> Photo by Ian Parker on Unsplash Python有一些非常完善且成熟的用于统计分析的库，其中最大的两个是statsmodels和scipy。 这两个包含很多(我的意思是很多)统计函数和类，这些统计函数和类将在99％的时间内覆盖您的所有用例。 那么为什么还有新的库发布呢？新来者常常试图填补一个空白，或者提供一些既定竞争所没有的东西。 最近，我偶然发现了一
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2023-12-30 19:41:54
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最近笔者受邀进行了一次分享并为此制作了一个 PPT 。完后 PPT 弃之可惜，做成图片配上说明分享于此（PDF 版）。 page 1 题图来自波兰艺术家 Zbigniew Bielak 。他的作品被许多重金属 / 极端金属乐队用作专辑封面。例如 Mayhem ，Behemoth，Ghost 等。 page 2 本 PPT 的内容导览。思路是先介
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2024-02-21 13:43:26
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一、逻辑回归1.什么是逻辑回归逻辑回归又称对数几率回归，是一种广义的线性回归分析模型逻辑回归的工作原理：利用回归思想解决分类问题，通常用于二分类问题通过逻辑函数(Logistic或Sigmoid)将线性回归的结果(-∞,∞)映射为概率值(0,1)# 线性回归算法解决回归问题: y值(目标值/标签值)为连续值, 如预测用户信用额度 # 逻辑回归算法解决分类问题: y值(目标值/标签值)为离散值(分类
文章目录(一)struct stat 结构体(二) st_mode 变量(三) struct timespec 结构体 Linux 下可以使用 stat 命令查看文件的属性，其实这个命令内部就是通过调用 stat()函数来获取文件属性的，stat 函数是 Linux 中的系统调用，用于获取文件相关的信息，函数原型如下所示）：#include <sys/types.h>
#includ
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2024-03-18 23:34:54
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# 如何在 Python 中计算 p 值
p 值是统计学中用来检验假设的一种关键指标。计算 p 值的方法有很多，我们通常使用 Python 中的 `scipy` 库来完成这个任务。接下来，我将为你详细介绍实现 p 值计算的流程、步骤和相关代码示例。
## 流程概述
在计算 p 值之前，我们需要确定一个统计假设，并准备好数据。以下是计算 p 值的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|----
# 如何在Python中计算P值：新手指南
在数据分析和统计学中，P值是一个重要的概念，它用于帮助我们判断是否拒绝原假设。在这篇文章中，我们将通过一个完整的流程教你如何在Python中计算P值。我们将一步一步地进行，确保你能清晰地理解每个步骤。
## 流程概览
以下是我们计算P值的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定假设 |
| 2
回归分析关键词1、回归(regression)：发生倒退或表现倒退；常指趋于接近或退回到中间状态。在线性回归中，回归指各个观察值都围绕、靠近估计直线的现象。2、多元回归模型(multiple regression model)：包含多个自变量的回归模型，用于分析一个因变量与多个自变量之间的关系。它与一元回归模型的区别在于，多元回归模型体现了统计控制的思想。3、因变量(dependent varia
几个同义词概念p-value：常用的统计学显著性检验指标，衡量一次检验假阳性率的指标（False positive rate） ；Q value：调整后p-value，衡量错误发现率的指标（False discovery rate，简称FDR）。即使用Q value的这个参 数预估FDR。adjust p-value：调整后p-value值通常情况下，我们可以认为Q value = FDR = a
题的难点：1、有运算优先级，不好判断。2、有破坏整体和谐性的讨厌的括号。3、不知道哪里要填数。4、要求方案数很大，搜索不会做呐。发现难点1和2都是中缀表达式的缺点。转成后缀表达式后难点1、2就烟消云散了。普及一下： 前缀表达式（又称波兰表达式）与后缀表达式（又称逆波兰表达式）较我们平常使用的中缀表达式，最主要的特点是没有括号。前/后缀表达式是一种十分有用的表达式，将中缀表达式转换为前缀表达式后，
1.定义 FDR（false discovery rate），是统计学中常见的一个名词，翻译为伪发现率，其意义为是 错误拒绝（拒绝真的（原）假设）的个数占所有被拒绝的原假设个数的比例的期望值。//FDR是个期望值 2.利用Benjamini–Hochberg方法计算FDR的计算及R语言实现FDR的计算相当简单，包括以下几步： 1.对p值进行从小到大的排序
1，假设检验 统计推断就是由样本来推断总体，它包括两个基本问题：统计估计和假设检验。这里主要讨论假设检验的问题。有关总体分布的未知参数或位置分布形式的种种论断叫做统计假设。人们要根据样本所提供的信息来对所考虑的假设做出接受或者拒绝的决策，假设检验就是做出这一决策的过程。真实情况接受H0 H
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2023-11-08 21:35:18
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统计学意义(p值)ZT结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0。05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所
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2023-09-24 21:28:50
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作者 | Amond Lee即使是没有任何统计学基础的读者朋友可能也听说过「p 值」，但是鲜有文章能够清楚解释 p 值是什么，以及 p 值在统计学中的作用。本文是 TowardDataScience 的一篇博文，作者条理清楚地解释了 p 值的相关内容，并给出了一个简单的例子，适合读者参考。还记得我作为暑期实习生第一次在 CERN 海外实习时，大多数人都在讨论，要超过「5-sigma」阈值（这意味着
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2023-12-02 20:52:07
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R语言进行差异分析
原创
2023-01-04 10:52:17
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2023-12-29 15:05:00
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如君愿，开门见山，直入主题吧！1 t检验1.1 单样本t检验对总体均值的假设检验 单样本 t 检验是最基础的假设检验，利用来自总体的样本数据，推断总体均值于假设的检验值之间是否存在显著差异，是对总体均值的假设检验。 四步骤： 1、原假设：总体均值 = U0 ; 备择假设：总体均值 ！= U0。 2、计算样本均值、标准差。 3、计算 t 统计量、P值。
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2023-10-10 16:46:37
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p.adjust()library("fdrtool")https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/p.adjust.htmlhttp://www.360doc.com/content/17/1228/11/50153987_717073620.shtmlhttp://www.360doc.com/content/18/0914
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2023-09-09 18:47:34
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R语言之相关系数计算篇简介：在环境微生物类的文章中，经常出现计算物种与基因、基因与基因、基因与代谢物之间的相关系数的内容，在这个计算的基础之上再进行相关的可视化。例如相关性热图、网络图等等。文献中常出现的相关系数有Spearman、Pearson两种。案例：之间课题组一个师兄想代谢组学中代谢物与基因之间的相关性，共选择了95种代谢物，3313个相关基因，三个实验组一个对照组（每组三个生物学重复，共
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2023-06-16 19:49:44
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在理性的基础上，所有的判断都是统计学。——Calyampudi Radhakrishna Rao正如一个法庭宣告某一判决为“无罪”而不为“清白”，统计检验的结论也应为“不拒绝”而不为“接受”——Jan Kmenta 我们知道，统计推断有两类：参数估计与假设检验。参数估计是利用样本信息推断未知的总体参数，而假设检验则是先对总体参数提出一个假设值，然后利用样本信息判断这一假设是否成立。在假设检验中，“
P 值是最常用的一个统计学指标，几乎统计软件输出结果都有P值。
统计学的观点，超过一定基准（比如 5%，其实是低于5%），就不能简单地认为这是偶然事件了，而是受到了外在的影响。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，进行统计检验。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(probabili
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2016-08-26 14:52:00
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