以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 关于软件 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 关于软件。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括excel、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只 是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、
统计学分析软件STATA是一款非常有效的工具，被广泛应用于各种学术和商业领域。它具有许多独特功能，可以在数据分析的过程中提供有价值的帮助。本文将介绍STATA软件的四个主要独特功能，并结合实际案例来说明其优点。
最常用的两种统计量度是平均值和中位数。两种度量均指示分布的中心值，即预期大多数数据点所处的值。但是，在许多应用程序中，考虑到手头的数据，考虑两种方法中的哪一种更为合适是很有用的。在这篇文章中，我们将研究这两个数量之间的差异，并提供建议。
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
道德经云：”道生一，一生二，二生三，三生万物“。学习知识亦是如此，一个概念衍生出两个概念，两个概念演化出更小的子概念，接着衍生出整个知识体系。
飞扬 / 撰写 整理 数说君 / 编辑 ---- 本系列为【学点统计学·非参数检验汇总】 1. 回顾 单样本非参数检验 两独立样本非参数检验 2. 多独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验是通过分析多组独立样本数据，推断样本来自的多个总体的中位数或分布是否存在显著差异。方法包括：中位数检验、Kruskal-Wallis检验、Jonckheere-Terpstra检验等。 比如，对北京、上海、成都、广州四个城市的码农月收入进行比较。检验是否相等 ——这不就是假设检验吗？ ——不一样的是，这里是非参的
给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战，所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题，上一期： 表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值
数据分析师，无疑是数据时代最耀眼的职业之一，统计学，又是数据分析师必备的基础知识。
用少量数据来概括大量数字是日常生活中常见的。那么可以用少量所谓汇总统计量或概括统计量(summary statistic)来描述定量变量的数据。任何样本的函数，只要不包含总体的未知参数，都称为统计量(statistic)，那么样本的随机性决定了统计量的随机性。
DESeq2是另外一个分析差异基因的R包，它的功能很多，使用也比较复杂。我们在前面提到过，RPKM，FPKM与TPM是常用的用于均一化不同的样本reads数的方法，不过DESeq2和edgeR并不使用前面的三种方法，因为在对文库进行均一化时，存在两个问题，如下所示：
本文将简单介绍如何利用Stata的tabout命令，设计出内容丰富的描述性表格。读完本文，你将能够从STATA输出几乎所有类型的描述性表格的latex代码，从而直接生产所需要的表格，插入到你的论文中。
上一篇文章简单学习了什么是数据，这次来看看什么是统计指标，进一步了解更多数据分析相关的基础知识。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
导读：我们在数据处理时，要小心各种陷阱！人们习惯使用统计数据来简化事物描述，但错误的统计方法不仅不能反映事实，还会让数据变得毫无意义。
定义：一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 测度：寻找数据的水平代表值或中心值 常用的测度指标：①均值②中位数③众数
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
平均值检验是通过比较两个样本的均值来判断两个总体的均值是否相等。还可以执行单因素方差分析和相关分析。
中位数（又称中值，英语：Median），统计学中的专有名词，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，则中位数不唯一，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比 较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出
两个例子当中都使用了“平均”这个词，但是实际上有三种不同的方法来测定平均值，而且在大多数情况下，每种方法都会给出不同的数值。
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
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。
【导语】因为不存在一个适用于所有情况的评价指标，所以评估预测精度（或误差）就变成了一件不是那么容易的事情。只有通过试验，才能知道哪个性能评估指标适用于当前情况。在这个过程中，你会发现每个指标都可以避开某些陷阱，但同时也容易掉进其他陷阱。今天，我们就把几大预测评价指标一一为大家分析对比，从而对它们的适用情况更了解。
导读：大多数情况下，数据分析的过程必须包括数据探索的过程。数据探索可以有两个层面的理解：
参数和统计量在数据分析中起着至关重要的作用。参数是对总体特征的描述，如均值、方差等，而统计量则是基于样本数据计算得出的，用于估计或推断总体参数的值。
Minitab是一种数据分析软件，它可以帮助你更轻松地分析数据，发现问题，并制定解决方案。它是一种非常方便易用的工具，因为它可以自动执行许多常见的统计分析，并且可以生成可视化结果。
来源：Deephub Imba本文约1700字，建议阅读5分钟本文我们将探讨参数与非参数检验之间的区别，提供示例以更好地理解它们的用例，并总结关键要点。 数据科学是一个快速发展的领域，它在很大程度上依赖于统计技术来分析和理解复杂的数据集。这个过程的一个关键部分是假设检验，它有助于确定从样本中获得的结果是否可以推广到总体。 理解假设检验 假设检验是一种统计方法，用于确定给定结果是由于偶然或特定影响的可能性。它包括制定一个零假设(H0)和一个备选假设(H1)，然后使用统计检验来确定哪一个更有可能。 检验的选择取
一是仅利用一些工具，对数据的特征进行查看；二是根据数据特征，感知数据价值，以决定是否需要对别的字段进行探索，或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。字段的选取既需要技术手段的支撑，也需要数据分析者的经验和对解决问题的深入理解。
数据分析的概念都不陌生，在我们大学时候的数据报告、年底工作业务总结、社会上的各行各业的发展都离不开数据。数据分析的广泛适用性、未来发展的引导性使得数据分析在社会生产、科学研究中持续火热。由于数据分析概念比较模糊，有必要对数据分析的理论和过程进行简单的梳理，对数据分析有更为深刻的认识。
平均数（如均值、众数、中位数）也许是人们最喜欢拿来作为证据的数：当你想证明中国人营养改善了，你可以比较中国人的平均身高的变化；当你想说明你调研的社区确实很贫困，你会摆出当地居民的人均年收入；当你在校园里推销一个英文培训课程，你会告诉前来咨询的学生，这个培训班的学员的GRE平均分数能有多高……类似的例子不计其数。平均数似乎是一个人人会用、人人能懂的指标。但在很多情况下，平均数也是最容易产生误导的指标，单单一个平均数，很多时候根本说明不了任何问题。本期趣味统计学将揭开“平均数”的诡计。 ---- 偷梁换柱的“平
首先我们要知道RNA-seq的数据为什么要标准化，RNA-seq要解决的一个关键问题就在于定量，像qPCR一样，这样不同样本才能比较，而这些标准化的方法主要想解决两个问题：
导读：要做好数据分析，除了自身技术硬以及数据思维灵活外，还得学会必备的统计学基础知识！因此，统计学是数据分析必须掌握的基础知识，即通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，而在数据量极大的互联网领域也不例外，因此扎实的统计学基础是一个优秀的数据人必备的技能。
最近一直在接触时间序列，所以打算写一些有关时间序列的文章，预测部分会从规则开始、到传统模型、到机器学习、再到深度学习，此外也会介绍一些时间序列的基本概念，包括自相关、平稳性、滞后性、季节性等。
在使用Google Earth Engine（GEE）进行数据分析和影像处理时，我们经常会遇到需要对影像进行聚合的情况。而在GEE中，mean()和median()是两个常用的聚合函数。但是，什么时候使用mean()，什么时候使用median()呢？这篇文章将为您详细解答。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法。
对于RNA_Seq而言，得到基因/转录本的定量结果仅仅是第一步， 只是对测序数据的汇总， 相同的工作也可以通过芯片直接得到。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
基因芯片(genechip)（又称DNA芯片、生物芯片）的原型是80年代中期提出的。基因芯片的测序原理是杂交测序方法，即通过与一组已知序列的核酸探针杂交进行核酸序列测定的方法，在一块基片表面固定了序列已知的靶核苷酸的探针。当溶液中带有荧光标记的核酸序列TATGCAATCTAG，与基因芯片上对应位置的核酸探针产生互补匹配时，通过确定荧光强度最强的探针位置，获得一组序列完全互补的探针序列。据此可重组出靶核酸的序列。
因为是随机的所以两组个体不会完全的相同（identical）。但是有时候，它们在总体表现时甚至不是“相似”的（similar）。例如，我们可能在一个群体中有更多的男性，或者年长的人，等等。(我们通常称这些特征为协变量或控制变量)。当这种情况发生时，就不能再确定结果的差异只是由于实验得来的。因此，随机化后，检查所有观察变量是否在组间平衡，是否没有系统差异是非常重要的。
比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。当我们想要评估一项策略(用户体验功能、广告活动、药物等)的因果效应时，因果推断的黄金标准便是随机对照试验，也就是所谓的A /B测试。在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（control group）和实验组（treatment group）比较两组之间的结果。随机化确保了两组之间的唯一差异，这样我们就可以将结果差异归因于实验效果。
箱线图（Box Plot）：是由一组数据的最大值（maximum），最小值（minimum），中位数（median），两个四分位数（quartiles）这五个特征值绘制而成的，它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。
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