R在映射函数中继续t.test，尽管没有足够的观察值_在R中“没有足够的x观察值”意味着什么？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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「R」t 检验

今天把之前组团翻译的 Cookbook for R 也放到了 Gitee 上，国内访问和阅读的体验感会上升很多。...默认的不是Student t检验而是使用了Welch t检验。注意Welch t-test结果中df=17.776，这是因为对不同质方差进行了校正。...如果你使用有分组变量的长格式数据，group=1的第一行与group2的第一行配对。确保数据排序好并且不存在缺失值是非常重要的；否则配对可以丢弃。...这种情况中，我们能通过group和ID变量进行排序来确保顺序是一样的。关于排序更多信息参见Sorting。...(sleep.wide$group1, sleep.wide$group2, paired=TRUE) 配对t检验等价于检测是否配对的观察值的总体均值是否为0。

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R中的假设检验方法

在函数shapiro.test()分析中，假设数据向量为正态分布，p值大于0.05说明接受假设（否则拒绝假设），结果中W值越小越接近正态分布。...⑵t-检验 t检验是很常用的一种两组来自正态总体的数据比较检验方法，在R中进行t检验的为t.test()函数。...，均值之间的差异足够大（61.5），而且p值非常小，也即假设两者的总体之间没有差异，而抽取U1、U2这样的样本的概率为2.2*10-16！...在R中可以使用wilcox.test()函数来进行秩和分析，其使用方法与t.test()类似。...：式中n为总观察个数；A为各观察值；nR和nC为与各A值相应的行和列合计的总数。

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数据科学19 | 统计推断-t分布置信区间

1. t分布当样本量足够大，总体标准差已知时，根据中心极限定理可以用标准正态分布估计总体均值；t分布适用于小样本估计呈正态分布的总体均值。当随机变量X满足时，服从自由度df为n-1的t分布。...t分位数（黑色曲线）总是在正态分位数（蓝色参考线）之上，意味着t分布的置信区间总是比正态分布的宽。...偏态分布的数据不满足t分布置信区间的假设，置信区间的中心落在均值处没有意义，可以考虑使用对数处理数据，或使用其他统计量如中位数。...第1种饮食的末端变异似乎比第4种饮食的末端变异大得多，但第1种饮食中的鸡比第4种饮食中的鸡数量要多，所以很难真正比较变化。观察每组均值，第1种饮食的平均体重增长似乎确实比第4种饮食的平均体重增长慢。...计算均值之差的置信区间： 132.86 - 127.44 + c(-1, 1) * 2.13 * (15.34^2/8 + 18.23^2/21)^.5 [1] -8.906 19.746 R中可以使用

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批量统计比较，听说你想要很久了？安排！

那有没有什么快速、高效、准确的方法，能够让我们快速准确绘制统计检验的图形呢？哈哈，今天我们就来学习一下如何用最快最简单的方式完成统计检验和绘制发表级的图片吧！...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...关于不同组别的比较，可以用很多图形表示，大家动动脑筋，比如箱线图、小提琴图、乃至半小提琴图都可以，这些图形我们之前都讲过，不过之前的教程没有跟大家说如何在图中绘制p值，现在就教大家怎么绘制完整的统计比较绘图...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？

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「Workshop」第四十期常用的差异分析方法

但是在实际应用中，大多数人不知道该使用哪种方法来处理自己的数据，所以今天我就来介绍下目前几种常用的差异分析方法及其适用场景。 1.方差分析、T检验、卡方检验、秩和检验 ---- ?...适用条件已知一个总体均数已知一个样本均数及该样本标准差样本正态分布或近似正态总体实际应用中，当数据量足够大时，对样本正态分布要求不再严格。...在统计学上说明样本均数与总体均数没有差别。独立样本t检验独立样本t检验主要检验两个样本均数及其所代表的总体之间差异是否显著。...适用条件独立性，各观察值之间相关独立正态性，各样本均来自正态分布的总体方差齐性，各样本所在总体的方差相等方差齐性可以用car包leveneTest函数检验 leveneTest(y=,group...6.需要注意的是制作分组信息的因子向量是，因子水平的前后顺序，在R的很多模型中，默认将因子向量的第一个水平看作对照组如果数据量大并且要求比较conservative的话可以所有方法都用下，然后取并集

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统计简单学_估计

估计平均数时估计比率时回顾 R语言实践抽样分布与中央极限定理抽样分布从群体中抽取样本，样本统计量的几率分布称为抽样分布。...中央极限定理从均值为μ\mu，方差为σ2\sigma^2的群体中，以放回抽样的方法抽取样本大小为nn的样本，当nn足够大(n>=30n>=30)时，样本均值的抽样分布近似服从均值μ\mu，方差σ2/...群体平均数μ\mu的(1-α\alpha)信赖区间总体原则根据中心极限定理，n足够大时，样本平均值的抽样分布近似为正态分布，可以用z分布或者t分布来近似。...R语言实践 #第一组为均值0的正态分布，第二组为均值0.1的正态分布 data = rnorm(100) data2 = rnorm(100,mean = 0.1) #画数据的密度图和直方图 plot...t.test(data) t.test(data,conf.level = 0.9) t.test(data2,mu=0.1) #自定义函数，可以求已知或未知群体方差的任意alpha水平的平均数的置信区间

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35行代码搞定事件研究法（下）

因此代码就变成了 lapply(ns, do_car) 那么，在最初给的那段代码中，partial()函数是用来干什么的呢？...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...在我们的例子中，我们只计算T日前后各一日的收益，因而ars一共有三个元素。...(stk.id) ] 最终的结果为： ? 其中，t.test给出了 t 值，p.ttest 给出了对应的p值。其实，还有很多别的后续工作可以扩展，大猫就不一一介绍啦，小伙伴们可以自行实验。

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【V课堂】R语言十八讲(九)—-假设检验

前面八章介绍了R软件的基础知识,这些知识都是零碎的操作与处理,虽然不能处理一个完整的实际案例,但却非常重要,接下来,主要讲数据挖掘中处理实际案例之前,所需要的一些模型和功能,我们先从传统的统计学开始,然后到数据挖掘算法...,即暂时还没有充分的证据推翻你的结论,而无奈接受结论,因为我们这里并没证明结论一定为真,只是通过这个模型没有推翻而已,这就是接受无奈,反对有理.在实际生活中也有很多这样的思想,比方疑罪从无的原则,即只要没有充分的证据证明我有罪...运用R的函数t.test(样本1数据,样本2数据) 就可以检验两个来自正太总体的独立样本. ?...结果分析:画红线是我标上去的,1.分别是t检验量,自由度,和P值 2.95%的置信区间 3.两组数据的平均值 P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。...这里是0.96比较高,就接受原假设咯. t值在置信区间内我们就暂且相信原假设了..

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ReactiveSwift源码解析(五) SignalProtocol的observe()、Map、Filter延展实现

当然，下方所有的方法，我们都可以使用Signal中的observe()方法来实现，只不过没有下方这些方法方便快捷。 ?...由输出结果我们可以知道，与mappedSignal关联的观察者subscriber尽管只接收String类型的事件，但是经过map函数的处理此刻也是可以收到来自signal的整数值信号量的。 ?...self.observer()函数后边的闭包就是桥接观察者从原信号量中发出的事件，然后在该事件中根据过滤条件来判断是否向新的信号量所绑定的所有观察者转发该事件。...从下方代码中我们明确的可以看出，当条件闭包predicate()的值为true时，observer就会对值的事件进行转发，然后过滤信号量所绑定的观察者就可以收到这些事件了。 ?...扩展中的skipNil()方法中调用的就是filterMap()函数，在此就不做过多赘述了。今天的博客就先到这儿，下篇博客我们会继续解析ReactiveSwift框架中的其他内容。

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浅谈一款进阶软件R的实际运用

¹ 另外，贝尔实验室的大佬们将R做成一个开源项目，在很多操作系统上都可以免费得到，包括Windows、Mac OS X和Linux。R还在持续发展中，每天都在纳入新的功能。...在R软件中，红色代表代码行，蓝色代表输出结果，绿色代表注释语句。...【在R中最最心痛的事情是在输入一长段代码的时候不小心摁下了↑↓箭头】 2 R的函数，R是一种解释性语言，输入后可以直接得到结果，功能靠函数实现，类似于大多数的编程语言。...函数形式是：函数（输入数据，参数= ）如果没有指定部分参数，则参数以默认值为准例如： >mean(x,trim=0,na.rm=FALSE,…) (求x的均值，参数含义详见>?...,b,c分别接种于10，9，和11只小白鼠上，观察其存活天数，问三种菌型下小白鼠的平均存活天数是否有显著差异。

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详解Python类定义中的各种方法

首先应该明确，在面向对象程序设计中，函数和方法这两个概念是有本质区别的。方法一般指与特定实例绑定的函数，通过对象调用方法时，对象本身将被作为第一个参数传递过去，普通函数并不具备这个特点。...公有方法、私有方法和抽象方法一般是指属于对象的实例方法，私有方法的名字以两个下划线“__”开始，而抽象方法一般定义在抽象类中并且要求派生类必须重新实现。...在类的实例方法中访问实例属性时需要以self为前缀，但在外部通过对象名调用对象方法时并不需要传递这个参数。...一般以cls作为类方法的第一个参数表示该类自身，在调用类方法时不需要为该参数传递值，而静态方法则可以不接收任何参数。...__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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必须掌握的4个RDD算子之map算子

到这里为止，我们就掌握了 map 算子的基本用法。现在你就可以定义任意复杂的映射函数 f，然后在 RDD 之上通过调用 map(f) 去翻着花样地做各种各样的数据转换。...map 算子足够灵活，允许开发者自由定义转换逻辑。...，那么对于 RDD 中的每一条数据记录，我们都需要实例化一个 MessageDigest 对象来计算这个元素的哈希值。...在工业级生产系统中，一个 RDD 动辄包含上百万甚至是上亿级别的数据记录，如果处理每条记录都需要事先创建 MessageDigest，那么实例化对象的开销就会聚沙成塔，不知不觉地成为影响执行效率的罪魁祸首...那么问题来了，有没有什么办法，能够让 Spark 在更粗的数据粒度上去处理数据呢？

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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...=F) #hide.na=T可以隐藏ns image.png 也可以在一个面板中展示 ggplot(df,aes(x=dose,y=len,fill=supp))+ geom_boxplot(position

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R语言各种假设检验实例整理（常用）

例9.假定从分布函数未知的F（x）和G（x）的总体中分别抽出25个和20个观察值的随即样品，其数据由下表所示。现检验F（x）和G(x)是否相同。 ? ...解：因为是在相同个体上进行的两次检验，因此使用McNemar检验， H0：对相同痰样本测定中，甲乙两种方法检出率没有差异。 ...在程序中，sum(x>99)表示样本中大于99的个数。al是alternative的缩写，"l"是"less"的缩写。...以上资料中有以人（即6号顾客）表示对咖啡和奶茶有同样爱好，用0表示，因此在样本容量中不加计算，所以实际上N=12.如果H0假设为真，那么符合p为1/2的二项分布，如果H1为真，那么顾客喜欢奶茶的人数小于理论值...在符号检验法中，只计算符号的个数，而不考虑每个符号差所包含的绝对值的大小，因此常常使用弥补了这个缺点的wilcoxon符号秩检验。

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投影矩阵推导_矩阵投影变换

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。概要投影变换是计算机图形学的基础，理解并推导投影矩阵也是很有必要的。正交投影比较简单，没有透视失真效果（近大远小）。...而透视投影比较符合人类的眼睛感知，平行线在远处会相交于一点。投影是通过一个4×4的矩阵来完成的，将视锥映射成标准观察体（齐次裁剪空间）。...正交投影 OpenGL OpenGL采用的是右手坐标系，z轴朝屏幕向外，因此观察方向是朝着z轴负方向的，那么将x,y,z坐标从区间[l, r], [b,t], [-n, -f]映射到[-1, 1]的函数为...在光栅化过程中，必须对z坐标的倒数进行插值，因此需要建立1/z的映射函数，这样就可以对投影深度进行插值，映射函数的形式如下：将[-n, -f]映射到[-1, 1]，可以得到：解这个简单的二元一次方程组...，可以得到A，B的值这样就得到了z轴上的映射函数： 3D点(x, y, z)等价于齐次坐标(-xPz, -yPz, -zPz, -Pz)，因此x,y,z分量都乘以-Pz得到：

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深度优化局部拉普拉斯金字塔滤波器

，但是速度也是非常慢的，所以当时也没有继续做深入的研究，前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化，因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码，由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚...在没有看Fast Local Laplacian Filters: Theory and Applications论文之前，我想到的关于此方法的优化手段非常有效，因为对于常规8位图像来说，其像素的可能值只有...在优化前，我们还是定性的说下上面过程中涉及到的reampping Function，在原始的论文中，作者提到了这个函数起到了细节和边缘调整的作用，对于高斯金字塔中的任一像素值g0，我们设定一个参数бr...再者，我们还是来讨论下映射函数的问题，前面讲了，快速版本的代码使用的映射函数并没有使用原始论文的版本，所以我们尝试把这个替换一下，得到的结论就是，原始版本的映射函数不适合插值使用，效果如下所示： ?...式中的系数T值由abs(i-g0)/бr 决定，当该值小于0.01时，为0，当大于0.02时，为1，而介于两者之间是使用一个平滑函数修正，这样做的结果就是使得在和g0特别接近时，相关的像素不会得到修正，

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小白笔记——R语言（1）

最近一段时间的R语言学习笔记，以便于自己学习之用，特记录在博客中，感兴趣的人还可以看看。...记录的东西也不一定正确，请大家指教，里面可能会引用到一些别人的资料等，作为学习之用读书笔记相关的函数记录与整理 1、source("文件名.r")：调取主程序的文件，在程序结构复杂的时候很有用，可以将一部分复杂的运算主程序放入其中...rownames 或者取一个向量中唯一一个值的数据，合并重复数据。...unique(x, incomparables = FALSE, ...)在R中三个点…,表示可传递参数 11、对程序包里面的具体的函数源代码，通过安装包后直接输入函数名回车，可以看到函数；注意找到对应的子函数...也可以在R镜像网页中的packages中，下载package的数据包，减压后，看文件夹得R函数中，这个包含程序注释，更好。

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深度优化局部拉普拉斯金字塔滤波器。

，但是速度也是非常慢的，所以当时也没有继续做深入的研究，前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化，因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码，由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚...在优化前，我们还是定性的说下上面过程中涉及到的reampping Function，在原始的论文中，作者提到了这个函数起到了细节和边缘调整的作用，对于高斯金字塔中的任一像素值g0，我们设定一个参数бr...简单的分析下图片的直观认识吧，我们看看detail smoothing的曲线，在输入为g0时输出为g0，在小于g0的бr 范围内，输出是大于输入的，而在大于g0的бr 范围内，输出是小于于输入的。...再者，我们还是来讨论下映射函数的问题，前面讲了，快速版本的代码使用的映射函数并没有使用原始论文的版本，所以我们尝试把这个替换一下，得到的结论就是，原始版本的映射函数不适合插值使用，效果如下所示： ?...式中的系数T值由abs(i-g0)/бr 决定，当该值小于0.01时，为0，当大于0.02时，为1，而介于两者之间是使用一个平滑函数修正，这样做的结果就是使得在和g0特别接近时，相关的像素不会得到修正，

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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...t = -2.8203, df = 10, p-value = 0.01815 结果显示中t=-2.8203是统计量，df代表自由度，p-value是最终的p值，p=0.01815<0.05,于是在检验水准在...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。...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。...其它内容基本上跟之前的单样本t检验一致，95%置信区间是均值之差的，区间估计的检验结果与p值所得结果一致。 #Tips：R里t检验默认不假设两组方差相等。这样也导致了自由度非整数。

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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...t = -2.8203, df = 10, p-value = 0.01815 结果显示中t=-2.8203是统计量，df代表自由度，p-value是最终的p值，p=0.01815<0.05,于是在检验水准在...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。...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。...其它内容基本上跟之前的单样本t检验一致，95%置信区间是均值之差的，区间估计的检验结果与p值所得结果一致。 #Tips：R里t检验默认不假设两组方差相等。这样也导致了自由度非整数。

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