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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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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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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一、什么是卡方分布？什么是卡方检验？卡方检验有什么作用？n个独立同分布(标准正态分布N(0,1))变量的平方和服从自由度为n的卡方分布。卡方检验的基本思想是：根据样本数据推断总体分布与期望分布是否有显著性差异，或者推断两个分类变量是否相关或者独立。 一般可以设原假设为 ：观察频数与期望频数没有差异，或者两个变量相互独立不相关。 实际应用中，我们先假设原假设成立，计算出卡方值，卡方表示观
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2023-10-03 20:02:53
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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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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，
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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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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* * * * 四分位差(quartile deviation) 对顺序数据离散程度的测度 也称为内距或四分间距 上四分位数与下四分位数之差 QD = QU – QL 反映了中间50%数据的离散程度 不受极端值的影响 用于衡量中位数的代表性 未分组数据—箱线图(box plot) 用于显示未分组的原始数据的分布 箱线图由一组数据的5个特征值绘制而成，它由一个箱子和两条线段组成 其绘制方法是： 首先
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2024-01-24 08:15:33
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—-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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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
正态性检验方法有很多种，主要可以分为以下几类：图示法统计方法正态概率图、频率直方图、PP图、QQ图偏度峰度检验、皮尔逊卡方检验、K-S检验、W检验、EP检验、秩和检验、游程检验等非参检验按理说图示法应该是最简单的方法，但大多本科统计学教材并不会涉及PP图和QQ图，上网搜会发现各有各的画法云里雾里，为了防止之后再看一次又乱了所以自己再整理了一下QQ图QQ图全称是Quantile-Quantile P
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2024-07-19 10:22:55
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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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前天在天津医科大学做生物信息学分享的时候，提到了小伊老师的统计学课程，不过昨天航班晚点，来不及整理分享回答大家的疑惑，所以今天才出这30个题目。生信五周年-天津站统计学是一门很深的学问，这里仅仅是出题帮助大家熟练使用R语言来学习统计学知识需要掌握R内置数据集及R包数据集内置数据集：https://mp.weixin.qq.com/s/dZPbCXccTzuj0KkOL7R31gairway 数据集
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2023-06-25 08:36:56
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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
# Python中的卡方分位数：理解与应用
卡方分布在统计学中有着重要的应用，尤其是在假设检验和置信区间的构建中。本文将介绍卡方分位数的概念，并通过Python代码示例来展示如何使用SciPy库进行相关计算。
## 什么是卡方分布？
卡方分布是一种连续概率分布，它归属于一类重要的族群——概率分布家族。它主要用于假设检验，比如评估观察值与预期值之间的差异。特别是在分析分类变量的频数时，卡方检验
问题提出正态分布检验一次只能检验一个分组，如果有多组数据需要检验，则需要运行多次解决思路使用循环命令可以实现按一定规则计算。如果以后也经常需要使用，写成脚本调用更方便些，需要使用的时候直接调用即可。脚本针对的场景相对直接使用循环命令更广泛写，如果仅使用循环命令，很多参数与类型定义直接使用数据对应的即可，因此写脚本难度相对高一些，但是设计出可以通用的脚本也是小小的成就。设计框架函数名与参数从分组是否
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2024-07-25 15:57:43
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在统计学中，分位数是将一组数据分割成等分的值，常用来描述数据的分布情况。在R语言中，我们可以使用quantile函数来求取任意分布的分位数。
### quantile函数的基本用法
在R语言中，quantile函数可以用来计算数据的分位数。其基本语法如下：
```markdown
```R
quantile(x, probs)
```
```
其中，x是我们要计算分位数的数据向量，prob
原创
2024-03-07 04:04:09
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注：抽样分布就是统计量的分布，其特点是不包含未知参数且尽可能多的概括了样本信息。除了常见的正态分布之外，还有卡方分布、t分布和F分布为最常见的描述抽样分布的分布函数。这几个分布函数在数理统计中也非常有名。我们常说的卡方检验、t检验和F检验就跟这三个分布有关。下面分别从定义、性质、函数图像和分位数等方面介绍三大分布。 0. 分位点/分位数（Fractile）分位数是一个非常重要的概念，一开
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2024-02-29 09:00:22
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