深入浅出统计学（十四）卡方分布

生物信息学习 提示 仅供学习交流使用 基于Qiime2处理Silva数据库 前言 一 安装Qiime2 二 通过Qiime2下载Silva数据库 1 RESCRIPt安装 2 下载处理Silva数据库 3 构建分类器 3 1 全长分类器构建

常常在Mplus中求解线性结构方程的时候出现 如下警告 WARNING THE LATENT VARIABLE COVARIANCE MATRIX PSI IS NOT POSITIVE 1 背景 大约不少人找了很多书籍 要么一笔带过 要么

学术论文里面常用到的相关分析结果通常需要针对不同显著性水平进行标记 例如下图 有如下数据 需要得到下图 其中 p lt 0 01 p lt 0 05 p lt 0 1 一 函数的准备 连玉君老师的提供的分支下载 仅仅需要注册即可下载 pwc

1 定义 依分布收敛的定义是这样的 随机变量序列 X n n 1 X n n 1 infty Xn n 1 若它们的累积分布函数cdf序列 F n n 1 F n n 1 infty Fn n 1 与某个随机变量 X X X的cdf F F

参考 1 统计学习方法 李航 2 https baike baidu com item kd tree 2302515 fr aladdin 3 http www jianshu com p ffe52db3e12b 4 http blog

结构因果模型 结构因果模型简介 定义 历史 因果关系之梯 关联 干预 反事实 因果 因果和相关 类型 必要因 充分因 促成因 模型 因果图 模型元素 连接方式 链 叉 对撞 节点类型 中介变量 混杂因子 工具变量 孟德尔随机化 关联 独立性

证明 总离差平方和 回归平方和 误差平方和 S S T S S R S S E S S T S S R S S E SST

常用统计量 样本均值 样本均值 sample mean 又叫样本均数 即为样本的均值 均值是表示一组数据集中趋势的量数 是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数 它是反映数据集中趋势的一项指标 样本方差 先求出总体各单位变量值与其算

文章目录 1 T检验 F检验 卡方检验 2 方差分析 3 多重共线性 4 参数估计 5 假设检验 6 大数定律和中心极限定理 总结一下统计学的基础概念和考点给即将秋招的统计学er以及baozi 1 T检验 基本概念 t检验 亦称studen

每天学习一点 每天进步一点 声明 本人所有的原创 都是自己在学习过程中的记录点滴 不一定都是对的 肯定也会有一些错误的想法 所以大家看一看就好 不可尽信 当然也欢迎指出 T分布 定义 有来自标准正态分布的样本X N 0 1 和来自卡方n分布

基本概念 问题 总结 卡方检验步骤 自由度计算

数据挖掘 探索性数据分析 EDA 一 什么是探索性数据分析 EDA Exploratory Data Analysis 即对数据进行探索性的分析 充分了解数据 为之后的数据清洗和特征工程等提供想法和结论 在探索分析时 也可进行数据清洗的工作

目录 一 总体和样本 二 集中趋势分析 2 1 均值 2 1 1 样本均值 2 1 2 总体均值 2 2 众数 中位数 三 离散趋势分析 3 1 总体方差 3 2 样本方差 3 3 标准差 一 总体和样本 比如要计算全国男性的平均身高 但是

FDR计算 FDR的计算很简单 我折腾了一上午主要是因为遇到了以下几个问题 问题 FDR是什么 有什么用 怎么计算 我把几个模型的P值都合并成一个表了 所以每次运算FDR时 我需挑选特定的对象 我有多个模型 所以我想着要如何构建循环 FDR

高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型 对于它的透彻理解非常重要 网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式 而且符号表述不太清楚 或者文笔非常生硬 本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM 不足之处还望各位指正 首先给出GMM的

区别 方差分析目的是检验因素是否对总体起作用 方法是不同的分组施加不同的因素水平 然后看组间差距是否明显大于组内差距 若明显大于则认为因素对总体起作用 具体过程中 方差分析只读取因变量数据 而不读取自变量数值 相关分析是检验变量之间是否有依

肿瘤基因组图谱 The Cancer Genome Atlas TCGA 计划是由美国国家癌症研究院 National Cancer Institute NCI 和美国国家人类基因组研究所 National Human Genome Res

生成一定相关性的二元正态分布 摘要 二元正态分布 二元正态分布概率密度函数 二元正态分布随机数的生成 程序实现 多元正态分布的情况 生成服从 N

一 方差分析 水平 因素的不同状态 分组是按照因素的不同水平划分的 因变量 在分组试验中 对试验对象所观测记录的变量 它是受各因素影响的变量 常见的方差分析类型 单因素方差分析 多因素方差分析 单因素方差分析 是指检验由单一因素影响一个因变

第四章 数据预处理 4 1 数据清洗 缺失值处理 使用is na 判断缺失值是否存在 complete cases 可以识别样本数据是否完整从而判断缺失情况 删除法 na omit 函数移除所有含有缺失数据的行 data p 删除p列 替换