最近一个朋友问这方面的一些问题，其实之前也就很粗略的看了下fisher，真正帮别人解答问题的时候才知道原来自己也有很多东西不懂。下面小结下自己对fisher判别的理解： 其实fisher和PCA差不多，熟悉PCA的人都知道，PCA其实就是在寻找一个子空间。这个空间怎么来的呢，先求协方差矩阵，然后求这个协方差矩阵的特征空间（特
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2024-07-02 23:23:25
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卡方检验和Fisher精确性检验卡方拟合度检验卡方独立性检验卡方检验的前提假设Fisher精确性检验 卡方拟合度检验卡方拟合度检验概要：卡方拟合度检验也被称为单因素卡方检验，用于检验一个分类变量的预期频率和观察到的频率之间是否存在显著差异。卡方拟合度检验举例分析：例如将一个六个面的骰子投掷36次可以得到不同点数的出现频数。在正常情况下，各个点数的出现频率应该大致相等，如果通过卡方拟合度检验判断实
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2023-09-03 16:50:19
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## Fisher检验在Python中的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现Fisher检验。Fisher检验是一种常用的统计方法，用于分析两个分类变量之间的关联性。在本文中，我将使用Python中的`scipy`库来实现Fisher检验。下面是实现Fisher检验的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
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原创
2023-11-24 09:52:12
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Fisher卡方卡方检验研究数据的独立性，在分析样本量较少（比如小于40），也或者期望频数出现小于5时，此时使用fisher卡方检验较为适合。SPSSAU医学研究模块中的卡方检验时，有提供2*2即4表格时提供fisher卡方检验p值，但当为R*C结构时，也或者为汇总表格数据时，可使用fisher卡方按钮单独进行计算。fisher卡方理论依据为超几何分布，其利用排列的数学原理进行计算，在样本量较大计
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2023-10-10 13:30:35
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基于Fisher准则的线性分类器设计已知有两类数据和二者的先验概率,已知P(w1)=0.6，P(w2)=0.4。 W1和W2类数据点的对应坐标分别为： x1=0.23 1.52 0.65 0.77 1.05 1.19 0.29 0.25 0.66 0.56 0.90 0.13 -0.54 0.94 - 0.21 0.05 -0.08 0.73 0.33 1.06 -0.02 0.11 0.31 0
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2023-11-28 20:08:30
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谷禾健康生态学家在分析微生物组和感兴趣的协变量(如临床结果或环境因素)之间的关联时，经常以两种方式查看物种分类计数数据。一种是将计数视为定量的(即作为相对丰度数据进行分析)；另一种是将计数数据离散化，只表明一个分类单元在样本中是否存在。虽然第一种方法在医学文献中可能更常见，但这种关联也可能是由于样本中存在或不存在的分类群的变化所驱动的。例如，在人类肠道中，物种丰富度的增加与更稳定的生态系统有关，生
# 使用 Python 实现 Fisher 精确检验的教程
Fisher 精确检验是一种统计检验方法，常用于分析两个分类变量之间的独立性。特别是在样本量较小（例如 2x2 列联表）的情况下，这种方法较为有效。以下是使用 Python 进行 Fisher 精确检验的完整流程，适合刚入行的小白。
## 整体流程
我们可以将 Fisher 精确检验的实现分为几个主要步骤。以下是流程表格。
| 步
Fisher卡方卡方检验研究数据的独立性，在分析样本量较少（比如小于40），也或者期望频数出现小于5时，此时使用fisher卡方检验较为适合。SPSSAU医学研究模块中的卡方检验时，有提供2*2即4表格时提供fisher卡方检验p值，但当为R*C结构时，也或者为汇总表格数据时，可使用fisher卡方按钮单独进行计算。fisher卡方理论依据为超几何分布，其利用排列的数学原理进行计算，在样本量较大计
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2024-02-20 11:22:32
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Fisher精确检验是一种在统计分析中经常使用的方法，旨在评估两个分类变量之间是否存在显著关系。这种方法由罗纳德·A·费舍尔（Ronald A. Fisher）于20世纪20年代提出，并被广泛应用于小样本数据集的分析。与卡方检验相比，Fisher精确检验在处理低频观察值（如小于5）的情况下更为精确，因为卡方检验在这种情况下可能导致误差。Fisher精确检验的基本原理是利用超几何分布计算观察数据出现
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2023-09-08 17:54:35
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Fisher判别的推导一、Fisher算法的主要思想二、Fisher数学算法步骤①计算各类样本均值向量
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m
i
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2023-12-18 23:17:17
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# Python scipy的Fisher检验实现
## 1. 流程概述
在实现Python scipy的Fisher检验时，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
journey
title Fisher检验实现流程
section 准备数据
开发者 -> 小白: 准备数据集
section 进行Fisher检验
开发
原创
2024-04-29 04:36:55
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Python Fast CRUD目的本项目采用了一系列Python中比较流行的组件，可以以本项目为基础快速搭建Restful Web API, 这里主要是放了一些常用的CRUD操作示例和自己积累的通用函数.说明本项目使用了下面的常用组件：Flask: 轻量级Web框架，可以说是Python中最易用的了Flask-SQLAlchemy: ORM工具。本项目需要配合Mysql使用,sqlalchemy
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2024-07-25 08:39:38
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# Python中的Fisher检验及其在链偏差分析中的应用
在数据分析和统计学中，Fisher检验是一种重要的统计方法，主要用于判断两个分类变量之间是否存在显著关联。本文将深入探讨Fisher检验的原理，并通过Python代码示例展示其在链偏差（Chain Bias）分析中的应用。
## 什么是链偏差？
链偏差（Chain Bias）是指在多个相互依赖的决策或事件中产生的偏差，通常用于描述
原创
2024-09-13 03:30:20
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应用统计方法解决模式识别问题时，一再碰到的问题之一就是维度问题。在低维空间里计算上行得通的方法，在高维空间中往往行不通，如维度灾难等问题。因此，降低维数有时就会成为处理实际问题的关键。简介前面说到，在处理实际问题时，我们可能需要将维度降低以避免维度灾难等问题。我们不妨考虑把维空间的样本投影到一条直线上，形成一维空间，即把维数压缩到一维。当然，即使样本在维空间里形成若干紧凑的互相分得开的集群，当把它
文章目录1 不同情形下检验方式1.1 单正态总体参数的检验1.2 两正态总体参数的检验1.3 成对数据的t检验1.4 单样本比率的检验、两样本比率的检验2 题目实战2.1 题目一：z/u检验2.2 题目二：z/u（t）检验2.3 题目三：t检验2.4 题目四：t检验2.5 题目五：t检验2.6 题目六：t检验2.7 题目七：t检验2.8 题目八：t检验2.9 题目九：F检验2.10 题目十：F检验
系列知识小结目录 Cox比例风险回归模型（proportional hazards model） Fisher's exact test费希尔检测系列知识小结目录前言一、Fisher's exact test费希尔检测是什么？二、原理与公式1.适用范围和目的2.公式的应用1.进行假设2.运用公式求概率P值3.评估总结 前言这里记录了我在学习过程学到的一些统计学知识 有哪些不对的地方，希望大家能
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2023-12-03 12:59:39
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之前对于P值的笔记中，提到过P值需要进行校正。因为P值的阈值是人为规定的，无论是多小的P值，也仅仅能代表结果的低假阳性，而非保证结果为真。即使P值已经很小（比如0.05），也会被检验的总次数无限放大。比如检验10000次，得到假阳性结果的次数就会达到 5%*10000=500次。这时候我们就需要引入多重检验来进行校正，从而减低假阳性结果在我们的检验中出现的次数。主要使用的校正办法有两种
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2024-05-16 13:07:21
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很多小伙伴在第一次做四格表卡方检验时，看着输出结果可能会疑惑，我是看Pearson卡方结果呢，还是看Fisher精确检验的结果呢？如果你正好有此疑问，希望这篇文章能对你有所帮助。 本篇文章图片较多，加载可能略慢，请耐心等待一下。 1、问题与数据 某医生拟探讨药物以外的其他方法是否可降低患者的胆固醇浓度，如增强体育锻炼、减少体重及改善饮食习惯等。
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2023-10-08 19:40:04
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Fisher's 精确检验用来检验一次随机实验的结果是否支持对于某个随机实验的假设。a、随机事件发生的概率小于0.05则认定该事件为小概率事件。b、一般原则认为在某个假设前提下，一次随机实验的结果不会出现小概率事件。c、若一次随机实验的结果出现了小概率事件则认定该假设不被支持。在给定假设（如零假设：事件间无显著相关性）的前提下，对假设事件的出现可能性做统计学检验，p-value越小，越
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2023-09-08 18:50:41
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Fisher线性判别（Fisher Linear Discrimination，FLD），也称线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)。FLD是基于样本类别进行整体特征提取的有效方法。它在使用PCA方法进行降维的基础上考虑到训练样本的类间信息。FLD的基本原理就是找到一个最合适的投影轴,使各类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远,而每一类内的样本的投影尽可
