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。
配对 Paired Student’s t-test（本例中v1，v2并不是配对样本，这里仅用于演示）
数据方差相同的时候，一次判别就可以，如左图所示;但如果方差差别较大，就是一个二次问题了，像右图那样。
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
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。
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
看到百度知道上经常有人问想要从事BI或者数据挖掘行业应该怎么入门，行业前景怎么样，具体推荐一些书籍以及必学技术知识，但是知道上始终也没有人给出个系统确切的指引。所以笔者就此问题整理了以下内容，希望能给处于职业十字路口的人们一些帮助。 一 BI分析师 Q1:BI分析师具体做哪些工作呢？ ——BI分析师主要负责BI业务相关的数据整理、分析、报表展示、解释分析结果：包括数据建模、数据处理、BI系统设计等。 Q2：BI分析师需要具备的技能（要学的知识） ——SQL，存储过程，JAVA/C#，oracle数据库优化
table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量（因子）创建一个 N 维列联表
运用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究数据的收集、整理和分析的一门学科。将统计学应用于医学领域，则称为医学统计学。
SVM核函数：线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、高斯核函数、幂指数核函数、拉普拉斯核函数、ANOVA核函数、二次有理核函数、多元二次核函数、逆多元二次核函数以及Sigmoid核函数，傅里叶核，样条核 参考SVM核函数
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
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。
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。
本文作者： 唐源，目前就职于芝加哥一家创业公司，曾参与和创作过多个被广泛使用的 R 和 Python 开源项目，是 ggfortify，lfda，metric-learn 等包的作者，也是 xgboost，caret，pandas 等包的贡献者。（喜欢爬山和烧烤 ） ggfortify 是一个简单易用的R软件包，它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化，这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程，不用对结果进行任何处理就能以 ggplot 的风格画出好看的图，大大地提高了工
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
3被抽中的概率是1 * 1/2 * 1/3 * 3/4 * 4/5 = 1/5
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。
在农业科学领域，对糯稻品种的研究一直备受关注。糯稻作为一种重要的粮食作物，其产量和质量均对农业生产具有深远的影响（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
R语言中的factor()函数可以把变量变为因子类型，默认是没有等级之分的（可以理解为无序分类变量nominal）！当然也可以通过添加参数ordered=T变成有序因子（等级资料，有序分类ordinal）。
论文题目：The Adversarial Attack and Detection under the Fisher Information Metric（AAAI2019）
有一天，我走进统计学的神殿 ，将所有谎言都装进原假设的盒子里， “P值为零”， 一个声音传来， “但你已经不能再拒绝，因为，P值已经死了” 从此，这个世界上充斥着谎言。 一、一个悲伤的故事：破灭的年少
案例：该医生招募了100名研究对象，按照吸烟状态分为两组，其中吸烟者52人，不吸烟者48人，探讨吸烟与阿尔兹海默症之间的关联性
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。
首先看一道题目：有一个大小为100的数组，里面的元素是从 1 到 100，随机从数组中选择50个不重复数。
因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。首先，我们可以得到估计量的方差
100年前的今天（1918年7月8日），有位叫 Ronald Fisher 的人向外界宣读了一篇论文《Thecorrelation between relatives on the supposition of Mendelian inheritance》，这篇论文打开了统计遗传学的大门。
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。
什么是正态分布？ 正态分布是在统计分析最广泛应用的一类分布，自然界、社会、科研、生活、生产中的很多现象都被发现近似地服从正态分布，它无处不在，让你在纷繁芜杂的数据背后看到隐隐的秩序。主要指变量的频数或频率呈中间最多，两端逐渐对称地减少，表现为钟形的一种概率分布，具体的数学公式就不再提了。 为什么要进行正态分布检验？ 假设检验可分为正态分布检验、正态总体均值分布检验、非参数检验三类。正态分布检验，即判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验，具有最重要的意义，也是应用最为广泛的检验方法
卡方检验（Chi-Square Test）是由Pearson提出的一种统计方法，在一定的置信水平和自由度下，通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值，判断实际概率与期望概率是否吻合，通过比较理论概率和实际概率的吻合程度，可检验两个分类变量的相关性。用户可利用SPSS软件方便的完成卡方检验，在SPSS软件中，默认H0成立，即观察频数和实际频数无差别，即两组变量相互不产生影响，两组变量不相关，如果检验P值很高，则假设检验通过；如果检验P值很低，则检验不通过，观察频数和实际频数有差别，两组变量相关。SPSS数据检验具有很强的科学性和完备性，因此给出的报告也较复杂，下面就来进行SPSS卡方检验结果解读。
有一天，我走进统计学的神殿 ，将所有谎言都装进原假设的盒子里，“P值为零”，一个声音传来，“但你已经不能再拒绝，因为，P值已经死了”从此，这个世界上充斥着谎言。 一、一个悲伤的故事：破灭的年少成名之梦 首先跟大家说一个悲伤的故事，该故事来源于nature最近发布的一篇文章“statistical errors”，我把这个故事叫做“破灭的年少成名之梦” 话说，弗吉尼亚大学有一位意气风发俊朗不凡的博士研究生莫德尔。 他做了一项关于关于政治极端分子的行为研究，样本大约有2000个人群，结果发现，相比较政治
前两文章，已经从理论上解释了构造决策树进行分类的做法。 下面将利用工具SPSS来实现决策树分类。 案例： 某银行收集了2064个银行货款客户的信息，并且标识出客户是否违约。现在银行想了解一下那些拖欠货款者的客户具体有哪些特征，并且想构建一个模型，用于评估新的货款者的拖欠货款风险的评估。 数据如下所示。 IBM SPSS Statistics工具是IBM推出的专业的用于数据分析和数据挖掘的工具，其中内置了大量的数据挖掘模型。决策树模型就在其中，点击菜单：分析à分类à树 打开决策配置界面。 第一步：
选自github.io 作者：Rylan Schaeffer 机器之心编译 参与：吴攀、李泽南、李亚洲 前几天，Google DeepMind 公开了一篇新论文《克服神经网络中的灾难性遗忘（Overcoming catastrophic forgetting in neural networks）》，介绍了这家世界顶级的人工智能研究机构在「记忆（memory）」方面的研究进展，之后该公司还在其官方博客上发布了一篇介绍博客，参见机器之心的报道《为机器赋予记忆：DeepMind 重磅研究提出弹性权重巩固算法》。
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
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。
SPSS软件是统计学中最流行的商业软件之一，它提供了一个强大、友好的环境，可以用于各种类型的数据分析。不论是初学者还是专家都可以从中获得有效的数据挖掘和分析技巧。SPSS软件可以导入和输出多种文件格式，并提供了丰富的绘图和定制化报告功能，使得结果更易于理解和呈现。
一副扑克54张牌，有54!种排列方式。最佳的洗牌算法，应该能够等概率地生成这54!种结果中的一种
对于我们40岁的驾驶员的年化索赔频率的预测现在为7.74％（比我们之前的7.28％略高）
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
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。
机器之心专栏 机器之心编辑部 1 分钟的舞蹈动画，美术手工制作或需 20 多天，用 AIxPose 辅助制作仅需 3 天，整个流程缩短了 80% 以上。 AIGC 又出新魔法了！ 不用动画师手 K、惯捕或光捕，只需提供一段视频，这个 AI 动捕软件就能自动输出动作。仅需短短几分钟，虚拟人的动画制作就搞定了。 不仅是四肢大框架动作，连手部的细节都能精准捕捉。 除了单视角视频，还能支持多个视角的视频，相比其他只支持单目识别的动捕软件，该软件能提供更高的动捕质量。 同时，该软件还支持对识别的人体关键点、
在本节中，我们将详细介绍使用R来计算Logistic回归模型的C统计量。实际上，Logistic回归模型的受试者工作特征曲线（ROC）是基于预测的概率。ROC曲线下面积（AUC）等于C-统计量，所以IBM SPSS软件也可以计算C-统计量，在此不再赘述。
简单来说 Fisher–Yates shuffle 算法是一个用来将一个有限集合生成一个随机排列的算法（数组随机排序）。这个算法生成的随机排列是等概率的。同时这个算法非常高效。
控制图（Control Chart）又称管理图，它是用来区分是由异常原因引起的波动，还是由过程固有的原因引起的正常波动的一种有效的工具。控制图通过科学的区分正常波动和异常波动，对工序过程的质量波动性进
Logistic回归是分类资料回归分析的一种，而且是最基础的一种。Logistic回归应用广泛、关注度较高，在医学研究、市场研究等方面比较流行。下图是CNKI学术搜索给出的学术关注度，可见其被广泛关注
假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。其基本原理如下所示：
我是一个在教育留学行业8年的老兵，受疫情的影响留学行业受挫严重，让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业，但对数据分析一直有浓厚的兴趣，日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解，自2016年起，在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业，受到留学生的火爆欢迎，可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大，所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我，这是一个重要的转折点，所以我要反复对比课程内容选择最好的，在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后，她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况，但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外，我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程，但对比完之后，基于以下几点，我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营：
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
