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
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
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
参数设置α：梯度上升算法迭代时候权重更新公式中包含 α ： 为了更好理解 α和最大迭代次数的作用，给出Python版的函数计算过程。 # 梯度上升算法-计算回归系数
# 每个回归系数初始化为1
# 重复R次：
# 计算整个数据集的梯度
# 使用α*梯度更新回归系数的向量
# 返回回归系数
def gradAscent(dataMat
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。 [1] 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上公布卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程
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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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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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。  
T检验，方差分析，非参数检验，卡方检验一.T检验1.T检验分类2.T检验的使用前提3.T检验的适用类型二.非参数检验1.非参数检验介绍2.非参数检验适用类型三.卡方检验1.卡方检验介绍2.卡方检验的分类3.卡方检验的的适用类型四.单因素方差分析1.单因素方差分析介绍2.单因素方差分析的使用前提3.单因素方差分析的适用类型 一.T检验1.T检验分类T检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是
无论是科学研究还是统计调查，显著性检验作为判断两个或是多个数据集之间是否存在差异的方法一直被广泛应用于各个科研领域。如果我们想要判断样本与总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的，我们就需要对数据进行显著性检验。在统计学中，显著性检验是“统计假设检验”（Statistical hypothesis testing）的一种，就是事先对总体(随机变量
一、A/B test 目的检验产品或活动方案调整优化在某指标上是否有显著改善效果。检验构建实验组和对照组。之后，在后期的观察中，通过一些统计方法，验证效果的差异性是否显著。 二、A/B test 原理 两独立样本t检验（注意区分计算不同：两总体均值检验、两总体率值检验） 三、A/B test 流程 ①明确目标：验证实验相比对照组是否有
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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# Python皮尔逊相关系数做显著性差异检验
## 引言
在数据分析中，我们经常需要评估两个变量之间的相关性。其中一个常用的方法是使用皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）。然而，仅仅通过相关系数的大小来判断两个变量之间是否存在显著性差异是不够的。为了更准确地评估相关性的显著性差异，我们可以进行假设检验。本文将教你如何使用Python进行皮尔逊相关系数
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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假设检验差异性检验: t检验、秩和检验（如wilcox检验）、Kolmogorov-Smirnov检验组间差异检验：方差分析、Fisher检验、卡方检验相关性分析：相关性检验（pearson、spearman和kendall等）、cos相关性检验基本概念：1.假设检验是统计推断的一个主要部分2. 对某一个事情提出疑问，解决疑问的过程往往是先做一个和疑问相关的假设，然后在这个假设下去寻找有关的证据，
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2023-06-25 15:27:56
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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,
# AIpha 信度系数检验 Python实现教程
## 一、整体流程
下面是实现“AIpha 信度系数检验”的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(数据准备) --> B(计算每个变量的总和分数)
B --> C(计算每个变量的方差分数)
C --> D(计算每个变量的协方差分数)
D --> E(计算每个变量的可靠性系数)
# 用Python实现均值检验显著差异
**前言**
均值检验是一种常用的统计方法，通常用于比较两个或多个样本均值之间的差异是否显著。在数据科学和机器学习中，了解如何执行这种检验是非常重要的。本文将带你一步一步地了解如何在Python中实现均值检验显著差异。
### 流程概述
在实现均值检验显著差异之前，我们需要明确整个过程。以下是实施的基本步骤：
| 步骤 | 描述
差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下几类分析方法，分别是方差分析、T检验和卡方检验。三个方法的区别其实核心的区别在于：数据类型不一样。如果是定类和定类，此时应该使用卡方分析；如果是定类和定量，此时应该使用方差或者T检验。方差和T检验的区别在于，对于T检验的X来讲，其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下，本科，本科以上；此时只能使用方差分析。进一步细分三
