聚类是将数据点归到多个簇当中，并将相同的数据点出于同一个簇，而不相似的数据点处于不同的簇聚类性能度量（看聚类结果有无参考模型）大致有两类：“内部指标”和“外部指标” 内部指标有：Jaccard系数、FM指数、Rand指数（值在[0,1]内，越大越好） 外部指标有：DB指数（越小越好）、Dunn指数（越大越好）距离计算需要满足：非负性、同一性、对称性、直递性（三角不等式）最常用的是闵科夫斯基距离（一
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2024-07-20 23:54:18
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线性回归案例介绍：根据房屋的居住尺寸来预测房价。分析：每个居住尺寸对应一个唯一且给定的住房价格，因而这是个监督学习问题。我们希望获得居住尺寸与房价两个变量之间的关系，这是个回归问题。由于求取的是线性模型，故而得到的是线性回归问题。线性回归模型是监督学习模型中最基本的模型数据分析： m为数据集中的样本数量 x为输入数据，也称为特征 y为目标数据，也称为标签 （xi,yi）为数据集中第i个样本构建模型
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2024-04-11 21:33:10
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前言在之前的两篇文章中，我介绍了t检验和卡方检验，在这篇文章中，我会讲述另一种重要的分布F分布以及与其相关的假设检验方法方差分析(ANOVA),首先我们先来看一下如何定义F分布。F分布事实上，F分布与卡方分布有很高的关联性，F统计量可以可以理解为是两个卡方统计量的商，更具体一点，假设随机变量U1符合自由度为v1的卡方分布，随机变量U2符合自由度为v2的卡方分布，那么我们称随机变量F=(U1/v1)
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2024-06-03 21:20:39
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单样本K-S检验是一种针对单个变量的数据分布进行的探索类别的检验方法。它不需要将数据分组，直接对原始数据的n个观测值进行检验，单样本K-S检验主要用于连续型数据。其中可检验分布类别有正态分布、平均分布、泊松分布、指数分布等。通常用到最多的就是检验是否服从正常性分布。 下面，我们通过实际案例来详细讲解单样本K-S检验数据是否符合正态分布。我们搜集了472例减肥前体重数据，检验该数据整体上是否服从
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2024-01-29 16:49:21
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在GWAS研究中，Manhattan plot和QQ plot是最常画的两类图，它们可以把跟研究的性状（比如，基因型和身高）显著相关的基因位点清晰地展现出来，不少读者朋友应该都懂得如何画这样的图，但我想应该不是每个人都能够真正知道其中所蕴含的道理。Manhattan plot（曼哈顿图）比较简单，它是把GWAS分析之后所有SNP位点的p-value在整个基因组上从左到右依次画出来。并
假设检验 原假设：解释变量与被解释变量之间无差别（无影响），也就是说解释变量不影响被解释变量。空间计量的一般步骤 ①进行空间矩阵的制作，其中经常使用的是反距离矩阵。最终的矩阵要是标准化的正定矩阵。 ②进行豪斯曼检验 原假设：空间固定效应联合不显著 & 时间固定效应联合不显著 分别对应两个p值，其中当第一个p值小于0.01时（p值最大不得超过0.1，以下所说的p值情况都是这样的），拒绝原假设
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2023-12-17 19:09:26
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文章目录一、MSE二、RMSE三、MAE四、mse，rmse，mae代码实现五、相对而言 最好的评价指标 R Squared1、R squared 代码实现 一、MSE 但MSE均方误差有个缺点 就是MSE与y的量纲不同 比如y的量纲为万元 那MSE的量纲就是万元的平方。二、RMSE三、MAERMSE的量纲与原始y的量纲相同四、mse，rmse，mae代码实现注意：线性回归衡量指标 在这里使用波
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2024-05-16 09:19:09
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在mm32f3270上为micropython创建ADC模块（2）苏勇，2021年10月 文章目录在mm32f3270上为micropython创建ADC模块（2）前情回顾实现启动ADC转换器的思路实现ADC API的回调函数实现ADC的实例化函数adc_find()make_new()其它常规实现函数一些收尾工作实际执行 前情回顾在上文中，我根据micropython开发文档中的约定，设计了ma
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2024-09-23 06:45:20
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牛顿方法做似然函数最大（小）化： 一般过程都是，求出一个似然函数，求导使导数等于零，然后导数为零处就是极值，使导数等于零的这一步就可以用牛顿方法来做， θ:=θ−l′(θ)l′′(θ)由于
θ是矢量，引入hessian矩阵H
θ:=θ−H−1∇θl(θ) Hij=∂2l(θ)∂θiθj牛顿方法就是这样一个参数更新过程，取正切，即导数的数学意义，延长切线与水平轴相交于一点，这点就是新参数取
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2024-05-13 12:53:52
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小编阅读了一篇《Nature human behaviour》编辑部于前几天发表的一篇文章 [1]，内容与统计报告的书写以及P值有关，对于各位读者可能有帮助，它的中文译文如下：摘要此杂志社发表的大多数实证性文章使用零假设显著性检验（NHST）。在大多数情况下，研究人员依赖P值来确定研究结果的科学或实践意义。然而，统计学显著性单独所能提供的信息非常有限，对于推断这些科学或政策的意义其实用处
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2024-10-23 06:43:37
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目录1、数据采集2、数据是否服从正态分布3、T检验（T Test）4、方差分析（ANOVA）5、卡方检验（Chi-square Test）6、灰色关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA）7、弗里德曼检验（Friedman Test）8、箱图（Box）1、数据采集1、数据分类定性观察、访谈、调查定量手动测量、自动测量、问卷打分主观等级、排序、感觉、有用性客观时间、数量、错误
Python技术可做web开发很多人只了解Java、PHP可做web开发，但针对Python也可以做web开发却了解很少。很多人将会不清楚，Python实际上是和互联网技术一起长大的。做为动态性语言，而且具备高些的抽象层次的Python和Perl，迅速就被开发者们发觉更合适用以开发网址，并在初期互联网技术的盛行全过程中充分发挥关键功效。Python技术可做数据统计分析从现阶段的销售市场而言，能用于
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2023-08-15 23:51:34
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Python拥有丰富和强大的库，被称为“胶水语言”，能够运用到各种领域，吸引了很多人前来学习。Python如此火爆，学习Python怎么样？学完后除了可以从事人工智能相关工作外还可以干什么呢？下面我就为大家介绍一下。一、Python可以用于Web开发Django和Flask这样基于Python的Web框架在web开发中变得非常流行。这些web框架用Python创建服务器端代码后端代码。这些代码在服
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2023-08-09 18:51:00
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为什么要学Python, 就算学会了Python 可以用来干什么呢? 一般都会首先想到爬虫。当然爬虫只是python可以做到的一部分，比如：1.可以做web应用开发豆瓣、知乎的架构是基于Python语言，youtube 世界最大的视频网站也是Python开发的哦2.网络爬虫会自动的爬取网页上的内容.爬取后的数据分析与计算3.AI 人工智能 与机器学习现在的人工智能非常的火爆,各种培训班都在疯狂打广
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2023-06-28 01:42:12
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# R语言豪斯曼检验面板回归结果解读
在面板数据分析中，豪斯曼检验(Hausman Test)是用于选择固定效应模型和随机效应模型的一个重要步骤。本文将通过详细的步骤指导小白完成豪斯曼检验的实施和结果解读。为了更加清晰地传达信息，我们将分多个步骤，并用表格、类图、旅行图等方式简化理解。
## 流程概述
下面是进行豪斯曼检验的基本步骤：
| 步骤 | 描述
描述性分析描述性统计分析是关于数据的描述和汇总。它使用两种主要方法：定量方法以数值方式描述和汇总数据。可视化方法通过图表，曲线图，直方图和其他图形来说明数据。一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。本文将细致讲解如何使用python进行描述性分析的
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2023-10-11 15:43:26
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GEE上的MK趋势检验分析可以参考本文总结了基于python的MK趋势检验代码，为了方便大家使用，也记录了输入格式。MK趋势检验结果并绘制折线图对Excel一行一行计算标准分数Z判断两个时间序列是否有交点，交点位置一、MK趋势检验结果出图结果展示： 输入格式： *Excel里面的数字格式要改成数值类型 读取数据，提取年份和趋势分析数据：import numpy as np
import pand
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2023-10-08 12:44:11
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置换检验 置换检验（permutation test）：利用样本数据的全（或随机）排列，进行统计推断的方法。特别适用于总体分布未知的小样本资料。 结合GSEA，解释permutation test：首先，有两种phenotype（treat和control）的RNA-seq的结果，即每个基因在这两种phenotype中的表达量。这两种phenotype可看做是置换检验中的A、
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2024-03-20 17:10:06
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python可以用来开发网站吗 阅读：65作者：小新这篇文章给大家分享的是有关python可以用来开发网站吗的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。python可以开发网站，python在web开发方面强大的开发框架是django。做网站开发之前，同样要掌握一些python的基础语法。1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要
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2023-08-15 12:20:08
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非参数检验（non-parametric test）：对总体分布形式没有要求，不比较总体参数，只比较总体分布的位置是否相同，也被称为无分布方法（distribution-free method）。相对于参数检验基本只能用于数值型数据的情况，非参数检验还可以用于类别型数据。 由于很多参数检验要求总体服从正态分布，因此对于不服从正态分布的情况，统计学家想到用排序的方法来规避，用样本的排序情况
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2024-08-02 16:17:07
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