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

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

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

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

在导入数据并且将数据进行组织和初步可视化以后,需要对数据进行分布探索和两两关系分析等.主要内容有描述性统计分析.频数表和列联表.相关系数和协方差.t检验.非参数统计. 7.1描述性统计分析 7.1.1方法云集 书上说,R中的描述性统计量函数“多的尴尬”.summary函数返回最大值.最小值.上下四分位数.中位数.平均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计.还讲了apply.sapply函数,写了峰度和偏度.fivenum函数可以返回图基五数,即最小值,下分位数,中位数,上四分位数,最大值. 扩展:

在读到<R语言实战>(第二版)P143页有关卡方独立性检验所记 假设检验 假设检验(Test of Hypothesis)又称为显著性检验(Test of Ststistical Significance). 在抽样研究中,由于样本所来自的总体其参数是未知的,只能根据样本统计量对其所来自总体的参数进行估计,如果要比较两个或几个总体的参数是否相同,也只能分别从这些总体中抽取样本,根据这些样本的统计量作出统计推断,籍此比较总体参数是否相同.由于存在抽样误差,总体参数与样本统计量并不恰好相同,因此判

R 语言实战(第二版) part 2 基本方法 -------------第6章 基本图形------------------ #1.条形图 #一般是类别型(离散)变量 library(vcd) help(Arthritis) #类风湿性关节炎新疗法研究结果 head(Arthritis) count <- table(Arthritis$Improved) barplot(count,main="simple bar plot",xlab = "improvement

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^)

你的名字叫czy是吧 (mynameisczy.pas/.c/.cpp) 尽管czy放了那么多只NTR酋长,也没能拦住黄巨大.黄巨大和czy相遇了…… “你的名字叫czy是吧” “……” “我们来单挑吧” “……” Hzw和czy决定用投骰子单挑.这骰子有6面,分别是1.1.1.2.2.2.如果投中1就是黄巨大赢一局,如果投中2就是czy赢一局.如果比对方多赢两局就获胜了.很公平吧?但是猥琐的czy捏碎了一张魔法卷轴,使得他可以把骰子投到2的概率改为p/q的形式(p,q为整数),但是他也不能确定

/* (程序头部注释开始) * 程序的版权和版本声明部分 * Copyright (c) 2016, 广州科技贸易职业学院信息工程系学生 * All rights reserved. * 文件名称: 蓝桥杯赛题 * 作    者:   彭俊豪 * 完成日期:   2016   年 04月 01日 * 版 本 号:      001 * 对任务及求解方法的描述部分 * 问题描述: 我们来玩一个游戏.同时掷出3个普通骰子(6个面上的数字分别是1~6).如果其中一个骰子上的数字等于另外两个的和,你就赢

检验某学区所有在售房源中,小区与楼栋类别(低层:多层;小高层:高层)是否相关 导入数据: > house<- read.table("house_data.txt", header = TRUE, sep='|',fileEncoding ="UTF-8", stringsAsFactors = FALSE, colClasses = c("character","character","numeric&

Hypothesis Testing What's Hypothesis Testing(假设检验) Hypothesis testing is the statistical assessment of a statement or idea regarding a population. A hypothesis is a statement about the value of a population parameter level developed for the purpose o

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &

题目描述: 我们来玩一个游戏. 同时掷出3个普通骰子(6个面上的数字分别是1~6). 如果其中一个骰子上的数字等于另外两个的和,你就赢了. 下面的程序计算出你能获胜的精确概率(以既约分数表示) public class Main { public static int gcd(int a, int b) { if(b==0) return a; return gcd(b,a%b); } public static void main(String[] args) { int n = 0; for

7.2 频数表和列联表 > library(vcd) > head(Arthritis) ID Treatment Sex Age Improved 1 57 Treated Male 27 Some 2 46 Treated Male 29 None 3 77 Treated Male 30 None 4 17 Treated Male 32 Marked 5 36 Treated Male 46 Marked 6 23 Treated Male 58 Marked 7.2.1 生成频数表