「统计描述」是指用统计指标和适当的统计图表来描述资料的「分布规律」及其「数量特征」,本文将介绍统计描述中的常见概念。
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
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]
正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。
解压缩之后,在FastQC目录下有一个可执行文件fastqc, 可以输入以下命令查看软件的帮助信息
引言:在数据分析时,对大量信息进行归纳是最基本的任务,而这就需要用到描述统计方法。
无论你是在与高管开会,还是在与数据狂人开会,有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图。
如何将数据组织成某些可理解的形式,使得他可以比较容易地发现数据的趋势,并与其他人交流,这就是描述性统计的任务:简化结构并整理组织数据。整理一组数据的最常用过程是将数据放入一个频数分布。
柏拉图真理:重要少数,琐碎多数。 主要用于:有效找出造成多数问题的少数几个重要原因。
The Circular RNA Landscape of Non-Small Cell Lung Cancer Cells
1.描述性分析主要是对所收集的数据进行分析,得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法,它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等,描述性分析是对数据进一步分析的基础。
首先,正态分布是最重要的一种概率分布,正态分布(Normal distribution),也称高斯分布(Gaussian distribution),具体详细的介绍可自行网上查阅资料;
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis ,EDA)是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
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。
类似于折线图,但是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形,条形图可以横置或纵置。
今天,我们就来了解一下其聚合分析中较为常见的 percentiles 百分位数分析。n 个数据按数值大小排列,处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。
ElasticSearch 作为一个分布式的开源搜索和分析引擎,不仅能够进行全文匹配搜索,还可以进行聚合分析。
一、描述统计 在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形,常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 数据的集中趋势一般采用平均值、中位数表示。数据的离散程度一般采用方差、标准差表示。数据的分布情况一般采用直方图表示。 案例:北京房屋价格(数据文件:
随机变量的分布的中心就是其均值或期望值。均值改变,分布会如同均值向左或向右移动。统计推断中,用样本均值估计总体分布的均值(期望值),样本量越多,样本均值约接近总体均值。
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA),是指对已有的数据在尽量少的先验假设下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。EDA强调让数据自身“说话”,通过EDA可以最真实、最直接的观察到数据的结构特征,发现数据变量之间的联系与区别,它是机器学习工作者挖掘关键特征的重要手段。
二代测序平台获得的原始数据为fastq(或为压缩文件fq.gz)格式,包含双末端测序所得的正向和反向两个文件(通常用“1”和“2”来区分),如下所示:
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。
从高的角度来看,统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。象柱状图这种基本的可视化形式,会给你更加全面的信息。但是,通过统计学我们可以以更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。所涉及的数学理论帮助我们形成数据的具体结论,而不仅仅是猜测。
75.0 64.0 47.4 66.9 62.2 62.2 58.7 66.6 64.0 57.0 69.0 56.9 50.0 72.0 63.5
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具,通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈,监视在MySQL服务器上执行的SQL语句,并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
The Tail at Scale[1],是 Google 2013 年发布的一篇论文,大规模在线服务的长尾延迟问题。
A Comprehensive Survey of Regression Based Loss Functions for Time Series Forecasting
今天给大家介绍来自佛蒙特大学的Colin M. Van Oort等人在JCIM上发表的“AMPGAN v2: Machine Learning-Guided Design of Antimicrobial Peptides”,作者提出了一种基于双向条件生成对抗网络的抗菌肽(AMPs)设计方法AMPGAN v2。AMPGAN v2使用生成器和鉴别器来学习数据驱动的先验知识,并使用条件变量控制生成。
如你所见,直方图上叠加核密度图,专业来说,核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图是用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制密度图的方法:
一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术-如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点,是一个“域” 。 【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等;它也被称作“记录”、 或 者“行”(每一行通常代表一个记录,每一列代表一个变量)。 【置信度】在形如“如果买了A和B,就要买C”的关联法则里有特定的含义。置信度是已经买了A和B,还要买C的条件概率。 【因变量】在有约束学习里是那个被预测的变量;也
maftools是一个R包,发布在bioconductor上,专门用于MAF文件中信息的可视化,链接如下
这一章我们将会用到‘iris’(鸢尾花)数据集,这个数据集属于R中自带的数据,因此不需要额外的加载。首先,查看数据的维度和结构,使用函数dim()和names()可以分别得到数据的维度和数据的列表名称也就是变量名称。使用函数str()和函数attribute()可以查看数据的结构和属性。
在使用机器学习构建预测模型时,我们不只是想知道“预测值(点预测)”,而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时,如果只储备最可能的需求预测量,那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值),那么缺货数量会减少到大约20分之1。
异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示,橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。
1854年,伦敦的Soho 区爆发了一场霍乱,朱迪思·萨默斯(Judith Summers)形容那里到处都是“牛棚、动物粪便、屠宰场、煮油的窝点和原始、腐烂的下水道。” 当时,疾病爆发的原因还不清楚,因为微生物理论还在发展中,疾病传播原理还不清楚。瘴气理论是当时占主导地位的假说,它提出,包括霍乱和瘟疫在内的疾病是通过有机物分解释放出的恶臭气体传播的。
ECOD首先以非参数方式估计变量的分布,然后将所有维度的估计尾部概率相乘,得出观测值的异常得分。ECOD假设变量独立,并且可以估算出每个变量的经验累积分布。虽然变量独立的假设可能过于严格,但这并不是新的假设,因为前一章中的HBOS也做了同样的假设,并且已被证明是有效的。
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集,组织,分析,解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本,然后从这些数据样本中,推断一些东西(结论)。
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程,希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义,无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型:数值
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。
FastQC——高通量测序质量控制工具。用于检查原始数据以确认是否存在质量问题或偏差。它可以作为交互式应用程序用于少量文件的即时分析,也可以非交互式地运行,适合于作为大规模分析流程的一部分。FastQC与特定的测序技术无关,因此可以用于查看各种组学的测序数据(包括不限于 WGS、WES、RNAseq、ChIP-seq、BS-Seq等)
原文 https://medium.com/netflix-techblog/streaming-video-experimentation-at-netflix-visualizing-practical-and-statistical-significance-7117420f4e9a
来源:DeepHub IMBA本文约2300字,建议阅读5分钟本文为你介绍检测和处理数据集中的异常值。 本文是关于检测和处理数据集中的异常值,主要包含以下四部分内容: 什么是异常值? 为什么检测异常值很重要? 如何检测异常值? 如何处理异常值? 什么是异常值? 异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示,橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。 为什么检测异常值很重要? 在数据科学项目、统计分析、机器学习应用中检测异常值非常重要: 异常值会导致分布偏斜。 异常值会严重影响数据集的
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
分布是描述一个样本数据最核心、最重要的方式。R内嵌了很多常用的统计分布,提供了四类函数:概率密度函数(density),累积分布函数(probability)、分位数(quantile)和伪随机数(random)。在R中分别用d,p,q,r表示这4个项目,后面接分布的英文名称或缩写。
在我上一篇博客中,我们研究了如何依据数据趋势聚合数据。在本文中,我们将讨论如何以更有意义的方式将这些数据呈现给用户。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云