本文地址:http://www.datasoldier.net/archives/173版权声明:本文为原创文章,版权归 数据小兵 所有,欢迎分享本文,转载请保留出处!     方差分析经常会出现不满足前提条件的情况,比如: 数据不符正态分布: 如何转换为正态: 方差不齐怎么办: 辛辛苦苦收集的原始数据,无法从中获取相应的结果.我们会很苦恼,不知下一步要如何去做. 我们一方面想通过参数检验获取相对准确的分析结论,另一方面却又不得不面对众多参数检验的前提假设条件难以满足的窘态. 如果遇到此类问题,

在总体分布已知的前提下对参数进行的检验,即参数检验方法(parametric test). 然而,在实际中有些资料总体分布类型未知,或者不符合参数检验的适用条件,这时可以使用不以特定的总体分布为前提,也不针对总体参数做统计推断的方法,即非参数检验方法(nonparametric test). 非参数检验的方法有很多,这里介绍通过样本数据排序编秩后,基于秩次比较的非参数检验. 这种方法通常适用于:总体分布类型未知或非正态分布数据:有序或半定量资料:数据两端无确定的数值. 非参数检验方法的优点是适用

    BMDP是Bio Medical Data Processing的缩写,是世界级的统计工具软件,至今已经有40多年的历史.目前在国际上与SAS.SPSS被并称为三大统计软件包.BMDP是一个大型综合的数据统计集成系统,从简单的统计学描述到复杂的多变量分析都能应付自如.每一个BMDP程序的执行算法都经历了最为严酷的实际专业测试才被予以应用. BMDP为常规的统计分析提供了大量的完备的函数系统,如:方差分析(ANOVA).回归分析(Regression).非参数分析(Nonparametri

卡方检验(chi-square test)是英国统计学家Pearson提出的一种主要用于分析分类变量数据的假设检验方法,该方法主要目的是推断两个或多个总体率或构成比之间有无差别. 卡方分布界值表的依据是卡方分布,其分布是连续型分布,而计数资料中的实际频数为分类资料,是不连续的.因此,计算出来的卡方值查界值表所得的概率P偏小,特别是对自由度为1的四格表资料的影响更大. 为此,美国统计学家F.Yates(1934年)提出了计算卡方的连续性校正法(correction for continuity)

判别分析作为一种多元分析技术应用相当广泛,和其他多元分析技术不同,判别分析并没有将降维作为主要任务,而是通过建立判别函数来概括各维度之间的差异,并且根据这个判别函数,将新加入的未知类别的样本进行归类,从这个角度讲,判别分析是从另一个角度对数据进行归类. 判别分析由于要建立判别函数,因此和回归分析类似,也有因变量和自变量,并且因变量应为分类变量,这样才能够最终将数据进行归类,而自变量可以是任意尺度变量,分类变量需要设置为哑变量. 既然和回归分析类似,那么判断分析也有一定的适用条件,这些适用条件也和

命令参数 在linux下, shell命令的参数分两种情况: a.参数需要附加信息, 如"wget http://www.abc.com/1.zip -o 1.zip" b.参数不需要附加信息, 如"ls -l" 有点像英语中的及物动词和不及物动词 getopt #include <unistd.h> int getopt(int argc, char * const argv[], const char * optstring); extern cha

getopt 与 getopts 都是 Bash 中用来获取与分析命令行参数的工具,常用在 Shell 脚本中被用来分析脚本参数. 两者的比较 (1)getopts 是 Shell 内建命令,getopt 是一个独立外部工具 (2)getopts 使用语法简单,getopt 使用语法较复杂 (3)getopts 不支持长参数(如:--option ),getopt 支持 (4)getopts 不会重排所有参数的顺序,getopt 会重排参数顺序(这里的区别下面会说明) (5)getopts 出现

老师:非参数学习的算法都容易产生过拟合: 一.决策树模型的创建方式.时间复杂度 1)创建方式 决策树算法 既可以解决分类问题,又可以解决回归问题: CART 创建决策树的方式:根据某一维度 d 和某一个 阈值 v 进行二分:(得到的是一个二叉树) scikit-learn 中的创建决策树的方式:CART(Classification And Regression Tree),也就是二叉树的方式: 创建决策树的方式有多种:ID3.C4.5.C5.0.CART: 2)二叉树的实际复杂度 预测样本时的

数据库: 开放数据库链接是为了解决异构数据库间的数据共享而产生的,现已成为WOSA的主要部分和基于Windows环境的一种数据库访问接口标准ODBC为异构数据库访问提供一个接口,允许应用程序以SQL为数据库取标准,存取不同DBMS管理的数据:使应用程序直接操纵DB中的数据,免除随DB改变而改变.用ODBC可以访问各类计算机上的DB中的文件,甚至访问如Excel表和 ASCII数据文件这类非数据库对象.   SPSS可以读入所有类型的数据库文件:如Access SQL server Oracle

需要接收dict时,使用 **name: 需要接收tuple时,使用 *name: --> *name参数后面的任何数据会被认为是’keyword-only’,即它们只能被当作关键词而非参数使用.例如: *name需在**name之前. 例如: 对于使用list或tuple或dict作为参数,假如函数需要list或者tuple或者dict拆分出各个单元,可以在list或者tuple参数之前加*,或者在dict参数之前加**. 例如:

在通常的说法中,方法参数的传递分为两种,值传递和引用传递,值传递是指将实际参数复制一份传递到方法中, 在方法中的改动将不会影响到实际参数本身,而引用传递则是指传递的是实际参数本身,在方法中的改动将会影响到实 际参数本身.但是,在java中只有值传递,没有引用传递!那么,为什么当方法参数是基本数据类型时表现是值传递, 而当是引用类型时表现的是引用传递形式呢? Java内存区域中含有java堆和虚拟机栈两个内存区域(并不是只是将java内存区分为这两个内存区域,此外还有程 序计数器,本地方法栈以及方

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.   通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,T检验和F检验的由来一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

LEfSe软件用于发现两组或两组以上的biomarker,主要是通过非参数因子Kruskal-Wallis秩和检验来实现的.运行LEfSe软件主要分三大步骤:第一步:需要把普通的物种.基因等等的丰度信息的表格转化成LEfSe识别的格式.这一步会生成.in结尾的文件第二步:这一步也是最关键的一步,统计显著差异的biomarker.统计子组组间差异.统计effect sizes(LDA score),会生成.res格式的文件.如下图所示Step1:两组或两组以上的样本中采用的非参数因子Kruskal

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语