dplyr分组中的方差F统计值 - 腾讯云开发者社区

接上篇：机器学习中的统计学——概率分布在之前的几篇文章中曾讲述过主成分分析的数学模型、几何意义和推导过程（PS：点击即可阅读），这里面就要涉及到协方差矩阵的计算，本文将针对协方差矩阵做一个详细的介绍...，其中包括协方差矩阵的定义、数学背景与意义以及计算公式的推导。...协方差矩阵定义矩阵中的数据按行排列与按列排列求出的协方差矩阵是不同的，这里默认数据是按行排列。即每一行是一个observation(or sample)，那么每一列就是一个随机变量。 ?...协方差矩阵： ? 协方差矩阵的维度等于随机变量的个数，即每一个 observation 的维度。在某些场合前边也会出现 1 / m，而不是 1 / (m - 1). 3....求解协方差矩阵的步骤举个例子，矩阵 X 按行排列： ? 1. 求每个维度的平均值 ? 2. 将 X 的每一列减去平均值 ? 其中： ? 3. 计算协方差矩阵 ?

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手把手教你R语言方差分析ANOVA

欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍方差分析（ANOVA）是一种统计方法，用于比较两组或多组数据之间的均值差异...在R中，你可以使用aov()函数来执行方差分析。这个函数需要一个公式，该公式描述了你要分析的数值型变量和分类变量之间的关系。...one-way ANOVAs: 使用aov函数运行单因素方差分析 (公式是：Y是检验变量，X是分组变量)；再使用summary函数获取单因素方差分析的结果。...；Mean Sq列是平方和的平均值，通过将平方和除以每个参数的自由度来计算；F value列是F检验的检验统计量。这是每个自变量的均方除以残差的均方。...F值越大，自变量引起的变化越有可能是真实的，而不是偶然的； Pr(>F)列是F统计量的p值。这表明，如果组均值之间没有差异的原假设成立，那么从检验中计算出的F值发生的概率大小。

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一段oracle中的“复杂”分组统计sql

要求: 呼叫系统(Call Center)每天会有大量的电话进线数据，领导们要查看每天的进线数汇总，并且要求把每天从上午8点到上午12点以及下午2点到晚上8点这两个时间段的数据汇总 “视”为当天的数据...--即分组依据思路：把时间段折分成连续二段，一段是从当天08:00到11:59分的数据，一段是当日12:01到19:59分的数据，然后用union all合并起来，最后再用sum求和代码 select

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scRNA分析|自定义你的箱线图-统计检验，添加p值，分组比较p值

在前面scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化中，基因集评分使用小提琴图或者箱线图进行展示，那如何进行统计检验以及添加P值呢？...本文主要解决以下几个问题（1）指定统计检验方式（2）指定比较组并添加P值（3）任意比较（4）分组比较（5）使用星号代替P值等一载入R包数据使用本文开始的基因集评分的结果和 ggpubr...包进行统计检验以及可视化的展示。...1，指定比较的组 ggpubr 中使用stat_compare_means函数进行统计学检验，需要是list形式。假设感兴趣的是Epi，T 和 Myeloid 与 un之间，是否有统计学差异？...(aes(group = group)) 三可视化调整除上述之外还有一些常见的小调整，比如去掉p值前面的统计方法，将P值改为星号，调整坐标轴和标签等等。

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GMSB文章七：微生物整合分析

以下是两种分析的定义：多元方差分析（Multivariate Analysis of Variance，简称MANOVA）是一种统计方法，用于同时分析多个因变量（dependent variables）...它是一种扩展了单变量方差分析（ANOVA）的技术，允许研究者检验多个响应变量是否受到一个或多个分类自变量的影响。多维数据：MANOVA处理的是多维数据集，即每个观测值都有多个响应变量的测量值。...这包括检验自变量的主效应、交互效应以及它们对因变量的联合效应。协方差矩阵：MANOVA考虑了因变量之间的相关性，通过分析协方差矩阵来评估这种相关性。...Wilks' Lambda, Pillai's Trace, Hotelling's Trace, Roy's Largest Root：这些都是MANOVA中常用的统计量，用于检验自变量对因变量的影响...SCFAs 细胞因子和短链脂肪酸的关联分析，采用多重协方差分析（MANCOVA, Multivariate Analysis of Covariance）方法来评估细胞因子和短链脂肪酸之间的多变量关系因变量

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JSTS 对数组中的对象按相同值进行分组

举个例子：对以下数组按 lastName 的值进行分组分类 const listData = [ { firstName: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18...分组后： ?...group]; }); }; const sorted = groupBy(sortData, (item) => { return item.lastName; // 返回需要分组的对象...}); return sorted; }; // 分组前 console.log(listData); // 分组后 console.log(sortClass(listData)); 二、...TS 写法 const sortClass = (sortData: ListDataItem[]) => { const groupBy = (array: ListDataItem[], f:

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数据分析：假设检验方法汇总及R代码实现

68-95-99.7规则：在正态分布中，约68%的数据值落在均值的±1个标准差范围内，约95%的数据值落在均值的±2个标准差范围内，约99.7%的数据值落在均值的±3个标准差范围内。...查找t分布的临界值：根据自由度（通常是 −1）和显著性水平，查找t分布表中的临界值。做出结论：如果计算出的t统计量大于临界值，则拒绝零假设，认为两组数据之间存在显著差异。...计算U统计量：使用以下公式计算两个样本的U统计量。确定检验统计量：选择较小的U值作为检验统计量，因为Mann-Whitney U检验是基于U值的绝对值来确定显著性的。...可以使用rstatix::identify_outliers()函数来查看数据中的离群点。数据服从正态分布。正态性是方差分析的基本假设之一。...统计检验：在完成初步的统计检验，如单因素方差分析（ANOVA），并观察到显著的组间差异（p值小于显著性水平，例如0.05）之后，我们进行了一系列后置检验。

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广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现

有些控制变量可以通过实验操作加以控制(如照明、室温等)，也称为无关变量；而另一些控制变量由于受实验设计等因素的限制，只能借助统计技术来加以控制，即成了统计分析中的协变量，因而属于统计概念。...Wald：$\beta$相关系的wald检验统计量（检验约束条件是否成立的方法之一：F检验、似然比检验（LR）、沃尔德检验（Wald）和拉格朗日乘子检验（LM））Pr(>|W|)：$\beta$相关系的...区分混合线性模型中的随机效应和固定效应是一个重要的概念。固定效应是具有特定水平的变量，而随机效应捕捉了由于分组或聚类引起的变异性。比如下方正在探究尿蛋白对来自不同患者的GFR的影响。...t-value：$\beta$相关系的t检验统计量p-value：$\beta$相关系的wald检验统计量对应pvalue。提供了与Wald检验相关的p值。它指示系数是否具有统计显著性。...OddRatio：风险值，一般用于逻辑回归，可以通过对系数估计进行指数化来计算比值几率。比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。

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【STM32F429的DSP教程】第15章 DSP统计函数-标准偏差、均方根和方差

第15章 DSP统计函数-标准偏差、均方根和方差本期教程主要讲解统计函数中的标准偏差，均方根和方差的计算。...第3个参数是求解出来的方差。...第3个参数是计算出来的方差。...15.7 实验例程说明（MDK）配套例子： V6-210_DSP统计运算（标准偏差，均方根和方差）实验目的：学习统计运算（标准偏差，均方根和方差）实验内容：启动一个自动重装软件定时器，每100ms...标准偏差，均方根和方差）实验目的：学习统计运算（标准偏差，均方根和方差）实验内容：启动一个自动重装软件定时器，每100ms翻转一次LED2。

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机器学习算法中的F值(F-Measure)、准确率(Precision)、召回率(Recall)

业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。 ?...表示被分为正例的示例中实际为正例的比例。...7、综合评价指标（F-Measure） P和R指标有时候会出现的矛盾的情况，这样就需要综合考虑他们，最常见的方法就是F-Measure（又称为F-Score）。...F-Measure是Precision和Recall加权调和平均： ? 可知F1综合了P和R的结果，当F1较高时则能说明试验方法比较有效。...，因此FP_rate的值仍然很小（如果利用ROC曲线则会判断其性能很好，但是实际上其性能并不好），但是如果利用PR，因为Precision综合考虑了TP和FP的值，因此在极度不平衡的数据下（Positive

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【STM32F407的DSP教程】第15章 DSP统计函数-标准偏差、均方根和方差

第15章 DSP统计函数-标准偏差、均方根和方差本期教程主要讲解统计函数中的标准偏差，均方根和方差的计算。...第3个参数是求解出来的方差。...第3个参数是计算出来的方差。...15.7 实验例程说明（MDK）配套例子： V5-210_DSP统计运算（标准偏差，均方根和方差）实验目的：学习统计运算（标准偏差，均方根和方差）实验内容：启动一个自动重装软件定时器，每100ms...标准偏差，均方根和方差）实验目的：学习统计运算（标准偏差，均方根和方差）实验内容：启动一个自动重装软件定时器，每100ms翻转一次LED2。

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数据处理|R-dplyr

dplyr包实现数据的清洗处理，包括数据整合、关联、排序、筛选、汇总、分组等。...Min ；Max Mean ；Median ；Var ；Sd等 summarise(iris, max(Petal.Width), first(Sepal.Width)) #返回数据框中变量的最大值及第一四分位值...7）数据分组 group_by函数对数据进行分组后，结合summarize函数，可以对分组数据进行汇总统计。...Q：按品种分组，分别计算花萼宽度的均方差 summarise(group_by(iris,Species),sd=sd(Petal.Width)) 8）连接操作符 dplyr包里还新引进了一个操作符,%...11）数据合并 dplyr包中也添加了类似cbind()函数和rbind()函数功能的函数，它们是bind_cols()函数和bind_rows()函数。

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R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例）

，只有通过对比才能达到效果；均方差也有同样的毛病，而且均方差由于进行了平方，所得值的单位和原预测值不统一了，比如观测值的单位为米，均方差的单位就变成了平方米，更加难以比较; 标准化平均方差对均方差进行了标准化改进...2、三大指标计算 23种树数量方式（j），每一折的汇总mse指标，有5折，共215个案例。代码中运用了dplyr包，这个包是数据预处理、清洗非常好用的包，升级版plyr包。...（有点像data.table中的dcast，进行分组）进行统计计算。...group_by()与summarise函数有着非常好的配合，先分组生成group_by格式的文件（dplyr包中必须先生成这个格式的文件），然后进行分组计数。一共125个案例，如下图。 ?...，其实就是进行单因子方差分析，在进行方差分析之前首先要检验方差齐性，因为在方差分析的F检验中，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的；方差齐性通过后进行方差分析，如果组间差异显著，再通过多重比较找出哪些组之间存在差异

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R入门？从Tidyverse学起！

x %>% f(y) means that x is‘piped’ into the function f(x,y) 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： ?...（对数据分组） 1. filter 只选取Species列中，值为virginica的数据（这里也是用到了管道符，将filter函数作用于iris数据） ?...4. summarise 下面的例子的summarise中， n() 是统计有多少行的数据，mean() 函数是计算平均值。...利用summarise可以指定统计的列，或者统计方式（求方差，求和等），最后得到的结果形成一个新的数据。 ?...统计：broom broom是一个用于数学建模的包，以回归分析为例，R中的各种回归分析往往不会返回一个整齐的data frame结果，而broom 则帮助我们直接将统计结果转化为data frame格式直接将统计结果转化为

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ggstatsplot绘图|统计+可视化，学术科研神器

ggstatsplot是ggplot2包的扩展包，可以同时输出美观的图片和统计分析结果，对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用。...ggbetweenstats绘图 1 基本绘图展示显示2007年每个continent的预期寿命分布情况，并统计一下不同大陆之间平均预期寿命的是否有差异？差异是否显著？...可以看到图中展示出了2007年每个continent的预期寿命分布的箱线图，点图和小提琴图，均值，样本数；并且图形最上方给出了模型的一些统计量信息（整体）。统计信息意义如下图所示（官网）： ?...注：该函数根据分组变量中的个数自动决定是选择独立样本t检验(2组)还是单因素方差分析(3组或更多组) 2 添加统计值上方给出了整体的检验P值，下面进行两两之间比较，并添加检验统计量 set.seed(...3 图形美化 #添加标题和说明，x轴和y轴标签，标记，离群值，更改主题以及调色板。

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【STM32F429的DSP教程】第14章 DSP统计函数-最大值，最小值，平均值和功率

mod=viewthread&tid=94547 第14章 DSP统计函数-最大值，最小值，平均值和功率本期教程主要讲解统计函数中的最大值，最小值，平均值和功率的计算。...14.3 最大值（Maximum）这部分函数用于计算数组中的最大值，并返回数组中的最大值和最大值在数组中的位置。...第3个参数是求解出来的最大值。第4个参数是求解出来的最大值在源数据中的位置。...第3个参数是求解出来的最大值。第4个参数是求解出来的最大值在源数据中的位置。...Minimum）这部分函数用于计算数组中的最小值，并返回数组中的最小值和最小值在数组中的位置。

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【STM32F407的DSP教程】第14章 DSP统计函数-最大值，最小值，平均值和功率

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问与答127：如何列出并统计列表中的唯一值？

Q：在一列中包含有很多数据，我想使用公式来列出并统计其唯一值，我不想使用数据透视表，下图1所示为示例数据。 ? 图1 使用公式，在列C中列出其唯一值，列D中列出这些值相应出现的数量。...),0) 其中，使用： COUNTIF(C1:C1,A2:A25) 计算第二个区域A2:A25中，每个单元格中的值在第一个区域中出现的次数，要么是1（表明出现了），要么是0（表明没有出现，即没有这个值）...，而这正是我们查找的唯一值。...然后，使用MATCH执行精确匹配查找，所得到的位置也就是该值在区域A2:A25中的位置。再将结果传递给INDEX函数，从而获取值。...在单元格D2中输入公式： =COUNTIF(A2:A25,C2) 统计获取的唯一值在原列表中出现的次数，如下图3所示。 ? 图3 最后，向下复制公式得到最终结果，如下图4所示。 ?

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RFM模型及R语言实现

这时候我们要考虑是直接用R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)三个变量还是要进行变换，因为R、F、M三个字段的测量尺度不同最好对三个变量进行标准化，例如：Z得分（实际情况可以选择线性插值法...另外一个考虑：就是R、F、M三个指标的权重该如何考虑，在现实营销中这三个指标重要性显然不同！...而Stone,Bob通过对信用卡的实证分析,认为各个指标的权重并不相同,应该给予频度最高,近度次之,值度最低的权重。...(rnorm(10000,28,13)))) # rnorm(n, mean = 0, sd = 1),以上产生均值为28，方差为13的1万个数，用来模拟用户的消费情况. # sample(1000...（按行），然后对每一组数据进行函数统计，最后把结果组合成一个比较nice的表格返回 # aggregate(x, by, FUN, ..., simplify = TRUE) #统计每个用户的购买总值

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Learn R 专题1-3

； yes:逻辑值为T时的返回值； no:逻辑值为F时的返回值 i = 1 ifelse(i>0,"+","-") > ifelse(i>0,"+","-") [1] "+" > x = rnorm...，按照以下条件生成向量x： #a的值为down； #a>1 且b的值为up； #其他情况，x对应的值为no #统计up、down、no各重复了多少次...；cbind是按列拼接起来（向量长度得是相同的）长脚本管理方式 if(T){} #运行{}中的代码;可折叠 if(F){} #跳过{}中的代码专题四表达矩阵画箱线图表达矩阵 set.seed(10086...1000) #每个基因的方差排序每行计算方差,取后1000个 names(tail(sort(apply(test,1,var)),1000)) # 将后1000个的基因名称提取出来对列表/向量中的每个元素...$z [1] 30 29 28 27 返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile) > lapply(test,mean) #输出结果仍为列表 $x [1]

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机器学习中的统计学——协方差矩阵

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