区别：假设检验通常是检验样本对应的总体之间是否有显著性差异而关联性检验是检验是否显著相关。 一、单样本t检验 1、设计思想： 两个总体，总体A已知；总体B未知，但其样本已知，问题是未知总体B与已知总体A之间有无差异？实际上是验证该样本是否就是来自这个已知总体A？ 2、适用： （1）已知一个总体和未知总体中的一个样本。 （2）样本数据符合正态分布，不符合时应采用非参检
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2023-10-22 18:45:14
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### 多组配对样本 R语言绘图
在统计分析中，多组配对样本的比较是一种常见的数据分析方法。这种方法通常用来比较同组对象在不同条件下的表现。本文将介绍如何使用 R 语言绘制多组配对样本的关系图，并附上相应的代码示例。文章还将使用 mermaid 语法展示关系图和流程图，帮助读者更好地理解整个过程。
#### 一、背景知识
多组配对样本指的是在同一组的不同条件下测量的数据，例如对同一组患者在治
一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述：均值：标准差：方差：均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例，[0, 8, 12, 20]和[8, 9, 11, 12]，两个集合的均值都是10，但显然两个集
倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量（confounding variable）较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。 为什么
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2023-09-11 12:31:43
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A、lncRNA和miRNA的区分筛选，最后将患者ID和临床信息进行配比，...
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2023-05-07 20:04:03
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单样本T检验小贴士 T检验，亦称student T检验(Student's T test)，主要用于样本含量较小(例如n < 30)，总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用T分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与F检验、卡方检验并列。T检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。 上期，我们详细学习了参数类假设检验：比较均
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2024-03-11 11:44:24
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方差分析泛应用于商业、经济、医学、农业等诸多领域的数量分析研究中。例如商业广告宣传方面，广告效果可能会受广告式、地区规模、播放时段、播放频率等多个因素的影响，通过方差分析研究众多因素中，哪些是主要的以及如何产生影响等。而在经济管理中，方差分析常用于分析变量之间的关系，如人民币汇率对收益率的影响、存贷款利率对债券市场的影响，等等。协方差是在方差分析的基础上，综合回归分析的方法，研究如何调节协变量对因
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2023-08-29 20:12:54
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倾向得分匹配法是一种研究方法，它在研究某项治疗、政策、或者其他事件的影响因素上很常见。对于经济、金融学领域来说，比如需要研究某个劳动者接受某种高等教育对其收入的影响，或者比如研究某个企业运用了某项管理层激励措施以后对企业业绩的影响。如果我们简单地将是否执行了某项时间作为虚拟变量，而对总体进行回归的话，参数估计就会产生偏误，因为在这样的情况下，我们只观察到了某一个对象他因为发生了某一事件后产生的表现
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2024-07-10 05:28:42
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r语言混合样本问题主要是在处理多种类型的样本数据时，如何有效地进行统计分析和建模。混合样本在科研、市场分析等领域都有广泛的应用，特别是在生态学和医学研究中。本文将详细探讨如何解决“r语言混合样本”问题，从协议背景到多协议对比，分几个部分进行详细阐述。
### 协议背景
混合样本的概念是围绕数据来源的多样性而生。首先，我们要认识到，不同来源的数据在特征分布、采样方式等方面有本质上的区别。为了更好
R语言是一种广泛应用于数据分析和可视化的编程语言。它提供了丰富的绘图功能，可以帮助我们更好地理解数据和模式。在本文中，我们将介绍如何使用R语言绘制配对图，并通过代码示例详细说明其实现过程。
配对图是一种常用的数据可视化方法，用于比较两个相关变量之间的关系。它可以帮助我们发现变量之间的趋势和相关性，并提供了一个直观的方式来展示数据。
在R语言中，我们可以使用ggplot2包来创建配对图。首先，我
原创
2023-10-19 12:15:38
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ZSCIt检验，主要用于样本含量较小(例如 n<30)，总体标准差 σ 未知的正态分布资料，其中又将其分为了配对t检验和成组t检验，那如何利用GraphPad prism进行t检验呢？一、原理及意义配对t检验：又称配对样本均数t检验，是组内设计的比较，即相同被试者都接受相同的实验处理，所检验的对象是同一组别。成组t检验：又称独立样本t检验，是组间设计的比较，即不同被试者接受不同的实验处理，所
在机器学习中，理解协方差矩阵的关键在于牢记它计算的是同一个样本不同特征维度之间的协方差，而不是不同样本之间。拿到样本矩阵之后，我们首先要明确一行是样本还是特征维度。 一般来说，样本矩阵中一行是一个样本，一列为一个特征维度。所以要按列计算均值（期望），再按行计算出协方差矩阵，把每一行的协方差矩阵相加再除以行数（即样本数），得到样本矩阵的协方差矩阵一、协方差 从公式上看，协方差是两个变量与自身期望做差
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2023-10-19 15:08:53
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样本量问题真的是好多人的老大难，是很多同学科研入门第一个拦路虎，今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题，我想想不止是本科生对这个问题不会，很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白，那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑，也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发。样本量计算的逻辑还记得我们最开始接触统计推断的时候，大家都知道一个词叫做原假设，原假设
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2023-10-08 19:35:38
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前言：R语言是实践统计学和机器学习的良好工具，个人觉得相比Python比较容易学习。协方差，皮尔逊系数以及斯皮尔曼系数的具体统计学或数学意义就不在此过多描述，主要是解释其R语言代码实现，将分别使用公式的方式计算以及直接调用现有function的方式，以下是具体操作。（一）首先导入数据并绘制图像，数据是介个样子： 直接复制下面即可放到txt文本文件中就跟上面一样了，或者你也可以自己写数据，csdn这
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2023-08-21 13:53:23
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功效分析:可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量,也可以在给定置信水平的情况下,计算某样本量内可以检测到的给定效应值的概率1.t检验 案例:使用手机和司机反应时间的实验 1 library(pwr)
2 # n表示样本大小
3 # d表示标准化均值之差
4 # sig.level表示显著性水平
5 # power为功效水平
6 # type指的是检验类型
7 # al
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2023-06-20 16:31:16
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第一部分-协方差的意义和计算公式学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而过。很显然，均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是很有限的，而标准差给我们描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例，[0，8，12，20]和[
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2023-08-31 09:31:59
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我们已经知道，为了检验不同群体的某个特征差异，可以使用独立样本 t 检验。然而如果遇到同一个体进行前后两次测试呢，我们是否可以把前测和后测的数据作为两个群体，使用独立样本 t 检验来检验两者的差异性呢？答案是不可以的，因为我们研究的是同一个样本实施测试前后的差异，前测和后测由于都是在同一个样本上采集数据，必然会存在一定的相关，如果忽略这种相关性就会浪费一定的统计信息，我们必须寻找其他的统计
一、论文简述1. 第一作者：Jia-Ren Chang2. 发表年份：20183. 发表期刊：CVPR4. 关键词：端到端训练、连接体、空间金字塔池化、堆叠沙漏的3D CNN、回归5. 探索动机：仅仅利用不同视角下的强度一致性约束已经不足以在不适定区域得到精确的对应关系的估计，而且在弱纹理区域这个约束是无效的，好的解决方式是将全局上下文信息融合到立体匹配中。6. 工作目标：如何有效地利用上下文信息
# R语言中的样本离差阵：深入理解数据的分散性
在数据分析中，衡量数据的离散性是非常重要的。这时，样本离差阵（或称为偏差阵）就是一个常用的统计工具。样本离差阵可以帮助分析人员理解数据的分布情况，进而进行有效的数据决策。本文将深入探讨如何在R语言中使用样本离差阵，并通过代码示例进行说明。
## 什么是样本离差阵？
样本离差阵是指每个数据点与样本均值之间差异的平方和。数学表达式为：
\[
D =
# 如何在R语言中计算样本偏度
## 一、引言
样本偏度是统计学中一个重要的概念，它衡量了一组数据的分布的非对称程度。正偏度表示数据向右偏斜，负偏度表示数据向左偏斜。在R语言中，我们可以轻松计算样本偏度。本文将逐步引导你完成这一过程，并附上详细的代码示例和解释。
## 二、流程概述
计算样本偏度可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 内容 |
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原创
2024-10-01 06:44:34
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