量进行 fisher 检验。
导 读 上期我们提到，当四格表资料的样本量n＜40或四个格子中至少存在一个格子的频数T＜1时，需要用四格表资料的Fisher确切概率（Fisher probabilities in 2×2 table data）法。 四格表资料的卡方检验的内容详见： 《如何用四格表卡方检验进行医学数据的统计分析？》 下面，我们一起来了解两样本的四格表资料的Fisher 确切概率法的基本原理、适用条件及其在SPSS中的操作步骤。 下方为视频版，含软件操作步骤和详细的结果解读。 一、基本形式 四格表资料的Fisher确切概率
前面小编写了SAS-交叉表的自动输出。今天小编打算分享不良事件中常见统计分析表格的几种样式，及自动生成的SAS程序与编程思路。嗯，关于不良事件的分析，常见均是对SOC/PT的例次、例数进行分析。
table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量（因子）创建一个 N 维列联表
在实际科研中很多数据是服从正态分布的，例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的，例如两种药物在不同医院的的疗效，这时候由于不同医院医疗水平不同，其治疗效果自然有差异，因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外，很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
case/control的关联分析，本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点，这些位点就是候选的关联信号，常用的分析方法有以下几种
临床试验终点（End Point）服务于不同的研究目的。在传统的肿瘤药物的研发中，早期的临床试验目的是评价安全性以及药物的生物活性，如肿瘤缩小。后期的有效性研究通常评价药物是否能提供临床获益，例如生存期延长或症状改善等。
。 若记 M 为所有 3×3 矩阵构成的矩阵空间，则所有的 3×3 对称矩阵构成的矩阵空间 S 和 3×3 上三角矩阵构成的矩阵空间 U 都是 M 的子空间。
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。
案例：该医生招募了100名研究对象，按照吸烟状态分为两组，其中吸烟者52人，不吸烟者48人，探讨吸烟与阿尔兹海默症之间的关联性
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。
生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！
我们在这里对公寓进行分组（这也可以通过简单的回归，这里5个解释变量并不重要）。我们可以重新排列
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。
这是一篇帮助你了解和理解机器学习、神经网络、深度学习相关概念的文章，如果你对智能领域感兴趣并且想要未来投身AI方向的话，希望你可以耐下心来理解这些概念，以及我后期会向你讲解的各类有趣的算法，因为学习机器学习最重要的就是能够理解它繁多、复杂的概念与算法，当你理解了一定的基础概念之后，我会带你使用Python实现这些算法，并搭建一个你自己的神经网络，刚开始的时候我不会带你使用sklearn库、TensorFlow框架等（因为这对深入了解这些最基础最重要的算法是无益的，也许机器学习的入门会有一些费时费力，但是你只要坚持下来了，你会发现智能围棋、图像识别、语音识别、无人驾驶等前沿的领域在向你招手）
各位科研芝士的小伙伴，本站本着给大家提供科研便利的宗旨，继续给大家提供干货， 一般的临床研究，统计分析就“三把斧”：统计描述、差异性比较和回归建模。R语言完美解决了统计分析“三把斧”结果整理成规范三线表的麻烦。在统计描述上，R可以根据不同数据的特征给出不同的统计描述方法，在差异性比较方面，R可以给出不同数据比较的不同差异性比较方法，包括t、F、卡方、fisher法和秩和检验；在回归分析上，不仅是Cox回归，线性回归、logistic回归,R同样可以形成规范的表格。这些表格，如果人工来整理，不仅慢，而且不规范！今天我们就攻下这个高地，学习一下如何整理成三线表。
临床基线表是在临床研究中用于记录和收集患者初始诊断、治疗前的基本信息以及其他关键变量的表格或数据库。这些基本信息通常被用作研究的起点，用于建立患者的初始状态或基线状态。
作为关联分析最常用的工具，plink支持多种关联分析的算法。对于经典的case/control关联分析，该软件支持allele和genotype两个层次的关联分析，具体做法如下
早期的基因列表解释依赖于选择一系列高得分的基因，然后建立相当主观奇怪的关系。富集分析是一个自动的，基于严格的统计学的方法来分析和解释很大的基因列表，使用的是先验知识。富集分析来评估输入的基因列表在一个已知功能基因集的上调或下调情况。如果一个基因列表中的基因在这个已知功能集中出现的基因数目显著很多，这很可能预示这，这个生物学过程在作者研究的状况下扮演着重要角色。这个分析可以被其他已知的功能基因集重复，这个功能基因集可能数以千计。 过去几年中，有超过60种富集分析方法和工具出现。他们的主要区别在于 -（a）已知功能基因集的数据库不一样 -（b）用来评估富集的统计学方法不一样。 在接下来的几个部分，我们简要review 基因富集已经存在的几种方法，主要考虑到两个方法。 大多数的富集工具都是来自于GO解释，因为它们对大多数生物来说容易获取，并且覆盖的基因数很多，另外，还有其他一些功能基因集存在，除了GO也还有其他一些工具。功能基因集可以基于他们参与的代谢过程或信号通路来进行定义（比如KEGG,Reactome）,也可以由基因表达谱调节的目标基因定义（比如mircoRNA,转录因子），也可以由蛋白质特征定义（比如结构域，染色体位置，与某种疾病的联系，刺激因子，或基因扰动等）。多个来源的功能基因集被一些像MSigDB或WhichGenes收集。不是所有的生物被功能基因集覆盖了，并且很多工具值支持特定的生物。 决定富集的统计学方法要么是基于阈值要么是基于全分布。基于阈值的方法需要用户输入排名靠前的不连续的基因列表，这需要设定一个基于统计学的基因得分阈值。基于超几何分布的Fisher‘s精确单尾检验是阐释这个问题的第一个方法，并且会继续成为这种类型最常使用的方法。这些方法对自然非连续分布列表很有用，但是当对连续的基因得分评判时就有缺点了。尤其，结果如果对阈值的选择不稳定，并且，以二进位的方式对待基因得分有很多信息确实（这里说的二进位指的是要么选中，要么不被选中）。另一方面，基于基因全分布的方法没有门槛threshold-free，因为他们检测基因集靠的是比较他们的得分分布vs背景分布。因为这个原因，他们经常被认为是优于threshold-dependent方法，尤其和一个连续的基因集得分。GSEA（Gene-Set Enrichment Analysis），它的基因排序rank源于差异表达或其他统计学，是最流行的技术之一，虽然也有其他的全分布检验模型被提出。
在上一篇文章里，我们给大家介绍了之前系列里提及的线性回归的扩展部分，详情点击：R语言系列五：①R语言与多元回归
有一天，我走进统计学的神殿 ，将所有谎言都装进原假设的盒子里， “P值为零”， 一个声音传来， “但你已经不能再拒绝，因为，P值已经死了” 从此，这个世界上充斥着谎言。 一、一个悲伤的故事：破灭的年少
当我们得到差异的探针或者差异的甲基化区域之后，通常都会分析这些差异区域对应的基因是否在特定功能上有富集。在ChAMP中，通过champ.GSEA函数来实现功能富集分析。
2018已经到来，值此新春佳节之际，作为西南地区第一颜值担当的我继续为大家带来更加丰富多彩，干货满满的脑影像处理中的一些关键知识点讲解，并且不要19888，也不要198，完全免费，下面就由非常高端非常娴熟的职业数据处理玩家给大家带来组水平标准化讲解： 在处理脑影像数据时，常有一些刚入门的选手提问：高端玩家啊，一批数据该如何标准化？既然你提问了，我什么也不说也不好，这一期《大话脑成像》，我们专门来讨论这个问题！另外强调：本文所有“标准化”均指单组数据的Z-score变换，并非预处理时图像匹配到标准模板那
100年前的今天（1918年7月8日），有位叫 Ronald Fisher 的人向外界宣读了一篇论文《Thecorrelation between relatives on the supposition of Mendelian inheritance》，这篇论文打开了统计遗传学的大门。
英国人费希尔的做法是在农田中种上马铃薯，不同部分施用不同的混合肥料。然后在收获后对数据进行采样，看不同实验组的产量是否不同。
有一天，我走进统计学的神殿 ，将所有谎言都装进原假设的盒子里，“P值为零”，一个声音传来，“但你已经不能再拒绝，因为，P值已经死了”从此，这个世界上充斥着谎言。 一、一个悲伤的故事：破灭的年少成名之梦 首先跟大家说一个悲伤的故事，该故事来源于nature最近发布的一篇文章“statistical errors”，我把这个故事叫做“破灭的年少成名之梦” 话说，弗吉尼亚大学有一位意气风发俊朗不凡的博士研究生莫德尔。 他做了一项关于关于政治极端分子的行为研究，样本大约有2000个人群，结果发现，相比较政治
当涉及到假设检验时，贝叶斯方法可以取代经典的统计方法。这里将使用web分析的具体案例来演示我们的演示。
数据方差相同的时候，一次判别就可以，如左图所示;但如果方差差别较大，就是一个二次问题了，像右图那样。
但是这个：关键单细胞亚群辅助判定之生存分析 过程是比较复杂的，因为涉及到了针对不同单细胞亚群的特异性高表达量基因集合在转录组表达量矩阵里面的打分，并且需要高低分组后做生存分析。实际上可以有最简单的取交集即可，代码如下所示：
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。
P值>0.05并且优势比的置信区间包含1，由此说明两变量是独立的，即认为总体感染率并无差异。
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。
来源：集智俱乐部 本文约23000字，建议阅读20+分钟 本文整理自丁鹏老师的8篇短文，从多角度回顾了因果推断的各种模型方法。 [ 导读 ] 推断因果关系，是人类思想史与科学史上的重要主题。现代因果推断的研究，始于约尔-辛普森悖论，经由鲁宾因果模型、随机试验等改进，到朱力亚·珀尔的因果革命，如今因果科学与人工智能的结合正掀起热潮。 目录 1. 因果推断简介之一：从 Yule-Simpson’s Paradox 讲起 2. 因果推断简介之二：Rubin Causal Model (RCM) 和随机化试验
LEfSe分析即LDA Effect Size分析，是一种用于发现和解释高维度数据 生物标识(基因、通路和分类单元等)的分析工具，可以进行两个或多个分组的比较，它强调统计意义和生物相关性，能够在组与组之间寻找具有统计学差异的生物标识（Biomarker）。
所以，我让chatGPT帮我罗列了最常见的10个使用R语言进行的统计检验例子，如下所示，以供参考：
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。
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。
Cochran Armitage检验是一种线性趋势检验，常用于自变量是有序分类变量，而因变量是二分类变量的资料，可以用来检验自变量和因变量存不存在线性趋势。
寄语：需要多少个统计学家，才能保证对于p值有至少50%的不满呢？根据曼荷莲学院统计学家George Cobb半开玩笑的估计，答案是两个...或者一个。 一、P值的由来 R·A·Fisher（1890-1962）作为一代假设检验理论的创立者，在假设检验中首先提出P值的概念。他认为假设检验是一种程序，研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说，他认为假设检验是数据分析的一种形式，是人们在研究中加入的主观信息。（当时这一观点遭到了Neyman-Pearson的反对，他们认为假设检验是一种方法，决
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）
曾经是版主的人大论坛有一些简单描述【[面板数据求助] 混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型的区别是什么？】：
上文ISME-人类微生物多样性与疾病的关系中提到了，采用Cohen's d statistic对效应量进行了检验。本文对此进行解释。
【新智元导读】 微软近日在 GitHub 上开源了“生物模型分析器”（Bio Model Analyzer，简称 BMA）。这是一款能够帮助生物学家模拟细胞互动和通信过程的基于云的工具。微软英国剑桥研究院编程原理及工具研究组资深研究员、剑桥大学生物化学系副教授 Jasmin Fisher 认为，BMA 还可以加速有关药物间相互作用和抗药性等领域的研究，并可能最终为患者提供更为个性化和有效的癌症治疗方案。 微软近日在 GitHub 上开源了“生物模型分析器”（Bio Model Analyzer，简称BMA）
假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。其基本原理如下所示：
最近我们被客户要求撰写关于股票指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）
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