导 读 上期我们提到,当四格表资料的样本量n<40或四个格子中至少存在一个格子的频数T<1时,需要用四格表资料的Fisher确切概率(Fisher probabilities in 2×2 table data)法。 四格表资料的卡方检验的内容详见: 《如何用四格表卡方检验进行医学数据的统计分析?》 下面,我们一起来了解两样本的四格表资料的Fisher 确切概率法的基本原理、适用条件及其在SPSS中的操作步骤。 下方为视频版,含软件操作步骤和详细的结果解读。 一、基本形式 四格表资料的Fisher确切概率
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。
连续型数据的组间比较往往可以采用t检验/wilcoxon检验或者ANOVA方差分析/KW检验来完成。但是对于分类资料来说,这些方法就是行不通的了。详情点击:R语言系列第四期:①R语言单样本双样本差异性检验R语言系列第四期:②R语言多组样本方差分析与KW检验
目前对于很多高分文章其实好多都是组学+实验的方式来做的。只不过各自比重不一样。好一些的可能只是那组学数据当作一个引子,中等的可能就是大部分是数据分析后面的实验只是来简单的拔高一下文章的分数。比如,我们今天分享这篇文章,为什么选择这样一篇文献和大家分享呢
滑铁卢大学一位叫 Bai Li 的华裔小哥哥,在 Medium 上分享了自己「如何用 ML 中的逻辑回归方法帮自己找脱单」的神操作。
机器学习在我们生活中的用处有多大,就不用我们多说了,大到医疗诊断,小到手机应用,机器学习都应用的风风火火。但是用机器学习帮自己在学校找对象,你听说过吗? 最近滑铁卢大学一位叫 Bai Li
spss中交叉分析主要用来检验两个变量之间是否存在关系,或者说是否独立,其零假设为两个变量之间没有关系。在实际工作中,经常用交叉表来分析比例是否相等。例如分析不同的性别对不同的报纸的选择有什么不同。
R数据处理能力非常强大,而且输出也非常灵活。当然在R里面的输出都是print字符形式,我们在R里面看到结果很一目了然,但是往往需要把这些结果放在三线表里面。 在临床研究中,我们经常要用到三线表来展示数据与统计值。R可以输出统计参数及检验参数,一个个往上粘贴很困难。
首先要理解过滤法,其实很简单,就是在建立模型前先根据一些标准把一些变量过滤掉,然后再建模。
该文介绍了卡方分布分析与应用,包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质,然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用,包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后,介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
寄语:需要多少个统计学家,才能保证对于p值有至少50%的不满呢?根据曼荷莲学院统计学家George Cobb半开玩笑的估计,答案是两个...或者一个。 一、P值的由来 R·A·Fisher(1890-1962)作为一代假设检验理论的创立者,在假设检验中首先提出P值的概念。他认为假设检验是一种程序,研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说,他认为假设检验是数据分析的一种形式,是人们在研究中加入的主观信息。(当时这一观点遭到了Neyman-Pearson的反对,他们认为假设检验是一种方法,决
最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译为期望最大化算法),是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。
来源:Deephub Imba 本文约1500字,建议阅读9分钟 本文解释了 MLE 的工作原理和方式,以及它与 MAP 等类似方法的不同之处。 什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如,假设数据来自泊松(λ)分布,在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最有可能的λ,并将其用作
如果使用基于最大似然估计的模型,模型中存在隐变量,就要用EM算法做参数估计。个人认为,理解EM算法背后的idea,远比看懂它的数学推导重要。idea会让你有一个直观的感受,从而明白算法的合理性,数学推导只是将这种合理性用更加严谨的语言表达出来而已。打个比方,一个梨很甜,用数学的语言可以表述为糖分含量90%,但只有亲自咬一口,你才能真正感觉到这个梨有多甜,也才能真正理解数学上的90%的糖分究竟是怎么样的。如果EM是个梨,本文的目的就是带领大家咬一口。 01 一个非常简单的例子 假设现在有两枚硬币1和2,,随机
x 在0~1, 且y在0~1的矩形内随机丢点,点落在中心为(0.5,0.5),半径为0.5的圆内的概率是pi/4。
数据预处理目的 保证数据的质量,包括确保数据的准确性、完整性和一致性 主要任务 数据清理 填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或者删除离群的点,先解决这些脏数据,否者会影响挖掘结果的可信度 噪声数据:所测量数据的随机误差或者方差 数据集成 比如,将多个数据源上的数据合并,同一个概念的数据字段可能名字不同,导致不一致和冗余,这里需要处理 数据规约 将巨大的数据规模变小,又不损害数据的挖掘结果,比如在数学建模里通过SPSS来降维,包括维规约(主成分分析法)和数值规约(数据聚集或者是回归) 回归:用一个函数拟合数据
基于文本分析的场景有词云图、基于距离的文本聚类、基于监督的文本分类、情感分析等等。不管是文档库,文章、段落或句子,针对文本挖掘的基础都集中于词的分析,即针对文档库/段落/句子等的分词(切词)。词是很多中文自然语言处理的基础,分词有助于提取文档的特征,对后续的分类模型构建有很大影响。jiebaR包的切词手段有多种,比如基于最大概率法mp,隐马尔科夫hmm,最大概率法+隐马尔科夫混合法mix,查询法query。jiebaR 包参考链接: http://qinwenfeng.com/jiebaR/。
我们之前介绍了判别分析中,因为判别准则的不同,可分为多种判别分析法。常用的有费歇尔(Fisher)判别分析、贝叶斯(Bayes)判别分析和距离判别分析。在上2篇文章中(判别分析——距离判别法和贝叶斯(Bayes)判别分析)介绍了距离判别分析和贝叶斯判别,本文将介绍贝费歇尔(Fisher)判别分析。
计算机通过硬件技术摸拟现实世界中这种物理现象所生成的随机数,我们称其为真随机数。 这样的随机数生成器叫做物理性随机数生成器。生成真随机数对计算机的硬件技术要求较高。
本文介绍了特征工程与特征选择方法,包括基于统计方法的过滤法、基于树模型的特征选择、基于机器学习的方法、以及特征选择方法的评价指标。同时,还介绍了在Python中使用sklearn库进行特征选择的方法,包括递归特征消除法、相关系数法、基于惩罚项的特征选择和基于树模型的特征选择。
来源丨https://www.zhihu.com/question/63159179/answer/257832184
一般情况下,由于我们研究的是样本,p未知,所以常 用p代替p,得到率的标准误的估计值:
推荐理由:本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法,非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中,该书会让你完成一系列习题,而你则可以通过反复练习来学到技能,这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说,在能理解更复杂的话题之前,这可以说是最有效的学习方式。
Numba 利用LLVM将python函数编译成优化后的机器码。Numba编译的由python写的数学算法能够接近C或Fortran的运行速度。LLVM 不仅能编译numba代码,还擅长优化它。
中文分词技术是中文自然语言处理技术的基础,与以英语为代表的拉丁语系语言相比,中文由于基本文法和书写习惯上的特殊性,在中文信息处理中第一步要做的就是分词。具体来说,分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的就是将一个汉字序列切分成一个一个有意义的词序列。
这些对象与实际的应用有关,如:字符识别的模式 —— 每个字符图像;人脸识别的模式 —— 每幅人脸图像。
九层之台,起于累土:线性代数 ---- 必备的数学知识是理解人工智能不可或缺的要素,今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,而这些数学模型又都离不开线性代数(linear algebra)的理论框架。 在线性代数中,由单独的数 a 构成的元素被称为标量(scalar):一个标量 a 可以是整数、实数或复数。如果多个标量按一定顺序组成一个序列,这样的元素就被称为向量(vector)。显然,向量可以看作标量的扩展。原始的一个数被替代为一组数,从而带来了维度的增加,给定表示索引的下标才能唯一地确定向量
文本挖掘模型结构示意图 1. 分词 分词实例: 提高人民生活水平:提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平 分词基本方法: 最大匹配法、最大概率法分词、最短路径分词方法
Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.
笔试时,遇到一个算法题:差不多是 在n个不同的数中随机取出不重复的m个数。洗牌算法是将原来的数组进行打散,使原数组的某个数在打散后的数组中的每个位置上等概率的出现,刚好可以解决该问题。
根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数,使产生错判的事例最少,进而对给定的一个新样品,判断它来自哪个总体。
选自inFERENCe 作者:Ferenc Huszár 机器之心编译 参与:程耀彤、思源 深度模型的泛化性能一直是研究的主题。最近,Twitter 的机器学习研究员 Ferenc Huszár 发表了一篇文章专门讨论泛化与 Fisher-Rao 范数之间的关系,它先分析了提出 Fisher-Rao 度量方法的论文,包括带偏置项和不带偏置项的分段线性网络的可视化,然后再讨论了其它如 Fisher-Rao 范数是否会成为有效的正则化器等问题。 在上周发布的关于泛化之谜的文章之后,有研究者向我介绍了最近将 F
Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差), LMS(LeastMean Square 最小均方), LSM(Least Square Methods 最小二乘法), MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计), QP(Quadratic Programming 二次规划), CP(Conditional Probability条件概率), JP(Joint Probability 联合概率), MP(M
词性,也称为词类,是词汇的语法属性,是连接词汇到句法的桥梁。 词性标注(Part-of-Speech Tagging或POS Tagging),又称为词类标注,是指判断出在一个句子中每个词所扮演的语法角色。
这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是,书上写的老师ppt上写的都看不懂,然后绕了一大圈去自己查资料理解,回头看看发现,Ah-ha,原来本质的原理那么简单,自己一開始仅仅只是被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来,供备忘,也供參考。
编译 | AI科技大本营 参与 | 刘 畅 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】本文介绍了两篇自动学习神经网络架构方向的最新方法,他们主要是通过计算扔掉一些参数/特征来实现的。第一篇L0方法看起来像是一个更简单的优化算法,第二篇Fisher修剪法论文来自于作者及其实验室。 第一篇论文:《Christos Louizos, Max Welling, Diederik P. Kingma (2018) Learning Sparse Neural Networks through $L_0$ Reg
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18日观看了十九大的开幕直播,聆听了习大大的重要讲话,如此重要的讲话,怎能不结合我们的文本挖掘技术来深刻学习一下呢!这次的文章就让我们用R里面的jiebaR包和wordcloud2包,对习大大的讲话内容进行分词与统计,看看这次讲话都提到了什么?有哪些关键词? ---- jiebaR简介 1,worker( ):加载分词引擎。里面的type参数用来选择引擎类型,可选的有:混合模型‘mix’,最大概率法‘mp’,隐马尔科夫‘hmm’,关键词‘keywords’等。还有其他参数可以设置停用词,关键词数等,具体在加
本文介绍了分类模型中两种经典的分类思想,Fisher线性判别:将数据从原始空间映射到一维,使得类内紧致、类间分离(采用一维距离度量);线性感知机:在数据某一空间下寻找一个超平面将数据分离开(距离度量采用点到超平面的距离),二者分别对应后文的神经网络和支持向量机模型。
都说身体是革命的本钱,奈何最近时日革命之斗志日渐萎靡,倒不是说思想滑坡掉进了用进废退的陷阱,只是“革命的本钱”透支严重,不信你看这被塞满的地漏上全是我逝去的头发!正当惊觉不妙的我在电脑前检索“脱发”时,一条脱发等级刺痛了我的双眼。看吧,不仅知道你脱发,而且还贴心的告诉你是否站上了脱发界金字塔的顶端!要是划分依据在清晰一些,那真是满足了脱发界的重度焦虑患者。像脱发这样的具体分类等级,正是我们根据一些分类标准或过去的经验对评判事物贵贱、好坏、美丑的评判,应用到统计领域就是我们在对事物做判别分析。
Fisher信息量提供了一种衡量随机变量所包含的关于其概率分布中的某个参数(如均值)的信息量的方法。
具体来说,我们把链表中的一些节点提取出来,作为索引,类似于二叉搜索树,得到如下结构:
选自inference 作者:Ferenc Huszár 机器之心编译 参与:陈韵竹、思源 本文解读了两篇近期关于神经网络修剪的论文,分别是 L_0 正则化方法和 Fisher 修剪方法。作者对两种方法的工作机制进行了精简的总结和解释,可以帮助我们快速领会论文的方法论思想。 我想简单介绍近期两篇关于神经网络修剪的论文(免责声明,其中一篇是我们自己的论文): Christos Louizos, Max Welling, Diederik P. Kingma (2018) 《Learning Sparse Ne
3被抽中的概率是1 * 1/2 * 1/3 * 3/4 * 4/5 = 1/5
Bayes判别,它是基于Bayes准则的判别方法,判别指标为定量资料,它的判别规则和最大似然判别、Bayes公式判别相似,都是根据概率大小进行判别,要求各类近似服从多元正态分布。
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