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1.What are “Parametric Statistics”? 统计中的参数指的是总体的一个方面,而不是统计中的一个方面,后者指的是样本的一个方面.例如,总体均值是一个参数,而样本均值是一个统计量.参数统计检验对总体参数和数据的分布进行假设.这些类型的测试包括学生的T测试和方差分析测试,假设数据来自正态分布. A parameter in statistics refers to an aspect of a population, as opposed to a statistic,

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1 显著性差异 如果样本足够大,很容易有显著性差异.样本小,要有显著性差异很难. y是因变量,x是自变量 2 F-test与T-test Ftest也称ANOVA,是用来检测一个y下的不同level的x (也就是组别)下的差异. y是连续变量,x是离散变量,比如类别1,类别2,类别3. 当x的类别只有两类的时候,Ftest等价于Ttest,也就是说T-test是一种特殊的F-test. 2.1 样本大小和适合数据类型 For using T-test on ordinal data, exist

Statistics in Python Materials for the “Statistics in Python” euroscipy 2015 tutorial. Requirements Standard scientific Python environment (numpy, scipy, matplotlib) Pandas Statsmodels Seaborn To install Python and these dependencies, we recommend th

Wilcoxon signed-rank test应用于两个related samples Mann–Whitney U test也叫Wilcoxon rank-sum test,应用于两个independent samples的情samples size小的时候,是有列表的,sample size大到20左右时,就可以使用正态分布来近似,不查表了. 两种都是非参秩和检验,Mann-whitney检验在spss里面有专门的模块而没有wilcoxon,sas分析的话用wilcoxon居多,公式和统

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这

转载:http://www.bio-info-trainee.com/1327.html 收集了那么多的癌症细胞系的表达数据,拷贝数变异数据,突变数据,总不能放着让它发霉吧! 这些数据可以利用的地方非常多,但是在谷歌里面搜索引用了它的文章却不多,我挑了其中几个,解读了一下别人是如何利用这个数据的,当然,主要是用那个mRNA的表达数据咯! 第一篇:http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0111146 这篇文

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(Gene prediction and comparison) 使用基于基因组序列的从头预测方法(Ab initio methods)(同时分别使用头预测软件( GENSCAN和 AUGUSTUS)和预测exon和intron的剪切位点.)和基于证据支持的基因预测(Evidence-based methods)(与dog和human比较).得到不同基因座数目.最后做了一个panda的参考基因集.   (measure the quality of gene prediction):通过比较不同

7.3相关 相关系数可以用来描述定量变量之间的关系.相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1).除了基础安装以外,我们还将使用psych和ggm包. 7.3.1 相关的类型 1.Pearson.Spearman和Kendall相关 Pearson积差相关系数衡量了两个定量变量之间的线性相关程度.Spearman等级相关系数则衡 量分级定序变量之间的相关程度.Kendall’s Tau相关系数也是一种非参数的等级相关度量.

R语言-组间差异的非参数检验 7.5 组间差异的非参数检验 如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设,可以转而使用非参数方法.举例来说,若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系,那么你可能会希望使用本节中的方法. 7.5.1 两组的比较 若两组数据独立,可以使用Wilcoxon秩和检验(更广为人知的名字是Mann–Whitney U检验)来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的(即,在一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体要大).调用格式为: 其中的y是数值型变量,而x是一个二分变量

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Nature 2020 汇报PPT: 链接:https://pan.baidu.com/s/1RWx6miX6iZUNgNfV9B69FQ 提取码:x5cz 基础概念: 分位数:https://www.zhihu.com/question/67763556 线性回归检验:https://www.cnblogs.com/tinglele527/p/12015449.html https://www.zhihu.com/question/

在<如何计算假设检验的功效(power)和效应量(effect size)?>一文中,我们讲述了如何根据显著性水平α,效应量和样本容量n,计算功效,以及如何根据显著性水平α,功效和样本容量n,计算效应量.但这两个应用都属于事后检验,也就是说,就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想,我们也没有办法改变.因此,我们最好事先就把我们想要达到的功效和效应量确定好,然后根据显著性水平α,功效和效应量,计算样本容量n.这种事前检验的应用用得比较多. 此外,我们都知道,如果假设检验选取的样本量很小,那么

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孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T

  本文是在模仿中精进数据分析与可视化系列的第一期--颗粒物浓度时空变化趋势(Mann–Kendall Test),主要目的是参考其他作品模仿学习进而提高数据分析与可视化的能力,如果有问题和建议,欢迎在评论区指出.若有其他想要看的作品,也欢迎在评论区留言并给出相关信息.   所用数据和代码的下载地址如下: 链接:https://pan.baidu.com/s/1IixHE9aPf1u9qFkdAdHQaA 提取码:hmq2 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 简介   本次要模仿

临床试验的参数估计中,评价指标有确定的估计目标 ,临床试验目的需通过参数估计(含相应的可信区间估计)的方法证明评价指标不低于目标值时,可根据单组目标值法样本量公式计算. 例:欲证明器械A的诊断准确性非劣于同类已上市器械B,其中器械B的灵敏度估计值为95%,特异度估计值为97%,预期器械A能达到与器械B相同的灵敏度与特异度,设器械A的灵敏度目标值为90%,特异度目标值为92%,脱落率20%,一类错误0.05,检验效能80%,计算该试验需要的总样本量.PASS操作如下: 根据灵敏度可计算阳性组样本量

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计

The Lady Tasting Tea - How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century 本书只讨论了20世纪这100年间的统计大变革. 一般的书读读就行,唯独这本书需要慢慢品读,让统计的思想深入骨髓. 这本书不适合空读,而要结合自己对统计学的理解来读,遇到不懂的时候不要跳过,停下来仔细查阅相关资料,而后一旦理解了书中的总结,就很难忘记了. 需要做的事: 深刻揣摩每段历史中核心的统计学问题: 整理书中的天才们,出现