问题：实证分析中，经常需要对比分析两个子样本组的系数是否存在差异。例如，在公司金融领域，研究薪酬激励是否有助于提升业绩时，模型设定为：关注的重点是系数 。我们经常把样本组分成“国有企业(SOE)”和“民营企业(PRI)”两个样本组，继而比较 和 是否存在差异。通常认为，民营企业的薪酬激励更有效果，即 。如果两个
# Python中的组间差异分析
组间差异分析是统计学中常用的一种方法，用于比较不同组之间的均值差异。在Python中，我们可以使用多种库来进行组间差异分析，如`scipy`、`statsmodels`和`numpy`。在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中进行组间差异分析，并提供相应的代码示例。
## 组间差异分析的基本概念
在进行组间差异分析时，我们通常有两个或多个组，且希望比较这
差异分析完整解决方案写在前面最初这份脚本是这样的：R语言一键批量完成差异统计和可视化，当时我们发布的，但是我封装的比较严重，每个步骤不能分开跑，只能按照流程从一而终，后来我做升级版：查看升级版本，将多重比较方法和可视化进行了丰富，再后来我发现正态分布函数错误，所以又进行了更正：查看更正版本，最后就是咱们这篇教程了.前一段时间推出了包存在一些细节问题：譬如：非参数检验无字母标注混乱。其次，由于我在做
1、描述性统计分析-定量变量（1）基础安装包包括：summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计；apply()或sapply()函数可计算所选择的任意描述性统计量。格式为：sapply(x,FUN,options)。其中的x是你的数据框（或矩阵），FUN为一个任意的函数。如果指定了options，它们将被传递给FUN。函数fivenum
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2024-10-09 15:18:58
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牛顿法 给定一个函数，如何求得使f(x)=0的x？对于二次函数，可以直接套用求根公式，但是对于更一般的函数，并不一定有解析形式的解。 为此，我们可以这样做：首先，初始化一个点X0，过f(X0)做函数切线，得到与X轴的交点X1，再过f(X1)做函数切线，得到与X
我们从SEER数据库或其他公共数据库下载到数据后，一个很重要的步骤就是把数据集随机分为训练集和验证集，一般来说70%用于数据建模，即训练集，30%的数据进行验证，即内部验证。因为我们想要找到类似的数据进行外部验证比较难，因此只能对数据进行拆分来验证。本文案例：一篇基于logistic回归构建预测模型的文章，就采用了内部验证的方法，将数据按7:3进行拆分。今天我们分别用R语言和风暴统计免费在线平台对
1. 方差分析中变异分解的思想 假如现有3组共60人的血压值各不相同，即我们所说的变异。当这些人服用降压药后，有的人血压降低了，有的却没有？要回答这一问题，需要考虑两个原因。第一个是由于个体间差异引起的组内变异（也可以理解为抽样误差），第二个是由于药物间差异引起的组间差异。如果这两种差异不大，则说明药效对血压的影响不大。  
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2024-08-09 15:22:26
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可以用的方法有----1。 比较两个回归系数之间差别的公式为:(b1-b2)/se12，其中b1和b2是被比较的回归系，se12是两者的JoinStandardError(联合标准误差)，其结果是一个以自由度为n-k-2的t分布(其中n是样本量、k是原来的自变量数，本案中为x和c两个)。可是，在SPSS(其实是任何OLS回归)中，你如果将男女分成两个样本分布做回归可以得到b1和b2，却得不到联合标
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2023-12-23 20:56:23
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读文献获取数据文献名称：AKAP95 regulates splicing through scaffoldingRNAs and RNA processing factors查找数据：Data availabilityThe RIP-seq an RNA-seq data have been deposited in the GeneExpression Omnibus database,
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2024-08-30 16:12:56
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在之前的文章中，我们分享了多个基因差异分析的可视化，使用的是ggpubr这个R包，ggpubr在标记p值时，可以根据指定的差异分组自动添加组间的连线，非常方便，但是无法指定添加的p值的位置，在某些时候会缺乏灵活性，今天要介绍的是另外一个R包ggsignif，其帮助手册链接如下https://cran.r-project.org/web/packages/ggsignif/vignettes/i
原创
2022-11-30 12:45:49
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在进行数据分析时，一个重要的概念就是“组间方差”，尤其在我们需要比较多个组的平均值差异时，它提供了关键的信息。这里将分享如何用 Python 来处理组间方差这样的问题。
## 备份策略
在进行任何数据分析之前，确保将重要数据进行备份是非常重要的。以下是我们的备份周期计划以及对应的存储介质。为了更好地理解计划，下面的甘特图展示了各个阶段的时间安排。
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R语言-组间差异的非参数检验7.5 组间差异的非参数检验如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设，可以转而使用非参数方法。举例来说，若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系，那么你可能会希望使用本节中的方法。7.5.1 两组的比较若两组数据独立，可以使用Wilcoxon秩和检验（更广为人...
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2017-06-01 10:12:00
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逻辑斯蒂回归（Logistic Regression，以下简称LR）的应用还有工程学的思路一般介绍地都很清楚，大多数方法都从Sigmoid函数开始。本博文试图通过其他视角来重新理解LR是如何推导的。Logit变换对于预测一个分类变量，一个常见地推广OLS的方法就是直接采用$$P(y = 1 | \theta, X) = \beta X$$这个模型相当简单，我们用Andrew NG的图很容易就展现了
欢迎关注”生信修炼手册”!limma这个R包可以用于分析芯片数据，也可以分析NGS测序的数据，其核心是通过线
原创
2022-06-21 06:14:13
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欢迎关注”生信修炼手册”!edgeR 接受raw count的定量表格，然后根据样本分组进行差异分析，具体步
原创
2022-06-21 06:15:08
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Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。从文献计量
题目题目描述 先输入一组数，然后输入其分组，按照分组统计出现次数并输出，参见样例。输入 输入第一行表示样例数m，对于每个样例，第一行为数的个数n，接下来两行分别有n个数，第一行有n个数，第二行的n个数分别对应上一行每个数的分组，n不超过100。输出 输出m行，格式参见样例，按从小到大排。样例输入 1 7 3 2 3 8 8 2 3 1 2 3 2 1 3 1样例输出 1={2=0,3=2,8=1}
R语言-组间差异的非参数检验7.5 组间差异的非参数检验如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设，可以转而使用非参数方法。举例来说，若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系，那么你可能会希望使用本节中的方法。7.5.1 两组的比较若两组数据独立，可以使用Wilcoxon秩和检验（更广为人...
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2017-06-01 10:12:00
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先概括一下：本文主要阐述了A/Btest中组间差异的比率检验（单比率检验，双比率检验），统计功效，以及何通过显著性水平还有统计功效反实验所需选样本量。使用python对着三个功能进行实现，并封装成类，方便直接调用。如果A/B test中包含多组人群，可以两两进行比较，也可以直接利用方差分析判断不同组间是否存在差异（方差分析建立在样本独立，正态分布和方差齐性假设上，但实际上随机抽样时，样本独立，方差
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2024-04-18 21:31:00
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1， 首先，分别把这两组数据分别设为x和y，打开SPSS，点击左下角的Variable View选项卡，e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333365666163在Name列那里的第一行输y，第二行输x，返回Data View选项卡，输入对应的数据。2， 然后，进行数据分析，分别把y和x选进各自的对话框，然后按ok，在输出窗口中
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2023-06-14 17:36:49
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