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

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

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

 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

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

欢迎来到"bio生物信息"的世界 6天前,BMC Genomics 推了一篇文献"Population history and genetic adaptation of the Fulani nomads: inferences from genome-wide data and the lactase persistence trait". 要不是这个标题起的太大,又是Population history,又是 genetic adaptation ,我可能都不

 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

目录 材料与方法 结果分析 本文利用99085个高质量SNP 通过STRUCTURE,PCA和neighbour-joining tree的群体结构分析将地方品种分为三个亚群,这些亚群表现出地理上的遗传分化.利用纬度相差10°的两个位置(北京.武汉)收集的表型数据,鉴定了17个与开花时间性状相关的SNP(TAS),包括一个稳定的基因位点Chr12:5914898和以前未检测到的在开花基因E1和E2附近的候选基因.利用与地方种收集地点相关的已公布数据,鉴定出与三个生物气候学变量(温度,日长和降水)

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之前,写了这篇文章,用python提取全部群成员的发言时间,并简单做了下分析.先补充一下,针对特定单个群成员(这里以  小小白   为例)消息记录的获取. 代码比较简单,主要是正则表达式的书写.(附:聊天文件记录的导出请参考上面提到的文章) 代码如下: #// #从QQ聊天数据导出特定人发言的日期时间和发言内容 import re import xlsxwriter # 小小白 这里代指你要获取数据的对象的昵称 # 方便起见,见数据导出的文件名也明明为此 workbook = xlsxwrite

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)

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/

数据预处理(DNA genotyping.Quality control.Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 逻辑回归(表型数据为二元) 线性回归(表型数据为连续性变量) 表型数据正态分析(如果不是正态分布,需转换处理为正态分布) 表型数据均值.中值.最大值.最小值 影响因子对表型的影响分析 3.画曼哈顿图(GWAS)和QQ plot图 (一).准备plink文件 (1).准备PED文件 PED文件有六列

<ignore_js_op> 数读|中国的经济只剩下房地产了么? 引言: 近日一则标题为“房奴们又立功啦,7月份新增贷款几乎都来自房贷!”的报道吸引了大众的目光.该报道指出在央行8月13日公布的7月份金融数据中,房贷几乎占据了全部贷款,7月份人民币贷款为4636亿元,而房贷却占了4575亿元.知名政经评论员雷思海对此评论到:这种局面如果不得到控制的话,房地产恐怕最终成为毁掉中国经济的洪荒之力.那么到底是什么推动了房贷的激增呢?除了政策上的影响,银行加大对居民住房按揭贷款的投入,还有一个重要的推

####################################### 已更新续集,戳这里. ######################################## 是这样的,有位学姐呢初学python ,问我怎么处理QQ聊天记录,当时就说了用正则,也没去写,现在闲着(被ajax虐哭...先放一放)就来简单写一下. 目标,统计近一个月来,QQ群在一天24个时间段的发言量. Step1:获取QQ聊天记录 这个简单无脑了...直接导出消息记录即可.详情参考这里.导出时,记得要保存为

一.效果展示 相信大家都玩儿过连连看游戏,而且此款游戏也是闲时一款打发时间的趣事,那么接下来我将分析一款类似的游戏,完全使用qml编写界面,复杂逻辑使用js完成.由于此游戏包含4种游戏模式,因此本篇文章可能会比较长,本篇文章我主要是分析该游戏的主题思路和一些比较难理解的模块,文章末尾我会把示例代码的下载链接附上,示例代码是qt5.7示例代码,位于Qt5.7.0_vs2013\Examples\Qt-5.7\quick\demos\samegame目录下,个人知识添加了大量注释在程序中,逻辑几乎没

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