前段时间有位小可爱问我,为什么她的QQ图特别飘,如果你不理解怎样算飘,请看下图: 理想的QQ图应该是这样的: 我当时的第一反应是:1)群体分层造成的:2)表型分布有问题.因此让她检查一下数据的群体分层情况,如果没有问题就看一下表型分布. 这段时间有空了,我觉得有必要梳理一下这个飘逸的QQ图,到底是怎么回事儿以及如何确定这么飘逸的QQ图有没有问题. 1.产生飘逸的QQ图的原因 产生飘逸的qq图的原因有很多,比如我们喜闻乐见的:基因多效性(polygenicity).也有可能是混淆偏倚,比如群体分层

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);} .main-container

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的

正态 QQ 图和普通 QQ 图 分位数-分位数 (QQ) 图是两种分布的分位数相对彼此进行绘制的图.评估数据集是否正态分布,并分别研究两个数据集是否具有相似的分布. 如何构建正态 QQ 图 首先,数据值经过排序,且累积分布值按照公式 (i– 0.5)/n 进行计算,其中字母表示总数为 n 的值中的第 i 个值(累积分布值给出了某个特定值以下的值所占的数据比例).累积分布图通过以比较方式绘制有序数据和累积分布值得到(如下图中左上角的图表所示).标准正态分布(平均值为 0 标准方差为 1 的高斯分布

无论是直方图还是经验分布图,要从比较上鉴别样本是否处近似于某种类型的分布是困难的 QQ图可以帮我们鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布 R语言,代码如下: > qqnorm(w);qqline(w)> w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,+ 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)> qqnorm(w);qqline(w)

 一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线

1.QQ图检查2个数据集是否符合同一分布,Purpose:Check If Two Data Sets Can Be Fit With the Same Distribution PP图和QQ图 - 三年一梦 - 博客园 https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7840268.html Python中作Q-Q图(quantile-quantile Plot) - Arkenstone - 博客园 https://www.cnblogs.com/arkenstone/

来自:https://mp.weixin.qq.com/s/_UTKNcOgKQcCogk2C2tsQQ 正负样本数据集符合独立同分布是构建机器学习模型的前提,从概率的角度分析,样本数据独立同分布是正负样本数据从某一定的数据分布随机抽取的,且正负样本的分布是不一样的.举例来说,若我们用非洲的西瓜作为训练集,然后用中国西瓜作为测试集,则数据集可能不满足同分布这一前提:抛硬币是最简单的独立同分布:用专业术语举例,若数据集符合正态分布,测试集符合均匀分布,那么数据集不满足独立同分布这一前提. 本文用Q

样本数据集在构建机器学习模型的过程中具有重要的作用,样本数据集包括训练集.验证集.测试集,其中训练集和验证集的作用是对学习模型进行参数择优,测试集是测试该模型的泛化能力. 正负样本数据集符合独立同分布是构建机器学习模型的前提,从概率角度分析,样本数据独立同分布是正负样本数据是从某一特定的数据分布随机抽取得到的,且正负样本的分布是不一样的.举例来说,若我们用非洲的西瓜作为训练集,然后用中国的西瓜作为测试集,则数据集可能不满足同分布这一前提:抛硬币是最简单的独立同分布:用较专业的学术用语来举例,若训

 一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线

[导读]在之前的<数据挖掘概念与技术 第2章>的文章中我们介绍了Q-Q图的概念,并且通过调用现成的python函数, 画出了Q-Q图, 验证了Q-Q图的两个主要作用,1. 检验一列数据是否符合正态分布 2. 检验两列数据是否符合同一分布.本篇文章将更加全面的为大家介绍QQ图的原理以及自己手写函数实现画图过程 本文的代码文件(jupyter)和数据文件可以在我们的公众号"数据臭皮匠" 中回复"QQ图"获取 Q-Q图是什么 QQ图是quantile-quan

持续更新~ 散点图 条形图 文氏图 饼图 盒型图 频率直方图 热图 PCA图 3D图 火山图 分面图 分面制作小多组图 地图 练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660

应用统计学: 物理条件一致时,有理由认为方差是一致的.配对检验可排除物理影响,使方差变小,但是自由度降低了,即样本数变小.二项分布均值假设检验的模型要依据前面的假设条件: PP图统计图要看中间的贴近情况 即先通过直方图得到PP-plot,通过散点图拟合一个线性直线,找该直线的截距和斜率,通过截距和斜率的值找到正态参数均值和方差,可对这些正态参数进行正态检验. 小样本使用SW检验,大样本使用K-S检验.K-S检验可以做修正来减小样本偏差,修正具体是实际和理论概率累积量的max偏差值与零相比.  

stats.probplot(grade, dist=stats.norm, plot=plt) #正态分布 # stats.probplot(grade, dist=stats.expon, plot=plt) #指数分布 # stats.probplot(grade, dist=stats.logistic, plot=plt) #对数正态分布 plt.show() grade是你自己的数据 dist处可以修改分布类型

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有

在GWAS分析的结果中,偶尔会遇到到pvalue为0的SNP位点,这时如果直接做曼哈顿或QQ图,会出错,因为log0无意义. 此时,该如何处理? 如果你用的是Plink1.9来做的GWAS,可加一个参数: --output-min-p 1e-99,即将小于1e-99的pvalue都当成1e-99,0也不例外. 如果你用的是其他软件,手动将结果改动.可先用NA填充,再以最小值或更小值替换,如: dat[dat==0] <- NA dat[is.na(dat)] <- min(dat$P,na.r

原文:http://www.cnblogs.com/it-cen/p/4338202.html 近排由于工作的繁忙,已经一个星期没写博文做分享了,接下来我对网站接入第三方登录----QQ登录的实现逻辑做一个详细的讲解. 对于整个流程的详细文档可以到QQ互联官网(http://wiki.connect.qq.com)查看,我这里就简单地进行描述,主要是分析代码的实现过程. 我用的是CI框架(MVC模式),模板引擎用的是smarty. 下图为整个接入流程: 一.准备工作 接入QQ登录前,网站需首先进

近排由于工作的繁忙,已经一个星期没写博文做分享了,接下来我对网站接入第三方登录----QQ登录的实现逻辑做一个详细的讲解. 对于整个流程的详细文档可以到QQ互联官网(http://wiki.connect.qq.com)查看,我这里就简单地进行描述,主要是分析代码的实现过程. 我用的是CI框架(MVC模式),模板引擎用的是smarty. 下图为整个接入流程: 一.准备工作 接入QQ登录前,网站需首先进行申请,获得对应的appid与appkey,以保证后续流程中可正确对网站与用户进行验证与授权.

(erbqi)导语 QQ图全称 Quantile-Quantile图,也就是分位数-分位数图,简单理解就是把两个分布相同分位数的值,构成点(x,y)绘图:如果两个分布很接近,那个点(x,y)会分布在y=x直线附近:反之则不:可以通过QQ图从整体评估回归模型的预测效果   QQ图一般有两种,正态QQ图和普通QQ图,区别在于正态QQ图中其中有一个分布是正态分布,下面来看下这两种分布 正态QQ图 下图来自这里                                               

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