来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-391481.html 方差分析是为了比较多个总体样本均数是否存在差别.该方法有RA.Fisher首先提出,后来由GW.Snedecor完善,为了纪念Fisher,故称方差分析为F检验. 组间均方:MS组间=SS组间/ v组间,SS代表离均差平方和,v代表自由度,组间变异包括处理效应和随机误差. 组内均方:MS组内=SS组内/ v组内,组内差异包括随机误差. F=MS组间/MS组内,F接近1,说明组间差异不大.…

原理 比较两组就用t-test,比较三组及以上就用ANOVA.注意:我们默认说的都是one way ANOVA,也就是对group的分类标准只有一个,比如case和control(ABCD多组),two way就是分类标准有多个,比如case or control,male or femal. 方差分析的核心原理: Null hypothesis,any组之间的mean都没有差异: 统计检验,F分布: R实例 One-Way ANOVA Test in R my_data <- PlantGro…

方差分析 参考:http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%96%B9%E5%B7%AE%E5%88%86%E6%9E%90  方差分析(Analysis of Variance,简称ANOVA) 什么是方差分析 方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fister发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验. 由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状.造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素…

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因…

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概…

先言:R语言常用界面操作 帮助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有显示内容:Ctrl+L 清除R空间中内存变量:rm(list=ls()).gc() 获取或者设置当前工作目录:getwd.setwd 保存指定文件或者从磁盘中读取出来:save.load 读入.读出文件:read.table.wirte.table.read.csv.write.csv 1.一些简单的基本统计量 #基本统计量 sum/mean/sd/min #一些基本统计量 which.min(…

假设有如下数据,我们使用plot函数作图 月龄 体重 月龄 体重  1 4.4 9 7.3 3 5.3 3 6.0 5 7.2 9 10.4 2 5.2 12 10.2 11 8.5 3 6.1 R语言中默认函数 abs   绝对值 sqrt   平方根 exp  e^x次方 log   自然对数 log2 log10  其他对数 sin  cos tan 三角函数 sinh cosh tanh  双曲函数 poly  正交多项式 polyroot  多项式求根 assign   赋值操作 等同…

摘要:Wright’s F‑statistics, and especially FST, provide important insights into the evolutionary processes that influence the structure of genetic variation within and among populations, and they are among the most widely used descriptive statistics in…

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://www.kancloud.cn/wizardforcel/scipy-lecture-notes/129877参考 In [1]: %mat…

iris数据集预测(对比随机森林和逻辑回归算法) 随机森林 library(randomForest) #挑选响应变量 index <- subset(iris,Species != "setosa")ir <- droplevels(index) set.seed(1) ind<-sample(2,nrow(ir),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3)) train<-ir[ind==1,] test<-ir[ind==2,] rf&…