1. R语言中各种分布
rnorm(n,mean=0,sd=1)
rexp(n,rate=1)
rgamma(n,shape,scale=1)
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2023-05-30 13:18:03
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R语言卡方检验与结果可视化1，卡方分析简介与实例 2，R语言chisq.test() 3，基于ggstatsplot包的可视化分析卡方分析简介与实例：卡方检验是生物学中应用很广的一种假设检验，可以通过对构成比，率进行检验，进而判断分类资料间的偏差程度。若卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小。其中卡方分析的原假设是观察频数与期望频数无差别，所以说当p值显著时，则拒绝原假设，认为二者之间有
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2023-06-25 10:39:01
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作者介绍知春里@伟仔选R还是Python？ “球鞋是买阿迪还是买耐克？” “午餐吃肯德基还是麦当劳？” “拿到阿里和腾讯的Offer，去哪一家？” “你女朋友和你妈同时掉水里了，先救谁？” &n
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2024-08-22 12:29:19
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统计学上分布有很多，在R中基本都有描述。因能力有限，我们就挑选几个常用的、比较重要的简单介绍一下每种分布的定义，公式，以及在Ｒ中的展示。统计分布每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，
R语言的各种统计分布函数1.二项分布Binomial distribution：binom 二项分布指的是N重伯努利实验，记为X ~ b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p) pbinom(q,size,prob)， q是特定取值，比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率 dbinom(x,size
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2023-08-29 20:09:45
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在R语言统计分析中，逆卡方分布是一个重要的概念。它通常用于假设检验中，尤其是在方差分析和回归分析的背景下。本文将详细阐述如何解决R语言中的逆卡方分布问题。以下是整个过程的详细记录。
### 协议背景
在使用逆卡方分布之前，我们需要理解它的重要性及其在统计学中的应用。逆卡方分布是指卡方分布的倒数，这在一些模型中显得尤为重要。下图展示了逆卡方分布的基本关系，表明了它与其他分布的关系。
```me
—-其他常见的概率分布1—- dbinom(k,n,m)用于计算二项分布概率 k是发生的次数，n是共次数，p是概率> dbinom(3,10,0.7)
[1] 0.009001692卡方分布回顾 卡方分布的特征： 上图可以看出，自由度k值越大，其图像越接近正太分布的图像。 由上图可知，分布函数可由自由度和卡方值求得，则 自由度和分布函数(面积)可求出卡方值。 其中分布函数(面积）也为
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2023-07-07 14:42:50
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R实战|卡方检验及其可视化卡方检验卡方检验是一种以 分布为基础的用途广泛的假设检验方法。是一种非参数检验方法。 检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。它的无效假设
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2023-08-04 22:24:12
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# 基于R语言产生卡方分布的探讨
卡方分布（Chi-squared distribution）在统计学中是一种重要的概率分布，广泛应用于假设检验和信赖区间估计等多个领域。本文将介绍如何使用R语言生成卡方分布，并展示基本的代码示例和流程图，最终让读者对卡方分布及其应用有更深入的理解。
## 什么是卡方分布？
卡方分布是一种连续概率分布，主要用于检验观察数据与期望数据之间的符合程度。在实际应用中
统计变换+位置调整+整合统计变换位置调整整合集合集合对象和统计变换改变图形属性和数据集例：nlme包的Oxboys数据集 统计变换统计变换可将输入的数据集看做输入，将返回的数据集作为输出，因此统计变换可以向原数据集中插入新的变量。例如，常被用来绘制直方图的stat_bin统计变换会生成如下变量：
count，每个组里观测值的数目；
density，每个组里观测值的密度（占整体的百分数/组宽）；
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2024-06-03 10:05:36
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要使用R语言画卡方分布的概率密度图，可以使用R内置的“dchisq”函数，该函数可生成卡方分布的概率密度函数(PDF)值。以下是一个示例代码，该代码绘制自由度为10的卡方分布的概率密度图，横坐标为0到30：# 设置横坐标范围
x <- seq(0, 30, length=100)
# 绘制卡方分布概率密度图
plot(x, dchisq(x, df=10), type='l', col='
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2023-05-22 11:20:29
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前言这是R语言和医学统计学的第3篇内容。主要是用R语言复现课本中的例子。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版，封面如下：四格表资料的卡方检验使用课本例7-1的数据。首先是构造数据，本次数据自己从书上摘录。。ID<-seq(1,200)
treat<-c(rep("treated",104),rep("placebo",96))
treat<- factor(treat)
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2023-10-30 21:34:09
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皮尔森拟合优度卡方检验ks检验列联表数据独立性检验符号检验秩相关检验wilcoxon检验参考资料 皮尔森拟合优度卡方检验该检验的主要目的是： 由样本评估群体是否符合某种分布情况。假设H0：群体具有某分布 备选假设H1：群体不具有改分布 思路：将数轴分为m组，样本数据会落入不同的组内。根据假设H0的分布，我们可以确定各个组的预期个数，然后与各个组的实际个数一起构造统计量K。 结论：当n趋于
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2023-08-21 18:13:37
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上次讲到单因素方差分析：（生物信息学）R语言与统计学入门（二）——单因素方差分析_李京弦的博客-CSDN博客上次说到t检验，是检验两组数据的均数差异，链接如下：（生物信息学）R语言与统计学入门（一）——t 检验_这次我们来介绍一下单因素方差分析。单因素方差分析：方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上
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2023-06-25 10:40:18
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为了提高评分卡模型的开发效率，我为 R 语言社区贡献了一个开源项目 scorecard 包 (HomePage, Github, CRAN)。该 R 包提供了评分卡开发过程中的常用功能，包括变量粗筛、分箱与 woe 转换、模型评估、评分刻度转换等。评分卡模型的开发流程通常包括以下五个主要步骤：数据准备、WOE 分箱、模型拟合、模型评估、评分卡刻度。下面结合 scorecard
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2023-08-04 19:09:56
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若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，...,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution）。 The (non-central) Chi-Squared DistributionDescriptionDensity, distribution
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2023-05-29 16:28:34
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题目：常用统计分析中的7大类型：描述统计、频数表分析、方差分析、t检验、卡方检验、线性回归、相关分析。1、描述统计data=mtcars
summary(object = data['disp'],digits = 7)
summary(object = data['mpg'],digits = 7)
summary(object = data['cyl'],digits = 7)结果： 2、频数
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2023-06-21 18:23:14
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在R语言中，当我们需要了解卡方分布（Chi-Squared Distribution）的密度函数时，这个问题往往对初学者尤其具有挑战性。卡方分布是一种重要的统计分布，用于许多统计分析中，例如假设检验。本文将详细阐述如何在R语言中使用卡方分布的密度函数，解决可能出现的相关问题，并提供优化建议。
### 问题背景
在进行统计分析时，很多人会遇到如何使用R语言中的卡方分布密度函数的问题。以下是一些常
# 科普文章：R语言中的卡方图
## 什么是卡方图？
卡方图（Chi-Square Plot）是一种用于可视化两个变量之间关系的图表。它通常用于比较观察值与期望值之间的差异，从而帮助我们判断两个变量是否相关。
在R语言中，我们可以使用`mosaic`包来绘制卡方图。接下来，我将介绍如何使用R语言绘制卡方图，并附上代码示例。
## 绘制卡方图的步骤
### 第一步：安装mosaic包
在
原创
2024-05-12 06:36:05
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# R语言中的卡方计算
卡方检验是一种广泛应用于统计学的假设检验方法，主要用于检验变量之间的独立性或配比的显著性。R语言作为一种强大的统计分析工具，提供了丰富的函数和包来进行卡方检验。本文将介绍R语言中的卡方计算，包括基础概念、应用实例、以及如何可视化数据分析的结果。
## 1. 卡方检验的简介
卡方检验通常用于以下两个方面：
- **独立性检验**：用来判断两个分类变量是否相互独立。
-
原创
2024-08-30 06:41:56
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