R语言与统计-1:t检验与秩和检验

R语言与统计-1:t检验与秩和检验

一般根据数据是否符合正态分布,选择合适的统计方法: 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&lt30),总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理
Python210
如何用python实现假设检验

如何用python实现假设检验

import scipy# K-S检验# 特点是比较严格,基于的原理是CDF,理论上可以检验任何分布。scipy.stats.kstest(a_vector_like_data, 'norm')# Shapiro检验# 
Python150
R语言-17决策树

R语言-17决策树

是一个预测模型,分为回归决策树和分类决策树,根据已知样本训练出一个树模型,从而根据该模型对新样本因变量进行预测,得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则.整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下
Python110
R语言-17决策树

R语言-17决策树

是一个预测模型,分为回归决策树和分类决策树,根据已知样本训练出一个树模型,从而根据该模型对新样本因变量进行预测,得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则.整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下
Python150
R语言中 fitted和predict的区别

R语言中 fitted和predict的区别

fitted是拟合值,predict是预测值。模型是基于给定样本的值建立的,在这些给定样本上做预测就是拟合。在新样本上做预测就是预测。你可以找一组数据试试,结果如何。fit&lt-lm(weight~height,data=wome
Python120
R语言-17决策树

R语言-17决策树

是一个预测模型,分为回归决策树和分类决策树,根据已知样本训练出一个树模型,从而根据该模型对新样本因变量进行预测,得到预测值或预测的分类 从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条规则.整棵决策树就对应着一组表达式规则。叶节点就代表该规则下
Python120
R语言绘制配对样品箱线图

R语言绘制配对样品箱线图

配对箱线图,常见于配对样本的数据分析中。 例如下图示例,为了研究某些基因在肿瘤组织和正常组织中是否具有表达量的显著不同,在取样时,往往会在同一患者个体中同时获取肿瘤和临近正常组织,两个组织样本就是配对关系。当然在这类研究中,往往需要调查
Python160
IDA动态调试

IDA动态调试

IDA 先将android_server push到模拟器或者真机上 如果遇到端口被占用,可以通过以下命令结束程序 选择 go - Debugger - Attach - Remote ARMLinuxAndroid debu
Python200
概率值的检验丨数析学院

概率值的检验丨数析学院

在对于定类数据的分析中,我们有时需要通过样本概率检验总体概率是否不同于某个既定的概率值,或是对比分组数据的分布情况,在R中,该如何处理这类问题? 在概率值的检验中存在两个常见的问题: 我们通常会运用统计检验的方法来解决上述的问题,所
Python120
R语言怎么检验分布是不是T分布

R语言怎么检验分布是不是T分布

ks.test()实现了KS检验,可以检验任意样本是不是来自给定的连续分布。你这里的用法就是:ks.test(data,pt,df=df) #data是样本的数据,df是要检验的t分布的自由度我们可以用很多方法分析一个单变量数据集的分布。最
Python130
r语言贝叶斯判别先验概率怎么去

r语言贝叶斯判别先验概率怎么去

Bayes判别,它是基于Bayes准则的判别方法,判别指标为定量资料,它的判别规则和最大似然判别、Bayes公式判别相似,都是根据概率大小进行判别,要求各类近似服从多元正态分布。1. Bayes准则:寻求一种判别规则,使得属于第k类的样品在
Python110
matlab下如何除错c函式 zz

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matlab下如何除错c函式 zzdouble add(double x,double y){ return x + y} MEX档案介面函式 void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[],int
Python150
R语言中 关于求一个矩阵的相关系数的问题

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analyze-correlate-bivariate-选择变量ok输出的是相关系数矩阵相关系数下面的sig.是显著性检验结果的p值,越接近0越显著。另外,表格下会显示显著性检验的判断结果,你看看表格下的解释就知道,比如“**.correl
Python180
R语言可视化通路富集网络图

R语言可视化通路富集网络图

我们输入的数据包含 gene ID 和 vector(单样本)部分,这里的 gene ID 是一个通用概念,可以是基因、转录本、酶或蛋白质。这里的 vector 可以是样本的表达量、倍数变化, p-value, 组蛋白修饰数据等可测量的属
Python130
《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法

《R语言实战》自学笔记69-重抽样和自助法

数据准备 许多实际情况中统计假设(假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布)并不一定满足,比如数据抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,这时基于随机化和
Python120