本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。
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 。...多系列、多分格和四分相关系数都假设有序变量或二分变量由潜在的正态分布导出。请参考此程序包所附文档以了解更多。 在计算好相关系数以后，如何对它们进行统计显著性检验呢?...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。
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。...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，...这些组代表因变量，因为它们依赖于自变量的观察。请注意，列联表必须是一种常见的误解2 × 22×2; 它们可以具有任意数量的维度，具体取决于变量显示的级别数。...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。
设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上用来降维的一种方法。...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。...对于二维表，可进行卡方检验；对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。
对于数字列, 了解描述性摘要统计信息对理解数据的分布有很大帮助....id列与自身完全相关, 而两个随机生成的列则具有较低的相关值.. 4.交叉表(列联表) 交叉表提供了一组变量的频率分布表....列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....下面是一个如何使用交叉表来获取列联表的例子....5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目.
）又称“变异数分析”或“F检验”，是由R.A.Fister发明的，用于对两个及两个以上的样本集合的统计特性：平均数差别的显著性检验。...在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。 参考案例： herain：主成分分析：你为什么一个人？ 十、列联表分析 所谓的列联表即由两个以上的变量交叉分类的频数分布表。...卡方检验相关性 参考案例： 列联表分析 十一、信度分析 信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。...参考案例： 【r<-统计|绘图】使用R进行生存分析——一文打尽 十四、典型相关分析 CCA（canonical correlation analysis）利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法...它的基本原理是：为了从总体上把握两组指标之间的相关关系，分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1（分别为两个变量组中各变量的线性组合），利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性
分类有2种： 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 4 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。...交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。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。...对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。
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....margin.table(mytable, 1) # 对每一行的数据求和 ? margin.table(mytable, 2) # 对每一列的数据求和 ?...prop.table(mytable, 2) # 以列为单位，计算其中每个变量的占比，每列求和为1 ?...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
如何将两个分类器的预测结果转换为列联表，以及如何使用它来计算McNemar检验中的统计量。 如何用Python计算McNemar检验并解释和报告结果。 ?...McNemar检验适合评估这些大型的、训练慢的深度学习模型。 列联表 McNemar检验基于列联表运行。在我们深入了解这种检验之前，让我们花点时间来理解如何计算两个分类器的列联表。...列联表是两个分类变量的制表或者说计数。在McNemar检验的情况下，我们对二元变量的正确/不正确（或者是/否）的控制和处理感兴趣（或者两种都有）。这被称为2×2列联表。 列联表乍一看可能并不直观。...考虑到这点，另一种更具编程性的方法是在上面的结果表中对“是/否”的每个组合求和。...如何将两个分类器的预测结果转换为列联表，以及如何使用它来计算McNemar检验中的统计量。 如何用Python计算McNemar检验并解释和报告结果。
并使用一对多的关系对观测值进行分组，然后计算统计数据。...此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...将数据框添加到实体集后，我们检查它们中的任何一个： 使用我们指定的修改模型能够正确推断列类型。接下来，我们需要指定实体集中的表是如何相关的。...数据表之间的关系 考虑两张数据表之间关系的最佳方式是用父对子的类比 。父与子是一对多的关系：每个父母可以有多个孩子。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。
在间接来源中，注意对二手数据评估，可以考虑：数据是谁收集的？为什么目的收集的？数据怎么收集的？什么时候收集的？避免对二手数据的错用、误用、滥用。...统计表是用于展示数据的另一个基本工具，一般由表头、行标题、列标题和数字资料组成，必要时在统计表的下方添加数据来源、变量注释和说明等。...统计表的横竖比例要适当，避免出现过高或过宽的情况；表头标题应满足3W原则（when、where、what），统计表中应注明单位，表的上下两条线一般用粗线，中间的其它线用细线；通常情况下，统计表左右两边不封口...，列标题之间在必要时可用竖线分开，而行标题通常不必用横线分开；表中数据一般是右对齐，有小数点时小数点对齐，小数点位数统一，对于没有数字的单元，一般用“—”表示，表中不应出现空白单元格。...交叉验证 否 1 附： 列联分析：分类变量是否相关 列联表是若干分类变量的各种可能取值组合的出现频数分布表，主要目的是看这些变量是否想关。
Windows：如果已经存在同名的配色方案，Prism将用新配色方案替换旧配色方案，这可能导致意外丢失旧的配色方案。 【2】更高的数据上限 对多变量数据表进行了许多重大改进。...使用标准结构可以分析更大的数据集，并执行新的和改进的分析： 提高数据列的上限：在每个数据表中最多输入1024列数据。 自动识别变量类型：将多变量数据表中的变量识别为连续值，分类值或标签值。...数据表可输入文本信息：直接以文本形式输入数据。 【3】向图表添加新维度 降低统计的复杂性，几乎每个步骤都可从在线Prism指南中访问数千页信息。浏览图形组合，了解如何绘制众多的图形类型。...教程数据集还可帮助您理解执行某些分析的原因以及如何解读结果。 【4】自动将多个比较结果添加到图中 对多个成对比较执行相应的分析后，点击一个按钮就可以将这些结果自动添加到图形中。...7、Graphpad易错图_列联图 8、Graphpad绘图易错点总结 9、Graphpad两组样本检验 10、Graphpad三组样本比较 11、Graphpad重复测量资料 12、Graphpad
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。...}(1) 倘若 具体计算显著性水平下的卡方值可以查表 推广 可以推广到R×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...（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）。
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。...这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...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...【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。
进行多元回归分析的目的，是在分析一个或多个自变量与一个因变量间的关系，而典型相关中因变量也可以是多个；也就是说，典型相关的目的在于通过计算得到两个变量线性组合的加权系数。...六、判别分析 判别分析是多变量分析中应用相当广泛的统计方法，它可以用来对样本进行分类的工作；也可以用来了解不同类别样本在某些变量上的差异情形；同时也可以根据不同类别的样本在某些变量的实际表现，用来预测新的样本属于某一类别的概率...进行卡方独立性检验时，研究者必须将样本在两个定类变量上的反应，建立二维列联表（contingency table），以进一步根据列联表中各单元格（cell）的次数反应，进行显著性检验。...但当研究者面对三个或三个以上的定类变量时，所建立的多元列联表间变量关联的分析，卡方独立性检验将无法解决这样的问题，此时适合的方法就是对数线性模型。...利用对数线性模型来解决多元列联表的问题的目的，主要就在于探讨构成列联表的多个定类变量间的关系，进而在精简原则下构建拟合的解释模型，并根据所建立的模型估计单元格参数值，以了解各变量效果对单元格次数的影响。
数据说明 本案例所用的数据为ISLR中自带的数据heart.data，样本是462个南非人的身体健康状况指标，用来研究哪些因素对是否患心脏病有影响。变量描述见表1。...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
这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。...x = xtabs(air.hole ~ chemical + repeats, data = a1) #xtabs（forula，data）根据一个公式和一个矩阵或数据框创建一个N维列联表； #波浪号...（~）：用来连接公式中的响因变量（波浪号左边）和自变量（波浪号右边） ftable(x) #ftable（table):创建一个紧凑的”平铺“式列联表 object.size(x) print(object.size...（依旧在列上，位置保持不变的变量）；variable.name：为新列变量取名； value.name：对应值所在的变量名 ?...Vlookup，可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能；by.x，by.y：指定依据哪些行合并数据框，默认值为相同列名的列 ?
今天这一期的内容主要是如何在R中进行数据之间的相关性分析，其实这一部分的内容和独立性检验的有点类似，大家可以对比着学习！ 1....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))#...(~C+B+A, data=mydata) #生成列联表 assocstats(mytable) #计算关联度 ?...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。
分类 1）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 2）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 四、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。...交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 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。...对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。
四、列联表分析 列联表是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。...，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。...交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 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。...对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。
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