你有分类数据然后想要检验是否这些数据值的频数分布是否与预期不符,或者是否组间的频数分布有(显著)差异。
Cochran Armitage检验是一种线性趋势检验,常用于自变量是有序分类变量,而因变量是二分类变量的资料,可以用来检验自变量和因变量存不存在线性趋势。
Cochran-Mantel-Haenszel, 简称CMH检验,是分析两个二分类变量之间关联性的一种检验方法,在2 x 2 表格数据的基础上,引入了第三个分类变量,称之为混杂变量。混杂变量的引入使得该检验可以用于分析分层样本,作为生物统计学领域的一种常用技术,该检验常用于疾病对照研究。
作为关联分析最常用的工具,plink支持多种关联分析的算法。对于经典的case/control关联分析,该软件支持allele和genotype两个层次的关联分析,具体做法如下
Cochran-Armitage trend test,简称为CAT趋势检验,是由William Cochran和Peter Armitage提出的一种分析两个分类变量关联性的检验方法,和卡方检验不同的是,该方法要求其中一个分类变量必须只有两个类别,另外一个变量则是一个有序的分类变量。
因为最近又有一批临床数据要进行统计,所以趁机把卡方检验的R语言实现再重新梳理一遍。
table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量(因子)创建一个 N 维列联表
因为书中列举的方法和知识点比较多,没必要全都掌握,会一种,其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
两样本的孟德尔随机化研究只需要基于gwas summary数据,就可以研究暴露因素和结局变量之间的因果关系,是最广泛使用的研究手段之一。要保证MR研究结果的可靠性,需要在分析的各个环节进行有效的质控。
特别说明:本节【SAS Says】基础篇:SAS宏初步,用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记,我们认为这是打基础的最好选择 SAS是一个专业的统计软件,前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西,本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了,不过,在基础篇中我们只大概介绍一下,更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录: 1. 用proc univariate检验数据分布 2. 用proc means产生统计量 3. 用proc freq检验数据分类 4. 用proc corr检
SAS是一个专业的统计软件,前面我们介绍了很多数据管理、输出美化的东西,本节终于要介绍一点SAS做统计的知识了,不过,在基础篇中我们只大概介绍一下,更多统计分析的东西放在进阶篇中。 本节目录: 8.1 用proc univariate检验数据分布 8.2 用proc means产生统计量 8.3 用proc freq检验数据分类 8.4 用proc corr检验相关性 8.5 用proc reg做简单回归分析 8.6 读取proc reg的输出 8.7 用proc anova做方差分析 8.8 读取proc
到目前为止,R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕,换句话说,大家应该已经能将数据导入R中,并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式,然后将数据用各种基础图形展示。完成前面这些步骤之后,我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。
metasoft是一款对多个study的GWAS分析结果进行meta分析的工具,该软件执行速度快,而且配套了画森林图的工具,非常的方便,官网如下
比如研究血型与性格是否独立,如果性格a的血型比例与性格b的血型比例相同,那么统计上独立。
本篇主要介绍P for trend、p for interaction、per 1 sd的R语言实现,关于每一项的具体含义,可参考文中给出的链接,或者自己搜索学习。
有两种处理条件的实验,十个受试者已经被随机分配到其中一种条件(A或B)中,相应的结果变量(score)也已经被记录。实验结果如下:
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。
在实际科研中很多数据是服从正态分布的,例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。但也有很多是不服从正态分布的,例如两种药物在不同医院的的疗效,这时候由于不同医院医疗水平不同,其治疗效果自然有差异,因此两种药物的数据不再符合正态分布。此外,很小的样本量一般是不能得出总体分布信息的。
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)。
经典假设条件里,Var(ε) =σ 2I,即随机扰动项的协差阵主对角线上的元素都是常数且相等,即每一随机扰动项的方差都是有限的相同值(同方差假定);且非主对角线上的元素为零(非自相关假定),但是如果当这个假定不成立时,比如
#基本统计分析 #整体描述性统计分析,针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")] head(d) #summary #较标准正态分布呈现正偏,且较平。(偏度为正,峰度为负) summary(d) plot(density(mpg)) #describe #多了峰度,偏度等数据 library(psych) describe(d) #分组描述统计,针对数值变量 #aggregate,f
KDnuggets编辑为20个辨别真伪数据科学家的问题准备了答案,包括什么是正规化、我们喜爱的数据科学家、模型验证等等。
一、正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知。现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时? 解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225 H1: μ > 225
通常先用 lm() 函数对数据建立线性模型,再用 anova() 函数提取方差分析的信息更方便。
随机对照试验构成通常被认为是用于评估某些干预或感兴趣治疗效果的金标准设计。参与者被随机分配到两个(有时更多)的群体这一事实确保了,至少在期望中,两个治疗组在测量的,重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。因此,两组之间结果的差异可归因于随机化治疗而不是对照(通常是另一种治疗)的效果。
一 交易欺诈简介 1.1 交易欺诈简介 交易欺诈一般是指第三方欺诈,即所发生的交易非持卡人本人意愿的交易。通常是不法分子利用各种渠道窃取卡信息,进行伪造卡作案。 上图是一个从盗取信息到套现的整个流程。
波动率是一个重要的概念,在金融和交易中有许多应用。这是期权定价的基础。波动率还使您可以确定资产分配并计算投资组合的风险价值(VaR)。甚至波动率本身也是一种金融工具,例如CBOE的VIX波动率指数。但是,与证券价格或利率不同,波动不能直接观察到。
从许多方面来看,回归分析是统计学的核心。它其实是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称为自变量或解释变量)来预测响应变量(也成因变量、效标变量或结果变量)。
在差异表达基因分析后,我们通常会选择一些显著差异表达的基因进行进一步的可视化分析,例如箱线图。箱线图是一种用于显示一组数据分散情况资料的统计图,包括最大值、最小值、中位数、上四分位数(Q3,75th percentile)和下四分位数(Q1,25th percentile)。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念,确定不来看看? (一) 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.8.27 )
孟德尔随机化:根据孟德尔遗传规律,亲代的等位基因随机分配给子代,此过程相当于随机对照研究(RCT)的随机分组过程:不受混杂因素(社会地位、行为等)的影响;满足时间顺序合理性(遗传变异继承于父母,且保持不变)
我们需要2SLS回归的一些基本结果来开发诊断方法,因此我们在此简单回顾一下该方法。2SLS回归是由Basmann(1957)和Theil(引自Theil 1971)在20世纪50年代独立发明的,他们采取了略微不同但又相当的方法,都在下面描述,以得出2SLS估计器。
相关系数可以用来描述定量变量之间的关系。相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1)。除了基础安装以外,我们还将使用psych和ggm包。
看到在教室中使用交互式视觉效果的优势后,Walla Walla 社区学院的数学讲师 Eric Schulz 开始思考如何重新定义无生命的静态页面的标准电子书模型。通过使用Mathematica 和可计算文档格式(CDF),Eric 将传统文本和交互式应用程序的功能组合到一个具有计算能力的知识容器中。
来自经管之家答疑频道 每个月,我们团队会特别邀请专家和版主,作为当月的特邀嘉宾,结合各自的领域,有针对性的进行答疑,并在当月答疑结束以后,对精彩的答疑进行梳理和汇总,我们从每位特邀嘉宾的答疑中,精选出
含义:对一个观察序列(Observed Series),选择一个与其实际过程相吻合的模型结构
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。
研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。利用该模型可动态刻画黄金价格数据的生成过程,也可帮助黄金产品投资者和生产者做出更加灵活、科学的决策。
和卡方检验类似,费舍尔精确检验同样也是分析两个分类变量关联性的假设检验,适用于样本个数很小的情况。在卡方检验中,对应的统计量只有在样本数量足够大的情况下才符合卡方分布,所以卡方分布中做了近似处理,近似认为对应的统计量服从卡方分布,而费舍尔精确检验在分析对应的p值时没有做任何的近似处理,所以称其计算出来的p值很精确。
在上一章聚类分群的结尾,为了解释分群的结果,指定了几个基因进行区分,这几个基因就属于marker基因或者叫标志基因,它们是经过反复验证得到的。也就是说,一般看到相关的marker基因,就可以把某个cluster与某种细胞类型对应起来;另外这个思路还可以探索亚群之间发生的微小差异(例如通路激活、分化状态)与基因表达的联系
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。
在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标,针对不同机器学习问题如回归、分类、排序,其评估指标也会不同。
《非随机漫步华尔街》是由Lo和MacKinlay撰写的一本在学术上具有挑战性的教科书:
【导语】本文分为两个部分,第一部分是quora上很火的一篇问答--【20个分辨真假数据科学家的问题】中赞赏数最高的回答,第二部分则是KDnuggets阅读量非常高的一篇文章【KDnuggets编辑们针对这20个问题给出的回答】。前者由大数据文摘团队选稿翻译校对后,呈现在各位读者面前。后者授权转载自计算广告(Comp_Ad)译者白雪、龙星镖局,原载于KDnuggets。本次将分散于不同地址的相关资源整合推送,希望更有利于有兴趣读者的学习,别忘了【评论区】给我们留言你的体会、收获、以及建议喔! ◆ ◆ ◆ 分辨
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
对于2维的频率表,我们可以使用R语言的卡方检验函数chisq.test()来进行独立性检验,用以判断行变量和列变量之间是否相关。其实独立性检验本身就是用来判断变量之间相关性的方法,如果两个变量彼此独立,那么两者统计上就是不相关的。
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