相关系数的假设检验一. 对皮尔逊相关系数进行假设检验二.利用P值判断法三.计算相关系数四.假设检验代码实现五.计算p值法六.标记星号问题1.定义2. 使用Matlab进行3.利用spss七.皮尔逊相关系数假设检验的条件 一. 对皮尔逊相关系数进行假设检验x = -4:0.1:4;
y = tpdf(x,28);
plot(x,y,'-')
grid on % 在画出的图上加上网格线二.利用P值判
1 假设检验基本思想假设检验是由K. Pearson于20世纪提出的，之后由费希尔（Fisher）进行了细化，并最终由奈曼和E. Pearson提出了较完整的假设检验理论。假设检验的基本思想是“小概率事件”原理，其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。反证思想是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立。即为了检验一个
假设检验问题就是通过从有关总体中抽取一定容量的样本，利用样本去检验总体分布是否具有某种特性。假设检验问题大致分为两大类：参数型假设检验: 即总体的分布形式已知(如正态、指数、二项分布等)，总体分布依赖于未知参数(或参数向量)， 要检验的是有关未知参数的假设。非参数型假设检验: 如果总体分布形式未知，此时就需要有一种与总体分布族的具体数学形式无关的统计方法，称为非参数方法。例如，检验一批
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2023-08-21 23:58:53
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本文写于研究生数模竞赛之前，为清风老师课程部分笔记（时间不够，我挑的一些），部分自己补充。1 算法相关系数 （1）皮尔逊系数：前提是确定两个变量有线性相关关系 （2）显著性标记：0.5 ； 0.5* （90%） ； 0.5**（95%） ； 0.5***（99%） （3）皮尔逊假设检验相关系数条件：数据要来自正态分布的总体。 （4）检验是否符合正态分布：①JB检验（matlab；大样本）②夏皮洛-
对于 的列联表来说，第 行第 列单元的实际观测值我们可以记为 。另外，对于每一个单元，我们还有一个期望频数——如果我们的原假设是期望第 行第 列单元概率等于确定值 ，那么如果我们的样本总量为 ，那么第 行第 列单元的理想观测数应该为
文章目录一、对皮尔逊相关系数进行假设检验1.步骤2.p值判断法二、问题汇总1.在某些表格或者文献中，0.5，0.5^*^，0.5^**^，0.5^***^的含义是什么？2.如何计算各列之间的相关系数以及p值？3.如何绘制检验统计量的接受域和拒绝域？4.如何计算p值？5.如何标记显著符号？三、皮尔逊相关系数假设检验的条件 一、对皮尔逊相关系数进行假设检验1.步骤第一步： 提出原假设和备择假设（两个
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2023-06-21 23:18:02
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非参数假设检验法(总体分布的估计)在之前所研究的假设检验 都有一个共同的前提, 就是总体分布满足 正态分布 然而一般总体分布是什么样子的, 都没有办法提前知晓, 那么这个时候我们需要怎么办呢? 非参数统计方法 - 对参数总体分布的假设检验 主要有三种方法:接下来, 我们会对这三种方法一 一进行学习:分为无未知参数的卡方检验法 ( 多项分布 一般分布 ) (皮尔逊的卡方检验自由度为 样本个数 - 1
delta方法上面的流程跑通之后，对于中介分析，我们需要报告间接效应的估计值和置信区间，还有中介比例的估计值和置信区间，类似下面的这样：但是其实我们是光跑孟德尔是得不到上面的需要的值的（比如间接效应的标准误，中介比例的标准误），此时需要借助的方法之一叫做delta method。As individual level data is not available in summary data MR
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2023-09-26 21:33:29
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卡方检验是统计学中一种非常重要且应用广泛的非参数检验方法，从诞生至今已有100多年历史，在19世纪末，英国统计学家卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）在研究生物遗传学时，发现了一个问题：如何衡量观察值与理论值之间的差异程度。为解决这一问题，他在1900年发表了一篇论文，提出了一种名为卡方分布（Chi-square distribution）的新型概率分布。卡方分布为这一问题提供了一种量化方法，
对皮尔逊相关系数进行假设检验第一步：提出原假设和备择假设假设我们计算出一个皮尔逊相关系数r，我们想检验一下它是否显著地异于0。那我们可以这样设定原假设和备择假设：第二步：构造统计量在原假设成立的条件下，利用我们要检验的量构造出一个符合某一分布的统计量 **注1：**统计量相当于我们要检验的一个函数，里面不能有其他的随机变量 **注2：**这里的分布一般有四种：标准正态分布、t分布、分布、和F分布
卡方检验/列联表资料的卡方检验在临床中非常常见！因为最近又有一批临床数据要进行统计，所以趁机把卡方检验的R语言实现再重新梳理一遍。 文章目录不同类型卡方检验的选择四格表资料的卡方检验方法1方法2配对四格表资料的卡方检验四格表资料的 Fisher 确切概率法行 x 列表资料的卡方检验多个样本率的比较样本构成比的比较双向无序分类资料的关联性检验双向有序分组资料的线性趋势检验多个样本率间的多重比较Coc
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2023-07-29 14:30:03
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大数据分析为什么学习R中的假设检验? 假设检验能够确定统计意义是大数据分析中最重要的技能之一。例如，如果您观察到数据中的趋势，那么该趋势是否具有统计意义，或者数据中只是一些随机噪声?能够构造有用的假设并通过假设检验对其进行评估至关重要。 这就是为什么我们宣布R Data Analyst路径的最新功能：R中的假设检验。 什么是R中的假设检验? 大数据分析学习R中的假设检验旨在帮助您建立对关
本文介绍⽅差分析（ANOVA），并通过给出集中不同应用场景。⽅差分析（ANOVA），⼜叫F检验，简单来说，就是求得F统计量（组间⽅差/组内⽅差），然后查F表，如果⼤于临界值（⼀般是0.05显著性⽔平下）则拒绝原假设，即组间具有显著性的差异，当然R语言实现不需要查表。F检验介绍F检验用于测试两个总体方差是否相等。原假设和备择假设如下：: = (总体方差相等): ≠ 如果P值小于显著性水平（可以
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2023-09-11 12:33:40
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最近在图书馆借了本《R和ASReml-R统计分析教程》，林元震和陈晓阳主编的关于R的书籍，当时看上这本书的原因在于里面以统计学知识为主，作为R语言实战的良好补充，虽然R语言实战是一本相当详实的介绍R语言的书，但是其中的统计学原理往往一笔带过（虽然本书也不是很详尽），但是作为一个数据分析从业人员，我感觉对于很多统计理论，达到可以讲明白原理和逻辑就可以，具体的计算过程和推导反而在其次，而最重要的是在什
# R语言中使用Kruskal检验的方案
## 1. 引言
Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验，用于比较三个或三个以上独立样本的中位数是否存在显著差异。在许多实际场景中，我们可能并不满足正态分布的条件，这时Kruskal检验是一个理想选择。本文将通过一个具体案例展示如何在R语言中使用Kruskal检验，以解决特定的统计问题。
## 2. 项目背景
假设我们希望研究不同肥料对植物生
# R语言中的平稳性检验
## 1. 引言
在时间序列分析中，平稳性是一个重要的概念。一个时间序列被认为是平稳的，意味着它的统计特性（如均值和方差）在时间上是恒定的。平稳性检验是判断一个时间序列是否平稳的方法。在R语言中，我们可以使用一些内置的函数来进行平稳性检验。
## 2. 平稳性检验的流程
下面是平稳性检验的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[导入数
原创
2023-09-08 06:48:46
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特征选择 (feature_selection)Filter移除低方差的特征 (Removing features with low variance)单变量特征选择 (Univariate feature selection)Wrapper递归特征消除 (Recursive Feature Elimination)Embedded使用SelectFromModel选择特征 (Feature se
本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下：（1）单变量的异常检测（2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测（3）通过聚类进行异常检测（4）对时间序列进行异常检测一、单变量异常检测本部分展示了一个单变量异常检测的例子，并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上。在该例中，单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现，并
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2023-07-09 17:37:26
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1. 什么是Cramér’s V 相关系数在统计中，Cramér’s V (又称为Cramér’s phi，表示为φc) 是一个衡量两个 分类变量之间关联的度量，它是一个介于0和+1(包括)之间的值， 0表示两个变量无关，1表示完全相关。它是基于Pearson’s chi-squared statistic（皮尔森的卡方统计），由Harald Cramér于1946年发表的。所以在介绍Cramér
在回归模型中，我们需要判断模型是否很好地拟合实际数据，一般来讲会有以下方法： R平方：表示Y变量中的方差有百分之多少是可以预测的，R平方越高，Y中的方差就预测得越准确，模型的拟合程度也就越高。举个例子，R平方=10%，表示Y中有10%的方差是可以通过X预测出来的。 F检验(F - test)：主要用以判断两个总体(Population)的平均值是否存在显著差异(Signific
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2023-09-20 10:31:57
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