转自:https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%27s_exact_test https://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3440575.html 1.定义 Fisher's exact test( 费希尔精确检验) 是用于分析列联表(contingency tables)统计显著性检验方法,它用于检验两个分类的关联(association).虽然实际中常常使用于小数据情况,但同样适用于大样本的情况. //显著性检验都和P值挂钩. 2.例子

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.   通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,T检验和F检验的由来一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成,人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era),向基因的功能及基因的多样性倾斜.通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析,研究相应基因在生物体内的功能,阐明不同层次多基因协同作用的机理,进而在人类重大疾病如癌症.心血管疾病的发病机理.诊断治疗.药物开发等方面的研究发挥巨大的作用.它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划.生物信息学在基因组

正则表达式 ### 二, 1) 什么是正则表达式 正则表达式又称为规则表达式 正则表达式是一个计算机的一个概念 正则表达式为了处理大量的文本|字符串而定义的一套规则和方法,通常被用来检索,替换那些符合摸个模式规则的文本 2)为何使用正则表达式 linux运维工作,大量操作命令,化繁为简. 正则表达式高级工具:支持三剑客 ---慢慢来后面讲### 三, 正则表达式从入门到入狱,从删库到跑路 ******************************************************

前言 关于clusterProfiler这个R包就不介绍了,网红教授宣传得很成功,功能也比较强大,主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化.简单总结下用法,以后用时可直接找来用. 首先考虑一个问题:clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里? GO的注释信息来自Bioconductor,提供了19个物种的org类型的GO注释信息,如下表所示.Bioconductor中更多的注释包可参考http://www.bioconductor.org/packages/rel

MetaboAnalyst是做代谢的R包,功能十分强大.也开发了web版本,代谢组学的分析这里不介绍,主要讲讲它开发的多组学分析的相关内容. 既然是做代谢的工具,即使是增加了多组学内容,肯定也是以代谢为核心.以代谢组为中心的多组学分析想想无非就是以下几点:多元变量统计分析.网络分析.pathway分析以及mGWAS或宏组学等,这个工具就有网络分析和pathway分析.下面我们一起来试试. 网络分析 我们先看看网络分析.我这里使用软件提供的demo数据,点击进去后,会有两种ID类型供选择.第一种是

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

正态性W检验 shapiro.test()用Shapiro-Wilk W统计量做数据的正态性检验. 经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验 ks.test()Kolmogorov-Smirnov检验考察经验分布与目标分布的拟合程度,也可以用来检验两组样本是否服从相同分布. 样本相关系数的区间估计 ruben.test() ruben.test<-function(n, r, alpha=0.05) { u<-qnorm(-alpha/) r_star<-r/sqrt(-r^)

最近琢磨规划CAD数据转换入库GIS方面的技术问题,看过一些前辈的文章/文献,对于使用FME WorkBench方面,有了一些了解,往往直接转换数据丢失比较严重,而且GIS对图形属性和空间拓扑比较严格,想着转换加个质量检测过程应该有利于数据交互.本来写成“发表论文”的形式,不发论文了直接贴出来. 一.引言 城市规划一般都是以CAD进行图形设计的,包括总规.控规.分规.修详.红线等内容,每个部分又可以保护多个细分的图层.随着目前城市规划应用深入展开,必须考虑到GIS空间分析的功能性,GIS对于城市

四格表(2*2的列联表): Tmin为最小的频数:N为频数之和. 1 当 Tmin≥5,N≥40时, 用普通卡方检验公式;2 当1≦Tmin≦5, N≥40时, 用校正卡方检验公式;3 Tmin<1或N<40时, 用Fisher精确概率法. 对于行×列表资料检验要求每个格子中的理论频数T均大于5或1<1或1 工具: R,Excel,SPSS,SAS REF: http://www.baike.com/wiki/%E5%88%97%E8%81%94%E8%A1%A8 http://blog

转载自:http://www.eoeandroid.com/thread-497046-1-1.html 感谢该博客主人无私奉献~~ 下面的源码是从今年3月份开始不断整理源码区和其他网站上的安卓例子源码,目前总共有810套左右,根据实现的功能被博主分成了100多个类,总共接近2.5G,还在不断更新.初学者可以快速方便的找到自己想要的例子,大神也可以看一下别人的方法实现.虽然的例子都是博主一个人辛辛苦苦花了很多时间和精力整理的,但是既然这些例子是来自于社区那就让他们免费回归社区吧,(是的!特么的不

之前发过一个帖子,但是那个帖子有点问题我就重新发一个吧,下面的源码是我从今年3月份开始不断整理源码区和其他网站上的android源码,目前总共有720套左右,根据实现的功能被我分成了100多个类,总共2G多,还在不断更新安卓源码.初学者可以快速方便的找到自己想要的例子,大神也可以看一下别人的方法实现.虽然的例子都是我一个人辛辛苦苦花了很多时间和精力整理的,但是既然这些例子是来自于社区那就让他们免费回归社区吧,(是的!特么的不要一分钱!最看不起那些挂羊头卖狗的)你可以在本帖里面按Ctrl+F查找你

规范需要平时编码过程中注意,是一个慢慢养成的好习惯 1.文件 1.属性文件后缀为properties,并且符合java中i18n的规范:   2.对于各产品模块自己的配置文件必须放置在自己模块的conf目录下:   3.文件的命名需要有一定的意义,尽量简短,名称符合操作系统的要求且必须为英文或汉语拼音组成,文件名称不能存在空格,对于普通的文件单词与单词之间采用下 滑线进行. 2.命名规范   2.1基本规则 1.字符集在26个英文字母.0到9的阿拉伯数字和下划线之中.Java中类.字段.方法.变

转载请注明本文出自Cym的博客(http://blog.csdn.net/cym492224103),谢谢支持! 目录 PATH 列表 卷序列号为 000A-8F50 E:. │  javaapk.com文件列表生成工具.bat │  使用说明.txt │  免费下载很多其它源代码.url │  文件夹列表.txt │   ├─android web应用 │      jqmDemo_static.zip │      jqmMobileDemo-master.zip │      jqmMob

使用python制作ArcGIS插件(5)其他技巧 by 李远祥 使用python做插件开发,除了了解ArcToolBox工具之外,还需要在了解ArcPy的相关函数和接口.只有掌握了这些,才可以顺利的开发ArcGIS插件. 但是,很多程序开发者真的不喜欢python的写法,尤其不习惯,既希望能够使用ArcPy的简洁用法,又希望在其他逻辑操作中使用自己熟悉的语言.其实python的优势之处在于其粘合度非常好,可以充分利用一些其他语言的功能. 假如程序员非常熟悉VB这个古老的语言,之前已经有一些逻辑

视觉格式化模型 在一个文档中,每个元素都被表示为0.1或多个矩形的盒子.确定这些盒子的尺寸, 属性 --- 像它的颜色,背景,边框方面 --- 和位置是渲染引擎的目标.① 在CSS中,使用标准盒模型描述这些矩形盒子中的每一个.这个模型描述了元素所占空间的内容.每个盒子有四个边:外边距边, 边框边, 内填充边 与 内容边.① 盒的种类又分为:块级盒和行内级盒.如下② 一些附加概念: 块容器盒:直接包含的全部是块级盒的盒子称为块容器盒,它本身可能不是块级盒,比如非替换行内块及非替换表格单元格,不是块