散点图（scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart ）是科研绘图中最常见的图表类型之一，通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据变化，发现两者的关系与相关性。
对于一组数据是否符合某个分布，有很多种统计检验的方法，比如K-S检验，卡方检验，从图形上我们可以用Q-Q图和P-P图来检查数据是否服从某种分布。他们可以检验的分布图包括：β分布，t分布、卡方分布、伽马分布、正态分布、均匀分布等等。
箱形图（Box-plot）又称为盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。QQplot也就是Quantile-Quantile Plots。是通过比较两个概率分布的分位数对这两个概率分布进行比较的概率图方法。
前言 原文传送门：见文末左下角阅读原文 作者：Aaron Frederick 编译：HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多，但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时，问一些关于图
用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？
导读：喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？
在本文中，我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Q-Q plot是关联分析结果可视化的一种经典方案，这里的Q代表quantile, 分位数的意思，关联分析的Q-Q plot示意如下
B. Kolmogrov-Smirnov正态检验中的统计量所对应的p值小于0.05
首先可以考虑最简单的情况，也即只有一个自变量和一个因变量。我们使用R自带的数据集women为例进行分析，women数据集中包含了15个年龄30~39岁的女性身高和体重信息，如下所示：
现在，我们需要分情况讨论一下。在实际生活中，最常见的情形是靠近正无穷的一侧有一个长尾巴（如图1左），习惯上称为「右偏」（right-skewed）或「正偏态」（positive skewness）。许多人会有点儿困惑，觉得图上分布的那个峰明明是向左边负数一侧偏的，怎么叫「右偏」「正偏态」呢？要记住，当我们描述偏态的方向时，说的是分布的尾巴，而不是峰。这本身没有什么大道理可讲，就是一种约定俗成而已。
分位数图示法（Quantile Quantile Plot，简称 Q-Q 图） 统计学里Q-Q图（Q代表分位数）是一个概率图，用图形的方式比较两个概率分布，把他们的两个分位数放在一起比较。首先选好分位数间隔。图上的点（x,y）反映出其中一个第二个分布（y坐标）的分位数和与之对应的第一分布（x坐标）的相同分位数。因此，这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线。如果两个分布相似，则该Q-Q图趋近于落在y=x线上。如果两分布线性相关，则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线上，但不一定在y=x线上。Q-Q图可以用来可在分布的位置-尺度范畴上可视化的评估参数。 从定义中可以看出Q-Q图主要用于检验数据分布的相似性，如果要利用Q-Q图来对数据进行正态分布的检验，则可以令x轴为正态分布的分位数，y轴为样本分位数，如果这两者构成的点分布在一条直线上，就证明样本数据与正态分布存在线性相关性，即服从正态分布。
单变量图（chart for one variable）是指使用数据组的一个变量进行相应图的绘制。想要可视化这个变量，就需要根据不同的数据变量类型绘制图。数据变量分为连续变量（continuous variable）和离散型变量（discrete variable）。
主要是理解相关数学概念，不偏倚语言。为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读，本号特提供两种语言版本。
回归应该算得上统计分析中最常用的建模手段，要判断最终得到的模型是否准确，还需要进行关键的一步——回归诊断。用过 R 语言进行回归分析的小伙伴应该知道，base 包里的 plot()函数可以直接绘制诊断结果，今天小编介绍一个更方便的工具：Lindia包[1]，使用这个包可以获得更详细的回归诊断结果，语法也非常简单，下面跟着小编一起学习吧～
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
1写在前面 1.1 什么是Q-Q plot？ 在GWAS研究中，还有一种常用的图形就是Q-Q plot,虽然它的颜值可能不如曼哈顿图， 但是它表达的信息比曼哈顿图要丰富得多😽, 相当于GWAS研究的质控图。 ---- 1.2 Q-Q plot的原理是什么？ Q-Q plot全称是quantile-quantile plot，也就是分位图，基本原理是通过比较两个概率分布的分位数,从而实现对两个概率分布进行比较。 ---- 1.3 Q-Q plot怎么解读？ ✅ STEP1 Q-Q plot的Y轴是SNP位点的
TASSEL有对结果进行可视化的模块，包括qq图和曼哈顿图，但是图不方便调整。这里用TASSEL的分析结果，使用R语言进行绘制qq图和曼哈顿图。
PS：当然也可以用KS检验，利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断。
在前面的文章中讲过，很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法：描述统计方法和统计检验方法。
曼哈顿图本质上是一个散点图，用于显示大量非零大范围波动数值，最早应用于全基因组关联分析(GWAS)研究展示高度相关位点。它得名源于样式与曼哈顿天际线相似。
“你的输入变量/特征必须是高斯分布的”是一些机器学习模型(特别是线性模型)的要求。但我怎么知道变量的分布是高斯分布呢。本文重点介绍了保证变量分布为高斯分布的几种方法。
什么是正态分布？ 正态分布是在统计分析最广泛应用的一类分布，自然界、社会、科研、生活、生产中的很多现象都被发现近似地服从正态分布，它无处不在，让你在纷繁芜杂的数据背后看到隐隐的秩序。主要指变量的频数或频率呈中间最多，两端逐渐对称地减少，表现为钟形的一种概率分布，具体的数学公式就不再提了。 为什么要进行正态分布检验？ 假设检验可分为正态分布检验、正态总体均值分布检验、非参数检验三类。正态分布检验，即判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验，具有最重要的意义，也是应用最为广泛的检验方法
回归分析的主要目的是根据估计的模型用自变量来估计或预测因变量取值，但我们建立的回归方程是否真实地反映了变量之间的相关关系，还需要进一步进行显著性检验。对于一元线性回归模型而言，回归方程的显著性检验有三种等价的方法，分别为t检验、F检验和相关系数检验。在R中给出的方法是F检验，原假设为:两个变量之间的线性关系不显著，即
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/
在生物信息领域我们常常使用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。
大家好，今天小编分享的是今年3月份发表在Diagnostics (Basel)(IF：3.1)的一篇非肿瘤纯生信文章，本文作者通过挖掘GEO数据库中骨关节炎相关数据集，经差异分析，用LASSO回归和支持向量机法构建预测模型筛选出标志分子，此外还分析了OA中的免疫细胞浸润情况。文章思路简单，快来学习吧！
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法，可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson（1999）关于商业周期的章节，但也介绍了一些较新的方法，例如汉密尔顿（2018）替代HP滤波器，小波滤波和经验模态分解。
在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,⋯,Xt,⋯来表示一个随机事件的时间序列，简记为{Xt,t∈T}。在时间的角度上来说，数据类型可分为两类：横截面数据和时间序列[1]。横截面数据是值在某一时间点搜集来自不同对象的数据，时间序列是一组按照时间排序的数据；横截面数据与时间序列的组合在计量经济学上构成了面板数据集。
在构建预测模型的开始可以使用数据分割构建训练集和测试集，也可以在训练集中用于执行交叉验证或自举(bootstrapping)，以评估模型。
QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况。[1]
CMplot这个R包是绘制SNP密度、曼哈顿图和QQ图的一个很实用的R包， 今天分享给大家，下边具体来看看。
Metafor 程序包由Viechtbauer 开发，除可完成 二分类及连续性变量的Meta 分析外，还可行Meta 回归分析、累积Meta 分析及对发表偏倚的Begg’s 检验和Egger’s 检验，同时可以绘制森林图（forest plot）、漏斗图（funnel plot）、星状图（radial plot）、 拉贝图（L’Abbé plot）以及 Q-Q 正态分位图（Q-Q normal plot）。此外，Metafor 程序包是R 软件Meta 分析程序包中唯一可以进行混合效应模型（包括单 个、多个分类或连续性变量）拟合运算的程序包， 还可以检验模型系数并获得可信区间，以及对参数 进行精确检验如置换检验（permutation tests）。
本文根据 2022.05.28 日，《前端早早聊大会》 的“性能”专场分享整理而来。
口正态性当预测变量值固定时，因变量成正态分布，则残差值也应该是一个均值为0的正态分布。正态Q-Q图(Normal Q-Q，右上)是在正态分布对应的值下，标准化残差的概率图。若满足正态假设，那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此，那么就违反了正态性的假设。
了解总体特征的最佳方法是对总体的每一个个体进行观察、试验，但这在医学研究实际中往往不可行。我们只能采用抽样研究，从总体中随机抽取一个或几个样本，通过样本信息了解总体特征，这种方法即「统计推断」（statistical inference）。
均值mean 方差var和标准差std 最值max/min 极差range 中位数median 分位数quantile/prctile 众数mode 变异系数std/mean k阶原点矩 mean(score.^2) k阶中心距moment(score,k) 偏度skewness 峰度kurtosis
在传统的假设检验过程中，我们常常假定模型的误差项是符合正态分布且同方差的。对于这样的假设是否真的成立，通常情况下我们可以使用诊断图来进行判断，但在这里我将和大家介绍如何使用其它方法去检查这两个条件是否同时满足。
很多时候，我们都需要基于单一样本中反映出的信息，利用统计推断的方法、去估计样本总体的参数信息，我们耳熟能详的统计方法太多了：t检验，方差检验，U检验，F检验……但这些检验方法你真的用对了吗？
from sklearn.model_selection import train_test_split
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑，仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。
通常情况下，具有物理、数学、科学、工程、会计或计算机科学等学科背景的人，需要的时间相对更少。具体所需的时间取决于你的专业背景以及个人能够投入多少的精力和时间。
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