有朋友问两个比值数据，怎么求他们的 p 值？ 例如，两组人，分别接受两种药物治疗，想知道疗效之间是否有差异，计算 p 值。 接受药物 1 治疗，30 人，其中 20 人有疗效，10 人没有疗效。...这种情况可以用 fisher 检验来探索，R 代码如下： fisher.test(matrix(c(20, 10, 10, 20), ncol = 2)) ## ## Fisher's Exact...值 = 0.01938，如果显著性阈值定为 0.05，则两种药物的疗效达到了统计学意义的上差异。...另外判断差异时，不仅要看 p 值，还要看 OR 值，这里的 OR 值 = 3.901234，其 95 % 置信区间为 1.212812 - 13.467843，是有意义的。...OR 的置信区间不能跨过 1，否则 p 值再小也无意义。
这周转录组专辑将讨论，使用R语言进行分析，结果出现p值非常小的情况。这个问题来自上上周推文的留言区，而我们将从此入手进行探索，且并不局限在差异表达分析得到的p值。...edgeR火山图 limma火山图 可以发现不同的工具对p值有着不同的控制程度，在DESeq2\edgeR中我们甚至可以发现p值为0的情况，那么p值小到什么程度会变成0呢，跳出p值，这么小的数在R中计算有意义吗...关于这些问题，我们将根据下面这个问题的回答展开讨论 ---- How should tiny p-values be reported?...Q：对于R中的一些测试，p值计算有一个下限2.22E-16，我不知道为什么是这个数字，它是否有有充分的理由，或者只是随意的。许多其他统计数据包的精度仅为0.0001，因此这是一个更高的精度水平。...p值小于该领域内常用截断阈值，如基因组中常见的5E-08、1E-05 ---- 小结 在这篇推文中，我们讨论了以下几个问题： 如何检查自己机器的机器精度 R中p值小到什么程度会变成0 多大的数在R中计算有意义
1、按 Windows 键 + R 打开“运行”对话框。 2、键入“regedit”（不带引号），然后按 Enter 键。这将打开注册表编辑器。 3、导航到HKEY_CLASSES_ROOT键。...4、查找表示要与特定程序关联的文件类型的键。例如，如果要将文件类型“.txt”与程序相关联，则需要查找“.txt”键。...使用要与程序关联的文件扩展名命名密钥。 6、找到或创建密钥后，右键单击它并选择“新建”和“密钥”。将新密钥命名为“OpenWithProgids”。...7、选择您刚刚创建的 OpenWithProgids 键，然后右键单击窗口右侧并选择“新建”和“字符串值”。将新值命名为要与文件类型关联的程序的名称。...8、双击刚刚创建的值，在“值数据”字段中输入程序可执行文件的名称（例如记事本.exe），然后单击“确定”。 9、关闭注册表编辑器，您指定的文件类型现在将与您指定的程序相关联。
我编译的Build是MMB29Q，最终是为了刷入到nexus6P的真机中， 因此Build configuration是 aosp_angler-userdebug ok，现在我已经有正确编译的结果了...，现在说一下如何刷入nexus6P。...在将自己编译的AOSP刷入nexus5中讲述了如何刷入nexu5，但在nexus6P下，情况有所不同： 在驱动页面，我们找不到6P对应的驱动包了，但是在image页面，我们可以找到google提供好的直接可以刷的...经过搜索，发现6P的驱动不需要再像nexus5那样放到AOSP中进行编译。...在Google提供的image中，发现了现成的vendor.img，于是可以将编译的结果直接覆盖掉Google提供的image中的对应文件，再按照image页面的文档步骤刷入即可。
来源：新智元 本文约4800字，建议阅读8分钟 本文将探讨p值的去与留。 ? 统计显著性和p值是衡量研究可靠性的重要标准。这个标准是怎么来的？...当使用某个统计假设来做检验时，该检验能够概述数据与其假设的模型之间的兼容性，并生成一个p值。 菲舍尔建议，为方便起见，可以考虑将p值设为0.05。...也就是说，应该根据结果有用的可能性来讨论结果，而不是看是否满足一些统计阈值。 反对意见：放弃p值，“无可辩驳的废话”将充斥期刊 不过，并非所有人都认为应该取消“统计显著性”的概念和p值。...严格地说，说任何和所有的联系都不能被100%排除是正确的，但实际上这是无稽之谈。如果废除了p值，科学将陷入瘫痪，因为我们不能排除所有可能导致任何事情的可能性。 3....这可以基于p值、贝叶斯因子、FDR或其他阈值或其他函数。但游戏需要一些规则才能公平。否则，我们将陷入比现在更混乱的局面，因为主观解释已经比比皆是了。
的前提下 logFC>1标记为上调，logFC的标记为下调 expr logFC p.value regulation gene1 2.4667984...down gene5 1.6186835 -1.8350010 0.07323936 none gene6 3.3965326 -2.2189805 0.04056557 down 下面是用R实现的几种方式...： 目标：筛选差异基因，标注上调下调 p.value小于0.05,且logFC绝对值大于1的为DEG 先建立模拟数据 set.seed(1445) df <- data.frame(expr = runif...<=-1#下调 第一种方法：逻辑判断转为数字1和0,然后赋值 添加列，下调的乘以10的原因属个人喜好，但我觉得很有用 library(dplyr) df p & test_down, "down","none")) 第六种方法：dplyr的case_when df$method6 p & test_up
根据图像，我们其实可以将： 分子理解成: 样本标签本身的var - 将模型结果纳入考量后的var 分母理解成： 不考虑预测结果，样本标签本身的var 如果我们的拟合曲线与模型均值相同，那么我们的 =0...该F检验和P值出场了 我其实一开始只想知道p-value在线性方程组里是怎么计算出来了，后来查到了是必须要通过F值才能够得到. F检验的公式形象化的理解就是： ?...从上面的式子也看得出，这是一个分子大分母就小，分子小分母就大的式子，我甚至觉得长得有点像odds.... 那么这个式子又怎么得到我们的P值呢？...P值是检验样置信度的一个指标，一般我们认为p的信号不存在偶然性，模型的结果可靠 ?...dof, expctd = chi2_contingency(obs, correction = False) p 0.59094761107842753 总结： R^2可以量化模型响应变量与因变量间的关系强弱
p=24694 本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。 数据输入和清理 首先，我们将加载所需的包。...= 表示不等于 #让我们看看数据文件 sub #注意 R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，并将这些情况标记为 NA。...NA 是默认值 # 使用 dplyr 对特定测试进行子集化 select(sub, c(T1, T2, T4)) # 使用 psych 包获取描述 请注意，R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，...NA 是 R 实现的默认缺失数据标签。 创建和导出相关矩阵 现在，我们将创建一个相关矩阵，并向您展示如何将相关矩阵导出到外部文件。...调整后的 R 平方 告诉您总体水平 R 平方值的估计值。 残差标准误差 告诉您残差的平均标准偏差（原始度量）。如果平方是均方误差 (MSE)，则包含在残差旁边的方差分析表中。
这意味着，对于难以估计的值（高方差），空间相当平坦；而对于易于估计的值（低方差），空间更弯曲。 为了更精确地说明这个想法，让我们们考虑以下小示例：密度以2 x 2相关矩阵参数化的二元中心高斯分布。...从Fisher信息中，我们可以得到相关估计量方差的Fréchet–Darmois–Cramér–Rao下界： 我们们显示以下值。绝对相关性越高，估算方差的下限越低。...备注：估计低（绝对）值的相关性时，不确定性非常高：。取中值的系数的标准偏差很大！ 现在，我们将可视化表示两个相关矩阵之间的距离。 我们在任意两个相关矩阵之间的所有成对距离的表面在下方显示。...在下面的二维案例中，我们将说明为什么我们认为这不一定是最好的方法。对于搞数学的人来说，这可以简明表达： 相关矩阵的子流形（其中由引起的黎曼矩阵）不是完全测地子流形，即中的测地线不一定是中的测地线。...将平均协方差投影到相关空间的一种更几何的方法是找到相对于该平均协方差的黎曼距离d最接近的相关矩阵，即，这里，。该最接近的相关矩阵在下面显示为红色三角形。 寻找的相关矩阵解。
： 卡尔曼滤波器的递归过程： 估计时刻k 的状态： X(k) = AX(k-1) + Bu(k) 这里, u(k) 是系统输入，在项目中，一维输入信号A=1 计算误差相关矩阵P, 度量估计值的精确程度...=1e-3,温度传感器的测量方差为R=0.36，即我们更相信预测值，而较少相信传感器测量值。...Q=1e-3; R=0.36; T_mearsured=T+sqrt(R)*randn(size); %初始时刻温度的最优估计值为T_start=22.5度,温度初始估计方差为P_start=2 T_start...T_pre(k)=T_kalman(k-1); % 估计时刻k 的状态 P_pre(k)=P_kalman(k-1)+Q; % 计算误差相关矩阵P, 度量估计值的精确程度 K(k)=P_pre(...,'b'); hold on plot(T_kalman,'r'); legend('温度真实值','温度测量值','Kalman估计值') 在项目上，关键的是获取到Q、R、P，这3个数据需要通过实验统计获取
因子分析(factor analysis)因子分析的一般步骤factor_analyzer模块进行因子分析使用Python实现因子分析初始化构建数据将原始数据标准化处理 X计算相关矩阵C计算相关矩阵C的特征值...因子分析的一般步骤 将原始数据标准化处理 X 计算相关矩阵C 计算相关矩阵C的特征值 r 和特征向量 U 确定公共因子个数k 构造初始因子载荷矩阵,其中U为r的特征向量 建立因子模型 对初始因子载荷矩阵...计算相关矩阵C的特征值 和特征向量 import numpy.linalg as nlg #导入nlg函数，linalg=linear+algebra eig_value,eig_vector..., R)#矩阵乘法 u,s,vh = svd(dot(Phi.T,asarray(Lambda)**3 - (gamma/p) * dot(Lambda, diag(diag(dot(...Lambda.T,Lambda)))))) #奇异值分解svd R = dot(u,vh)#构造正交矩阵R d = sum(s)#奇异值求和 if d_old
用onion法采样的全随机相关矩阵 onion法是一种精确地从 子集的相关矩阵上均匀分布采样的方法。...如果显著低于1，则MVP将投资于中心资产。如果远远高于1，那么MVP将投资于leaves。...然而，对于真正的相关矩阵估计的市场回收益（橙分布）我们可以注意到，统计的均值显著高于1，甚至更强，没有值低于1。...在相关性通常很高的压力时期 ，相关网络将采用星形拓扑（假设一个中心资产和许多leaves直接连接到这个中心资产）。...然而在正常情况下，风险因子更加多样化来驱动资产，相关性 / 网络拓扑将包含更深和更少的相关leaves，这将从MVP中得到更多的分配，因此权重超过magin基线20%的分配。
考虑一个噪声中的复指数信号模型，设信号由 p 个复指数信号组成 谐波模型谱估计的关键任务是谐波个数及频率的估计，采用主要特征分解法，即通过分解输入信号()的自相关矩阵的特征值和特征向量得到两个子空间...(1) 根据观测信号求解自相关矩阵 Ry； (2) 根据自相关矩阵 Ry 求特征值和特征向量，其中特征值最小的为噪声对应的特征值； (3) 选取最小特征值对应的特征向量计算特征多项式的根...首先计算自相关矩阵 Ry； 其中 N 为采样点数，自相关矩阵的阶数由参数 P 来决定，为 2P+1 阶，P 为 信号的频率数量，在不知道信号中频率成分的情况下，P 应该由 1 依次递增，...直到计算得到的结果中不在出现新的高功率频点为止，此处由于事先知道了信号中的频率成分故设为 3； 随后计算特征值和特征向量，并选取最小的特征值作为噪声特征值； 最小特征值对应的特征向量即为特征多项式...为了验证 P 的阶数大于信号中频率数量时对的分解效果（默认信噪比为 5），我们进行了 P=4，P=5，P=6，以及 P=7 情况下的测试，结果如下： 从上图可以看出，随着阶数 P 的增大
iX = inv(X); %X是原始数据的相关系数矩阵R，而inv表示求X的逆矩阵iX S2 = diag(diag((iX.^-1))); %将iX的对角线的元素取倒数，其余元素都变为0...AIS对角线上的元素开平方，并且将其余元素都变成0，得到矩阵Dai IR = inv(Dai)*IS*inv(Dai); %image correlation matrix，即IR是映像相关矩阵 AIR...表示将偏相关系数矩阵AIR – diag(diag(AIR))的每一个元素乘方，这样得到矩阵a。...χ2=-[n-(2p+11)/6]ln|R|; df=p(p-1)/2。...其中：n是数据记录的条数；p是因子分析的变量数目；ln()是自然对数函数；|R|是相关系数矩阵R的行列式的值。
这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...-data.frame(Var4=rnorm(10), Var5=rnorm(10), Var6=rnorm(10)) 计算相关系数和P值...自定义函数将这个结果转换成一个四列的数据框格式 flattenCorrMatrix <- function(cormat, pmat) { ut <- upper.tri(cormat) data.frame...= pmat[ut] ) } source("flattenCorrMatrix.R") flattenCorrMatrix(res.cor$r,res.cor$P) ?...，这个结果里也有显著性检验的p值 但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢
RLS算法对输入信号的自相关矩阵 R x x ( n ) R_{xx}(n) Rxx(n)的逆进行递推估计更新，收敛速度快，其收敛性能与输入信号的频谱特性无关。...Rxx−1(n) 但是，RLS算法的计算复杂度很高，所需的存储量极大，不利于适时实现；倘若被估计的自相关矩阵 R x x ( n ) R_{xx}(n) Rxx(n)的逆失去了正定特性，这还将引起算法发散...变换域自适应滤波算法 对于强相关的信号，LMS算法的收敛性能降低，这是由于LMS算法的收敛性能依赖于输入信号自相关矩阵的特征值发散程度。...输入信号自相关矩阵的特征值发散程度越小，LMS算法的收敛性能越好。经过研究发现，对输入信号作某些正交变换后，输入信号自相关矩阵的特征值发散程度会变小。...信号的子带分解能降低输入信号的自相关矩阵的特征值发散程度，从而加快自适应滤波算法的收敛速度，同时便于并行处理，带来了一定的灵活性。 矩阵的QR分解具有良好的数值稳定性。
常用的可视化R包汇总 本文将简要盘点R中常用的可视化包，并通过简要介绍包的特点来帮助读者深入理解可视化包。 如果最近浏览了R包的目录，你会发现可用包的数量已经达到了1w多个，足以让人眼花缭乱。...1.名称：ggplot2包 简介：将绘图与数据分离，按图层作图，一个语句代表了一张图；将常见的统计融入了绘图中。...ggpubr包可绘制几乎60%的sci图形类型多，有直方图、柱状图、饼图、棒棒糖图、Cleveland 点图、箱线图、小提琴图、点图、散点图、误差棒图，并且方便拼图，加上统计分析的结果 p值标记。...缺点：它的p值可能和直接的R统计结果有一点点差异。 3.名称：RColorBrewr包 简介：提供3套配色方案，连续型，渐变色；极端型可生成离群点；离散型形成彼此差异明显的颜色标记分类数据。...12.推荐：ggcorrplot 推荐理由：在平时科研作图里面很常需要用到相关矩阵以及相关性的表示里面，比较基础的就是这个包了，它的优点就是在于能表示出P VALUE。
包corrplot corrplot的功能是对相关矩阵或一般矩阵的图形展示。...标记显著性值 corrplot(M, p.mat = res1$p, sig.level =0.05,insig = "blank",tl.col="black") corrplot(M, p.mat...="black") #sig.level大于0.05的值认为非显著的，标记为× #insig，特殊标记不显著相关系数 #"blank"将不显著的标记为空白 #"p-value"标记不显著的P值 #"pch..."不显著的标记为× #"label_sig"将显著的值标记 10....P值 #low置信区间下界的矩阵 #upp置信区间上界的矩阵 #plotCI，绘制置信区间的方法。"
p=25872 从广义上讲，复杂的模型可以实现很高的预测准确性。 但是您的客户需要快速理解。他们没有意愿或时间去处理任何太乏味的事情，即使模型可以稍微准确一些。...如果我们有一个包含 5 个观察值的向量并且我们使用 2 个窗口，那么用于估计的权重向量是 [0,0,0,0.5,0.5]。...(1) image.png 我绘制几个不同 lambda 值随时间变化的相关矩阵： k <- 10 # 几年前 end<- format(Sys.Date(),"%Y-%m-%d") start...仅 5% (lambda = 0.95) 的权重给出了更平滑的估计，但可能不太准确。 除了简单之外，另一个重要的优点是不需要关心可逆性，因为在每个时间点上，估计值只是两个有效的相关矩阵的加权平均数。...还有，你可以将这种方法应用于任何金融工具，不管是流动的还是非流动的，这是它受欢迎的另一个原因。 EWMA <- function { ## ＃＃＃输入。
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