我想知道当预测只有一个级别时,是否有办法绕过这个错误:
Error in stats::chisq.test(y[1:20], predictions[1:20]) :
'x' and 'y' must have at least 2 levels
当chisq.test中的所有预测都属于相同的级别/类时(即使变量有两个级别(尽管这两个级别都不存在),我就会得到它。
测试数据:
y <- as.factor(c(rep(1, 10), rep(0, 11)))
predictions <- as.factor(c(rep(1, 20), 0))
有没有人知道,当按两个以上的分类变量分层时,软件包使用什么统计测试来获得p值? 例如,如果我使用: #Coded index takes 1/2/3 depending on specific treatment given
CreateTableOne(vars, data = tab1db, factorVars = CatVars, strata = "Coded_index")
如果这是个很天真的问题我很抱歉..。
我有7000张带有计数数据的2x4应急表。它们代表着基因组中的一个特定位置,以及每个dna核苷酸在两个不同环境中观察到的次数。一个示例偶然性表将是
A C G T
condition1 0 2 20 70000
condition2 3 15 0 95000
or
A C G T
condition1 80146 0 5 0
condition2 26821
我正试图确定两个接口之间是否存在显著差异。我有一个像这样的文本文件:
group conversion
A 0
A 0
A 1
A 0
A 0
A 1
A 1
A 0
A 0
A 1
A 1
A 1
A 1
A 1
A 1
A 0
A 0
A 0
A 0
A 0
A 1
A 0
A 1
A 0
A 1
A 1
A 0
A 1
A 0
A 1
A 1
A 0
A 0
A 0
A 0
A 0
A 1
A 1
A 0
A 0
A 1
问题:,什么是最好的方法,将由sklearn的CountVectorizer和TfidfTransformer产生的稀疏矩阵转换为Pandas DataFrame列,每一个双图都有一个单独的行,对应的频率和tf-分数?
管道:从SQL中引入文本数据,将文本拆分为bigram并计算每个文档的频率和每个文档的tf,将结果加载回SQL。
现状:
引入了两列数据(number、text)。对text进行清理以生成第三列cleanText
number text cleanText
0 123
我正在对R中的一些列联矩阵运行Fisher精确测试。然而,使用以下代码:
for (class in 1:5) {
for (test in c("amp", "del")) {
prefisher <- read.table("prefisher.txt", sep="\t", row.names=1)
for (gene in rownames(prefisher)) {
genemat <- matrix(prefisher[gene,], ncol
我需要一个矩阵n x m的费舍尔精确测试。我已经找了几个小时了,我只找到了一个示例代码,但它是用Fortran编写的。我已经完成了Wolfram的工作,我已经接近完成了,但是我错过了最后的部分。
/**
* Performs Fisher's Exact Test on a matrix m x n
* @param matrix Any matrix m x n.
* @return The Fisher's Exact value of the matrix
* @throws IllegalArgumentException
我有一个数据框,看起来像这样:
Spec. Month SampleMethod Prey1 Prey2
AR April Opp 37.2 23.2
AR April Clu 40.1 19.2
AR April Hom 2.4 70.1
MR April Opp 34.2 27.2
MR April Clu
有没有可能,如果是的话,如何使用费舍尔精确测试的矢量化来优化这个计算?当num_cases > ~1000000时,运行时很麻烦。
import numpy as np
from scipy.stats import fisher_exact
num_cases = 100
randCounts = np.random.random_integers(100,size=(num_cases,4))
def testFisher(randCounts):
return [fisher_exact([[r[0],r[1]],[r[2], r[3]]])[0] for r in r