你想要检验来自两个总体的样本是否有不同的均值(显著性差异),或者检验从一个总体抽取的样本均值和理论均值有显著性差异。
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。
如,年长的男性与年轻的男性失业率概率是否相同,此时,年龄与失业率是有关的,所以是非独立的。 非独立样本的t检验假定组间差异呈正态分布。 调用格式:其中y1,y2为非独立的数值向量
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。
统计学是一门很深的学问,这里仅仅是出题帮助大家熟练使用R语言来学习统计学知识,具体知识点需要更深入阅读书籍或者教程:
首先应该明确,在面向对象程序设计中,函数和方法这两个概念是有本质区别的。方法一般指与特定实例绑定的函数,通过对象调用方法时,对象本身将被作为第一个参数传递过去,普通函数并不具备这个特点。 >>> class Demo: pass >>> t = Demo() >>> def test(self, v): self.value = v >>> t.test = test #动态增加普通函数 >>> t.test <function test at 0x00000000034B7EA0> >>> t.
t检验相信大家应该都不陌生。不管是大学里面的数理与统计,还是研究生阶段的生物统计学,里面都会提到t检验。
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。
之前详细介绍了利用R语言进行统计描述,详情点击:R语言系列第三期:③R语言表格及其图形展示、R语言系列第三期:①R语言单组汇总及图形展示、R语言系列第三期:②R语言多组汇总及图形展示
R 语言在统计分析方面起了很大的作用,并且其开开放性更是促进了大量分析R包的出现。今天我们就不一一去列举相关的R包,而是总结一下R语言自带的统计学函数。 一、统计学数据的生成函数: norm 正态分布 f F分布 unif 均匀分布 cauchy 柯西分布 binom 二项分布 geom 几何分布 diag 对角阵 二、基础的运算函数 abs 绝对值 sqrt 平方根 exp e^x次方 log 自然对数 log2,log10 其他对数 sin,cos,tan 三角函数 sinh,cosh,tanh 双曲
参考:R绘图系列-带有significant信息的boxplot | showteeth's blog[1]GitHub - const-ae/ggsignif: Easily add significance brackets to your ggplots[2][ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)](https://www.jianshu.com/p/77f12664540b "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com "ggplot2添加p值和显著性 - 简书 (jianshu.com)")")
通常先用 lm() 函数对数据建立线性模型,再用 anova() 函数提取方差分析的信息更方便。
R语言提供t.test()函数可以进行各种各样的t检验。与其他统计包不同的是,t.test()函数默认数据是异方差的,并采用Welch方法矫正自由度,关于异方差和Welch方法我会在后续的内容中详细介绍,大家先有一个印象即可。
统计学一直是让医学生头疼的课程,文章中各式各样的统计方法让人云里雾里。举个简单的例子,两组之间的比较,该怎么分析?你肯跟会说用t检验,不过t检验一定是正确的吗?是否方差齐性,是否正态分布,这些都是我们要关心的,如果方差不齐,我们该怎么办?如果有很多分组,我们两两之间必要,也要花费很多的时间。那有没有什么快速、高效、准确的方法,能够让我们快速准确绘制统计检验的图形呢?哈哈,今天我们就来学习一下如何用最快最简单的方式完成统计检验和绘制发表级的图片吧!
#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
geom_boxplot(position=position_dodge(),width=0.5)+
发现这款软件在小样本,常见的临床问题中可以快速的解决我们大部分问题,其简单操作界面以及菜单式操作方式成为很多人选择它的理由。但是,当我们遇到某些大数据,或者复杂统计运算时,如果还拿SPSS作为自己的救命稻草,那可能就是一出损招了,甚至会一度click到想要剁手。
1. 需要的包 rm(list=ls()) library(dplyr) library(table1) 2. 示例数据 本次使用的是大名鼎鼎的iris,这里你可以替换成你的数据 dat <- iris %>% mutate(.,color = rep(c("red","blue","green"), each = 50)) %>% mutate(.,group = rep(c("big","small"), each = 75)) #在这里新增2列,后面会用到 (无中生有!,,Ծ‸Ծ,,)
相关系数可以用来描述定量变量之间的关系。相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1)。除了基础安装以外,我们还将使用psych和ggm包。
取样10个,2白8黑,预测盒子白球占比20%,这叫做估计,是由样本情况推测群体情况。 取样10个,2白8黑,别人说全是白球,通过样本的数据推翻了别人对于群体的猜测,这叫做假说检定。
Hello亲爱的小伙伴们,上期已经讲到如何对单一事件日计算超额收益,本期将会教大家如何针对多个股票多个事件日计算超额收益,Let's go!
前面我们已经快速接触了几次响应表达式,相信读者大致了解它是做什么的。本文将进一步深入学习这个知识点,展示为什么它对于构建网页应用很重要。
最近一段时间的R语言学习笔记,以便于自己学习之用,特记录在博客中,感兴趣的人还可以看看。记录的东西也不一定正确,请大家指教,里面可能会引用到一些别人的资料等,作为学习之用 读书笔记 相关的函数记录与整理 1、source("文件名.r"):调取主程序的文件,在程序结构复杂的时候很有用,可以将一部分复杂的运算主程序放入其中。 2、install.packages("fields"):安装程序包 3、library(fields):导入程序包 4、t(x)转置函数,对于csv中横排的转置很有用 5、dev.o
发文章,写论文,分组统计检验直方图是最常见和最实用的,你是否还在烦恼如果把图画好,帮你解决困难啦!这里分享下同事新鲜写就的绘图脚本,自带了示例数据,可以一键出图,助力你的科研和学习。
今(昨)天上午时候交流群里一个小伙伴关于管道符疑问中出现了tbl_summary函数,下午另一个小伙伴有table1相关疑问。
T检验是用来检验两组数据之间均值是否有差异的一种方法,比如下面我们用到的数据包括20个男生和20个女生的体重数据。
这种试验,比如有两个品种,株高的差异,每个品种调查了10株,就构成了这样的试验数据。
多个水平的箱线图,可以展示不同水平的分布、平均值、方差等信息,也可以把显著性甚至多重比较加上去,R语言包这方面越来越友好了,代码都封装好了,十分流畅!
这是一般做基因差异表达分析在使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。之前我学习和自己分析时就遇到过,尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题(这类数据明显不服从正态分布),可以使用正态性检验,或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的,如果一样就不要这个了。
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。
连续型变量独立性检验,如果数据分布满足正态分布可以使用t检验,否则使用wilcox检验。
使用lm/glm/t.test/chisq.test等模型或者检验完成分析后,结果怎么提?
研究中最常见的行为就是均值估计和对两组或多组实验值进行比较。 ## 1.单样本t检验 df <- c(4.33,4.6,3.89,4.1,4.78,4.64,4.5,4.55,4.4,4.26) t.test(df) t.test(df,mu = 4.5) #mu表示的是平均值 ## 2.非独立样本t检验 library(MASS) sapply(UScrime[c("U1","U2")],function(x)(c(mean(x),sd=sd(x)))) with(UScrime,t.test(U1,U
Kotlin在原本的语法糖(Syntactic sugar)中加入了很多有意思的语法,让编程看起来更加顺畅,更加简洁,方便阅读。
R函数:ks.test(),如果P值很小,说明拒绝原假设,表明数据不符合F(n,m)分布。
对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验。
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 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 > summary(
在生物领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。
主要方法:将其中某一组设置为实验组,其余几组统一设置为对照组。 第一步读取数据,合并表达矩阵和分组文件 #=========================================================================== #=========================================================================== rm(list = ls(all.names = TRUE)) options(st
(1)首先准备一个数据框文件,每一列为一个样本(第一列为基因名),每一行为一个基因。
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用。
区间估计,首先找到所求值的点估计,然后根据数据获得所求值得抽样分布,确定信赖水平(可信度),最后得到相应信赖水平下的信赖区间。
StringBuilder和StringBuffer这两个类在动态拼接字符串时常用,肯定比String的效率和开销小,这是因为String的对象不会回收哦。
比如研究血型与性格是否独立,如果性格a的血型比例与性格b的血型比例相同,那么统计上独立。
1写在前面 不知道大家都是怎么完成qPCR的计算的,在不会R的时候,我是用一个祖传的Excel表进行计算的。🤣 但是,一直有个缺点,如果需要计算的量比较大时,就不方便了,去搜了一下文献,发现了一个最近发表的R包,不仅可以计算反转录的RNA体积,还可以帮助选择定量方法,简直是神仙R包,本期就介绍一下它的使用吧。🥰 感谢原作者的开发,嘿嘿,文末有引用方法。👀 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(ggsci) library(qPCRtools) li
BBsolve()@BB:使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组
子类没有实现init方法时,默认自动调用父类的。 如定义init方法时,需自己手动调用父类的 init方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云