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R语言POT超阈值模型在洪水风险频率分析中的应用研究

案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。 我们的目标是将概率模型拟合到这些数据并估算洪水分位数。 我从获取了每次洪水的日期，并将其包含在文件中。...T给定排放超标之间的平均间隔（年）  R是POT系列中的流量等级（最大流量是等级1）  n是数据的年数。 请注意，这是记录的年数，而不是峰值数。...因此，我们不能使用绘图位置公式来计算阈值峰值序列中的数据的AEP。取而代之的是，方程式1的逆可以解释为EY，即每年的预期超出次数。 ARR示例将指数分布拟合为概率模型。...在水文学中，我们通常使用超出概率（洪水大于特定值的概率），因此所需方程式为一个减去所示方程式。 通过将每年超过阈值的洪峰平均数乘以POT概率，我们可以将POT概率转换为每年的预期超标次数。...这些方程式可用于估计标准EY值的分位数。使用bootstrap自举法估计了置信区间（95％）（表1）。

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TRICONEX 3636R 服务器中聚合来自多个来源的数据

TRICONEX 3636R 服务器中聚合来自多个来源的数据图片在异构计算平台上节省资源和可普遍部署的应用程序在工业数据方面为工业4.0提供了新的世界。...容器应用程序是提供严格定义的功能的小软件模块，是自动化世界中聪明的数据管理的一个例子。Softing推出了一个新的产品系列，将容器技术用于西门子和Modbus控制器。...背后的想法如前所述，容器应用程序是具有精确定义的功能的软件模块，允许新的部署选项，为自动化技术带来许多好处。好处是运行在不同计算机平台上的低资源、通用的应用程序或软件的实际隔离、封装和可移植性。...这确保了容器应用程序总是行为一致，而不管它在什么环境中执行。下载后，容器应用程序可以在几秒钟内使用单个命令行进行部署，并且在生产级别提供了实现简单集中管理的优势。...这可以在内部使用设备管理系统(DMS)或在云环境中完成(例如微软Azure物联网边缘, AWS物联网绿草)，而且随着机器工作负载的变化，工作TRICONEX 3351TRICONEX AI3351 TRICONEX

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「Workshop」第十三期：统计检验与多重矫正

主要讲一下 μ检验（又称Z检验），T检验、F检验的原理以及在R中的应用。...单样本的T检验在R中的应用 某鱼塘水的含氧量多年平均值为4.5mg/L,现在该鱼塘设10点采集水样，测定水中含氧量（单位：mg/L）分别为： #4.33,4.62,3.89,4.14,4.78,4.64,4.52,4.55,4.48,4.26...在两样本t检验中要用到F检验。应用于两个样本的方差的检验。 F检验、Bartlett卡方检验对资料正态性要求苛刻，Leven检验可用于任意分布资料，是一种较为稳健的方差齐性检验方法。...1.3 方差分析 对于多个样本来说，不适用于z检验、t检验，用方差分析来比较多个样本均数。方差分析的统计量是方差，所以也称之为F检验。...方差分析在R中的应用 >medicine <- data.frame( Response=c(30,38,35,41,27,24,32,26,31,29,27,35,21,25,17,21,20,19

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绘制带显著性比较的bar图

概述：本文介绍如何轻松地为ggplot图形添加P值和显著性水平： 比较两组或多组的均值 自动地将P值和显著性水平添加到ggplot图形中，如箱形图，点图，条形图和折线图等 使用工具： R语言中的ggplot2...包和ggpubr包 均值比较的方法 均值比较的常见方法： 方法 R实现函数 描述 T-test t.test() 比较两组(参数检验) Wilcoxon test wilcox.test() 比较两组(...非参数检验) ANOVA aov()或anova() 比较多组(参数检验) Kruskal-Wallis kruskal.test() 比较多组(非参数检验) 用于添加P值的R函数 介绍两个ggpubr...包中的函数 compare_means()：用于执行均值比较 stat_compare_means()：用于在ggplot图形中自动添加P值和显著性水平 compare_means() 两样本间的比较...ref.group = "0.5") #设置参考组，每一个组和和ref组比较 image.png 多个分组变量 除了dose分组，还有supp分组，这种由2个分组因子的数据可以用以下方法进行比较

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详解Python类定义中的各种方法

>>> t.test = types.MethodType(test, t) #动态增加绑定的方法 >>> t.test <bound method test of <__main__.Demo...另外，Python中的类还支持大量的特殊方法，这些方法的两侧各有两个下划线“__”，往往与某个运算符和内置函数相对应。...所有实例方法（包括公有方法、私有方法、抽象方法和某些特殊方法）都必须至少有一个名为self的参数，并且必须是方法的第一个形参（如果有多个形参的话），self参数代表对象自身。...__total) >>> r = Root(3) >>> r.classShowTotal() #通过对象来调用类方法 1 >>> r.staticShowTotal() #通过对象来调用静态方法...__total: 2 >>> r.show() self.__value: 3 Root.__total: 2 抽象方法一般在抽象类中定义，并且要求在派生类中必须重新实现，否则不允许派生类创建实例。

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R in action读书笔记（6）-第七章：基本统计分析（下）

偏相关 偏相关是指在控制一个或多个定量变量时，另外两个定量变量之间的相互关系。...在多元正态性的假设下，psych包中的pcor.test()函数①可以用来检验在控制一个或多个额外变量时两个变量之间的条件独立性。...使用格式为：pcor.test(r,q,n) 其中的r是由pcor()函数计算得到的偏相关系数，q为要控制的变量数（以数值表示位置），n为 样本大小。...psych包中的r.test()函数提供了多种实用的显著性 检验方法。...7.4 t检验 7.4.1 独立样本的t检验 一个针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。这里假设两组数据是独立的，并且是从正态总体中抽得。

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如何在箱线图添加显著性--代码分享

R语言除了统计强，就是作图强。学好统计，再作图水平高，就是墙上加强了。...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！...单因素三水平 二个水平可以用T检验，三个水平或者多个水平的数据，如何检验呢？...# > 欢迎关注我的公众号：`育种数据分析之放飞自我`。主要分享R语言，Python，育种数据分析，生物统计，数量遗传学，混合线性模型，GWAS和GS相关的知识。...主要分享R语言，Python，育种数据分析，生物统计，数量遗传学，混合线性模型，GWAS和GS相关的知识。 ❞

1.6K20

R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验

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 从这个部分我们就开始为大家介绍统计推断的内容了...0.05的条件下，拒绝零假设，认为数据显著地偏离了原假设中的均值7725千焦。...#Tips：除了跟t.test一样有mu和alternative两个参数外，还有一个correct参数，用于指示是否需要连续性校正，默认是校正的（T）。还有exact，用来指示是否精确计算。 C....我们只要传递一个模型方程，就能通过R中的t.test和wilcox.test来分析这样格式的数据。...所以可以使用常规的t检验来比较。 #Tips：方差齐性检验不能用在配对的数据中，只能用在独立的两组数据上。 E.

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R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验

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 从这个部分我们就开始为大家介绍统计推断的内容了...0.05的条件下，拒绝零假设，认为数据显著地偏离了原假设中的均值7725千焦。...#Tips：除了跟t.test一样有mu和alternative两个参数外，还有一个correct参数，用于指示是否需要连续性校正，默认是校正的（T）。还有exact，用来指示是否精确计算。 C....我们只要传递一个模型方程，就能通过R中的t.test和wilcox.test来分析这样格式的数据。...所以可以使用常规的t检验来比较。 #Tips：方差齐性检验不能用在配对的数据中，只能用在独立的两组数据上。 E.

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R语言入门之t检验（t test）

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。...在这里我将利用R里内置的鸢尾花数据集（iris）向大家展示如何进行t检验，这里iris数据集是由150朵鸢尾花的花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度以及鸢尾花种类组成。...# 配对t检验 t.test(y1,y2,paired=TRUE) # y1和y2均为数值型向量 # 单样本t检验 t.test(y,mu=3) # 原假设H0:mu=3(mu就是指总体的均值) # 这里就不赘述配对...好了，关于t检验的内容就分享到这里，大家先学会如何使用R进行t检验分析即可，后续我会介绍相关理论！

6.5K40

R语言从入门到精通：Day10

1、连续型变量的统计描述 生成描述性统计量的R函数中，连续型变量和类别型变量的统计方法有所不同，首先介绍连续型变量的统计函数（以R中自带的mtcars数据集为例），summary()是R中基础安装的获取描述性统计量的函数...图4:describeBy()示例 描述性统计量的计算是很基础的分析步骤，R中用于获取描述性统计量的方法很多，大家可以根据自己的需要或者喜好选择，或者你还可以自己写一个函数出来！ ?...而偏相关是指在控制一个或多个定量变量时，另外两个定量变量之间的相互关系。你可以使用 ggm包中的pcor()函数计算偏相关系数。...但幸运的是，psych包中提供的corr.test()函数可以一次做更多事情，并且用法类似。psych包中的pcor.test()函数可以用于偏相关性系数的显著性检验。...用非参数检验重复一下前面图12中的比较。该函数调用方式与t.test()类似。这次的结论是否和图12的结论一致呢？ ?

2.1K10

批量统计比较，听说你想要很久了？安排！

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？...我们所有的分析也都是用R语言来操作，根据客服的统计，我们发现近期大家对于R语言的基础问题，比如如何运行，如何安装R包等问题，提问的越来越少，看来大家对R语言的基础已经掌握的七七八八了，这是一件好事情。...虽然是一句笑谈，但是p value确实是统计结果中我们最关心的，所以，上面的图中有好多p值，我们可以直接看p.signif，这个是直接显示p值是否显著的，这里是ns，就是not significant的意思...line.size = 0.4, 4 palette = "jco")+ 5 stat_compare_means(paired = TRUE, method = "t.test")...多类型亚组统计比较 实际在文章中我们常常会有另一个需求，除了多个分组之间的比较，还会涉及多种类型的亚组比较，比如比较不同药物浓度下两个对照组之间是否有差别，那么应该如何统计，如何画我们的美图呢？

1.3K20

35行代码搞定事件研究法（下）

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! ?...用data.table包处理多个事件日 本期课堂的核心代码只有下面5行（应用了data.table包的语法）： > car <- event[, { > ns <- which(event.flg...在这里我们不妨先回忆一下上一讲中的do_car() 函数有哪些参数： do_car <- function(n, r, rm, date) { .... } 看到了没有？...do_car() 要求我们提供n, r, rm, date 四个参数，但是向量 ns 只能提供 n 这一个参数的值，因此我们需要用pryr包中的partial() 函数把剩下的几个变量补充完整（感谢pryr...(t.test = sapply(ars, function(x) t.test(x)$statistic), p.ttest = sapply(ars, function(x) t.test

1.2K40

R学习—检验

R语言系列学习(各种检验) 1、W检验（Shapiro–Wilk (夏皮罗–威克尔 ) W统计量检验) 检验数据是否符合正态分布，R函数：shapiro.test()....2、K检验(经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验) 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。...结果含义：如果p值很小，则拒绝原假设，认为x,y是相关的。否则认为是不相关的。 4、T检验 用于正态总体均值假设检验，单样本，双样本都可以。...t.test() t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), mu = 0, paired = FALSE,...具体的假设要看所选择的是双边假设还是单边假设（又分小于和大于） 5、正态总体方差检验 t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "

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使用Clipper控制FDR应对高通量数据分析p值失真问题

所以，控制多重比较的假阳性是十分必要的 常见方法： Bonferroni 校正 直接用p值除以进行比较的次数就得到校正后p值，但这种方法非常保守，一般用于全基因组关联研究 (GWAS) FDR （Benjamini...这意味着在所有发现中，预计有 5% 是假阳性。...并提出了一种新的计算方法，使用户能在无需计算p值的情况下直接控制高通量数据分析中的假阳性率。...Clipper的优势在于无需对数据分布进行参数化的假设，从而适用于样本量小的情况，避免了p值计算的难点，并节省了p值计算的时间 根据文章的描述，Clipper可以应用于多个高通量数据分析场景 这里我们将挑转录组常用...= ncol(count1) # 3 r2 = ncol(count2) # 3 cond_idx = rep(2, r1 + r2) cond_idx[1:r1] = 1 cond_idx dat

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一入统计深似海-t检验

翻开统计学的书，让我有种当年看《红楼梦》的错觉；嗯，名著（高级），要看下去；可是人（概念）怎么这么多，我还是慢慢来！！！ 没有自己的理解串起来，会比较枯燥，之后再持续更新。...； t检验 用于样本量小，总体标准差未知的情况；通过R里的使用来了解下： t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less",..."greater"), mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95, ...) t.test接受单样本或双样本...； alternative设定双侧检验与否； paired设定是否为配对t检验，要求长度一直； > t.test(1:10, y = c(7:20)) Welch Two Sample t-test...； 95 percent confidence interval的意思表示的是两个总体的均值差的95%置信区间为[ -11.052802,-4.947198]; ---- 【参考】《统计学》第六版

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30道练习题带你玩转统计学的R语言版

：极差，方差和标准差，标准分数，相对离散系数（变异系数），偏态系数与峰态系数 Q1: 载入R中自带的数据集 iris，指出其每列是定性还是定量数据 Q2: 对数据集 iris的所有定量数据列计算集中趋势指标...Q8: 根据数据集 iris的第五列拆分数据集后重复上面的Q2到Q7问题 Q9:载入R中自带的数据集 mtcars，重复上面的Q1到Q7个问题 Q10: 载入r包airway并且通过assay函数拿到其表达矩阵后计算每列之间的相关性...表达矩阵相关 首先了解各种统计分布：https://mp.weixin.qq.com/s/uly4jlQomk9LZlHyknkNdg 在R语言的实现方式。...T检验 pos=which.max(rowSums(RNAseq_expr)) t.test(RNAseq_expr[pos,]~RNAseq_gl) pos Q6: 取RNAseq_expr的MAD最大的那一行根据分组矩阵进行...我这里并没有提到基因和样本这样的词语，就是希望其他领域学R的朋友也可以看看，如果生物信息学领域，这样的简单T检验是有很多不合理的地方，比如文库大小，比如基因表达量分布等等。

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