FFT是Fast Fourier Transform(快速傅里叶变换)的简称，这种算法可以减少计算DFT（离散傅里叶变换，关于此更详细的说明见后文）的时间，大大提高了运算效率，并曾经一度被认为是信号分析技术划时代的进步，其重要性由此可见一斑。闲话少叙，言归正传。基于FFT在信号分析中的重要性，其必然会成为MATLAB的座上宾。FFT算法在MATLAB中实现的函数是Y=fft(x,n)。刚接触频谱分
t检验总体来说有三种，第一种是检验某个样本均值是否等于某个值；第二种是配对样本均值是否相等；第三种是独立样本均值是否相等； 其中实现第一二种检验的是ttest，第二种检验的是ttest２；ttest使用方法如下：检验某个样本均值是否等于某个值： h = ttest(x)example h = ttest(x,m) h = ttest(x,m,Name,Value) [h,p] = tte
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2024-05-24 13:53:01
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matlab自带函数mafdr，当ttest数较多时，可直接用[FDR, Q]=mafdr(P)；但是Storey procedure在p值少于1000个时会崩溃，此时应改用BH FDR方法：mafdr(P,'BHFDR', true)。该方法对于少量ttest更稳健，但是更保守。
参考链接：https://stat.ethz.ch/pipermail/bioconductor/2014-Ja
原创
2022-08-15 17:35:41
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TTEST函数取代了Excel 2010中的T.TEST函数。
描述
该函数返回与学生t检验相关的概率。
使用T TEST来确定...
原创
2023-09-03 19:00:31
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Robotium判断测试结果的方法主要有三类：assert、is、search。assert方法除了Robotium API，还有Junit中的所有断言方法，Junit的断言方法下篇详解。
void assertCurrentActivity (String message, Class activityClass [,boolean isNewInstance])
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2024-04-22 20:48:40
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这里给出来一个利用R语言分析样品之间的t检验和秩和检验的一个例子，先贴出来代码，后面再解释具体代码如下：
data<-read.table("test1.txt",header=TRUE) #data<-read.csv("GSE32424_RPKM.csv",header=TRUE) #这里读入数据
n<-c(1:nrow(data)) #这里给一个
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2023-07-31 09:40:22
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浅谈多重检验校正FDR例如，在我们对鉴定到的差异蛋白做GO功能注释后，通常会计算一个p值。当某个蛋白的p值小于0.05（5%）时，我们通常认为这个蛋白在两个样本中的表达是有差异的。但是仍旧有5%的概率，这个蛋白并不是差异蛋白。那么我们就错误地否认了原假设（在两个样本中没有差异表达），导致了假阳性的产生（犯错的概率为5%）。如果检验一次，犯错的概率是5%；检测10000次，犯错的次数就是500次，即
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2023-07-11 16:38:53
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# 使用 Python 实现“fdr”功能的指导
作为一名刚入行的开发者，学习如何在 Python 中实现“fdr”（快速权衡风险）的功能是一个提升数据分析能力的重要步骤。本文将带你了解如何通过一系列步骤，使用 Python 实现这一功能。
## 步骤流程概览
以下表格展示了实现“fdr”的基本流程。
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 03:55:27
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# 如何实现“java TTest”
## 1. 整体流程
下面是实现“java TTest”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Java类 |
| 2 | 编写一个主函数 |
| 3 | 在主函数中添加代码 |
## 2. 详细步骤和代码注释
### 2.1 创建一个Java类
首先，我们需要创建一个Java类，用来实现“java T
原创
2023-09-29 11:34:06
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摘要关联分析，用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。这种联系反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。超市在运营中保存了交易明细帐数据，考虑根据顾客购买商品的情况，分析商品购买之间的关联，从而为超市提供合理的建议。本次试验主要有两个分析方向，分别是分析商品之间的潜在联系和分析顾客可能还会购买的商品。第
FDR校正的程序实现及严格程度对比 前言 做统计分析就离不开P value<0.05，而写过科研文章的人也都知道没有经过FDR校正的P值就像一盘散沙，不用风吹，走两步自个儿就散了。 那么FDR校正这个让人又爱又恨的东西是什么呢？又是如何实现呢？http://stat.ethz.ch/R-manual/R-d
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2023-07-20 23:24:36
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# R语言中的FDR（假发现率）解析
在生物统计学和基因组学的研究中，控制多重比较引发的假阳性率至关重要。假发现率（False Discovery Rate，FDR）是一种用于调整多重比较问题的方法，能够有效控制假阳性结果。本文将带你了解FDR的基本概念及其在R语言中的实现，并通过代码示例帮助你理解。
## FDR的基本概念
FDR是指在被认为是显著的结果中，实际上是错误的发现所占的比例。为
2018.7.16-7.20
001 将 [“a1”,”bd2”,”c3”,”d4”] 转换成 4321
002 将[“1”, “4”, “7”, “3”, “2”, “6”, “5”, “8”, “9”]变成 8642
#
003 将”a1b2c3d89d7f6e4g5” 变成它的最大数 987654321
004 把[“a”,”1”,”3”,”6”,”c”,”2”,”d”,”4”,”5”]偶数
适用于: Microsoft Excel 2010, Excel Web App, SharePoint Online for enterprises, SharePoint Online for professionals and small businesses打印 全部显示全部隐藏返回与学生 t 检验相关的概率。可以使用函数 TTEST 判断两个样本是否可能来自两个具有相同平均值的总体。要点
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2024-06-02 11:08:55
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#************************************************************ FDR校正 #************************************************************ single setwd("E:/res ...
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2021-10-09 15:51:00
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在数据分析领域，Python因其强大的统计分析能力而备受推崇。其中，t检验（ttest）是一种被广泛应用于比较两个样本平均值的统计方法。在此博文中，我们将深入探讨如何用Python实现t检验的过程，从背景描述到技术原理，再到源码分析、性能优化与扩展讨论。
## 背景描述
回顾过去，我们可以将t检验的应用历程分为几个时间节点：
1. 1908年：由威尔克斯（William Sealy Gosset
《数据分析从入门到进阶》第一章笔记t检验也称为均值检验，验证样本的均值是否满足某个常熟或者两样本之间的均值是否满足差异。 1)提出原假设与备择假设 H0：样本均值为5000毫安（原假设）；H1：样本均值不为5000毫安 2)分析概率值 pvalue大于0.05的阈值不能拒绝原假设，即认为样本均值为5000毫安的说法正确from scipy import stats
volumns=[4988,50
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2024-09-23 18:41:46
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1.什么情况下，应用t检验 1. 已知总体的均值m，或者我们假设了一个总体均值m；
2. 我们知道样本的个数n，样本的的方差var，样本的均值m；
3. 我们假设总体，或者样本都是服从正太分布的。 2. 我们的目的，就是要检验这个总体均值m是否合理 3.具体步骤：T检验的步骤H0:μ1 = μ2，即先假定两个总体平均数之间没有显著差异； 2、计算统计量t值，对于不同类型的问题选用
开发第一个struts程序 1.开发form1）建立一个类，继承ActionForm2）注册，修改struts-config.xmlName：变量名Type：类的全名例如：
[html]
view plain
copy
1. <for
多重检验中的FDR错误控制方法与p-value的校正及
校正作者：流泪鱼
设总共有m个候选基因，每个基因对应的p值从小到大排列分别是p(1),p(2),...,p(m),则若想控制fdr不能超过q，则只需找到最大的正整数i，使得 p(i)<= (i*q)/m.然后，挑选对应p(1),p(2),...,p(i)的基因做为差异表达基因，这样就能从统计
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2023-12-18 21:32:08
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