在R中可以使用wilcox.test()函数来进行秩和分析，其使用方法与t.test()类似。...Kruskal-Wallis检验，在R中可以使用kruskal.test()函数进行，其使用格式如下所示： kruskal.test(y~A, data=data.frame) 其中A是拥有2个或更多水平的因子变量...R中内置的state.region数据为美国50个州的分区信息，一共分为东北部、南部、北部、中部、西部五个区域，如下所示： 而state.x77数据则包含不同州人口、面积/文盲率等信息，如下所示：...节食的群体中女性的比例要显著高于男性。...在R中皮尔森卡方检验可以使用卡方检验的chisq.test()函数，示例如下： A=c(52, 19) B=c(39, 3) data=rbind(A, B) colnames(data)=c("cancer
在传统的假设检验过程中，我们常常假定模型的误差项是符合正态分布且同方差的。...R包mvoutlier提供aq.plot(x)函数，通过计算稳健平方马氏距离和经验分布距离的差异来寻找多元样本里的异常值，并且以图片的形式展现出来，这里的x通常是一个矩阵或者数据框。...多元正态性 多元方差分析假定数据服从多元正态分布，R包mvnormtest提供了进行多元正态性检验的函数mshapiro.test()，这个函数也是基于Shapiro-Wilk检验的。...方差的同质性 在R中，函数bartlett.test()提供了同方差性的参数检验方法，而flinger.test()则提供的是非参数检验方法。...R包biotools里的boxM()函数可以帮助实现。 如何正确评估假设检验的条件是否成立是我们在进行统计分析时必须考虑的一件事，这点非常重要！
今年8月份写了一篇文章介绍了normalized stochasticity ratio (NST)，可以计算随机性和确定性的比例。...详见： PNAS：NST方法定量生态过程中的随机性 最近文章的作者将该方法打包上传到了CRAN中。...以下对NST包中重要的函数进行简要说明： 1install.packages("NST") 2library(NST) ab.assign 在考虑丰度的零模型基础上随机化群落时，将丰度分配给物种。...根据指定的概率，个体被随机分为不同的种类。 samp.ab: 样本的总丰度 prob.ab:在一个特定的样本中，每个物种的个体被抽取的概率。...有多种距离矩阵及零模型构建的方法可选。不同方法得到的结果存在一定的差异。详见我之前文章的介绍。
简介 药厂宣传新药疗效很好，研究宣称研发的算法比之前的要好或者某项运动是有助于长寿的，我们怎么样来判断这些结果是否靠谱？这些问题就可以用统计学中的假设检验来判断。...它主要包括假设检验和参数估计两个内容。 假设检验的理论依据是“小概率事件原理”。“小概率事件原理”就是概率很小的事件在一次试验中认为是不可能发生的。...如果预先的假设使得小概率事件发生了，类似于数学中传统推理的反证法出现逻辑矛盾那样，就认为出现了不合理现象，从而拒绝假设。...1 假设检验步骤 提出假设原假设和备择假设 根据要比较的统计量类型，选择不同的假设检验类型，比如样本均值与指定值，汽车百公里油耗为xx；样本比例，支持率低于30%；样本方差，矿泉水容量的离散程度 原假设通常是不存在差异或者没有关联...对于需要实验验证的问题，采样时由于不可能涵盖所有的样本，需要选择合适具有代表性的样本，进行两组比较或者与指定总体样本比较 选择检验统计量 对假设进行检验的统计量，一般为抽样的样本在原假设情况下符合什么分布
概述 比例尺在地图中是一个非常重要的概念，有着辅助读图的作用。本文在ol框架下，实现webgis中的比例尺功能。 实现效果 概念 在课本中，对其的定义是：地图上所表示的空间尺度称作比例尺。...在webgis中，比例尺代表的是一个像素代表实际中多少米，因此在不同的级别比例尺不同。在webgis中，跟比例尺对应的还有一个概念叫做分辨率。...在标注切片下，分辨率和比例尺的对应关系如下： 实现 在ol中比例尺的实现代码逻辑如下： const minWidth = 60 const dom = document.getElementById(...dom.innerText = scale + unit currentZoom = map.getView().getZoom() }) 实现代码比较简答，下面简单做一个分析： minWidth是展示比例尺最小的宽度...，也是后面计算比例尺的一个基准； 比例尺的展示是通过一个浮动的div来展示的； 通过当前分辨率计算60个像素对应的图上的距离，并做取整处理；
R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断，比如：0元，10小时教学视频直播《跟着百度李彦宏学习肿瘤基因组测序数据分析》 这个文献，研究者就是使用R包SomaticSignatures...主要是R包deconstructSigs可以把自己的96突变频谱对应到cosmic数据库的30个突变特征。...这个时候，就会根据自己的11个signature进行分解，而不是原来的R包内置的signatures.cosmic 和 signatures.nature2013两种分解模式。...但是可以对比两次的11个signature分解的差异。 首先看看教程：使用R包deconstructSigs根据已知的signature进行比例推断，的比例情况： ?...然后看看教程：使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断，的比例情况； ?
前言 在这篇文章中，我不会具体去推导检验统计量和相应拒绝域的得出，这对于大部分非统计学专业的人士来说是晦涩的，我只想通过一个案例告诉大部分初学者假设检验怎么在数据挖掘中使用。...到目前为止请注意，我们用的都是全部的数据哟，而假设检验的思想是用样本的信息来推断总体的信息，所以接下来我们要从总体中取出样本。...# 从总体中随机抽取一定比例的样本 df_exams = df_exams.sample(frac=1) 假设检验被用来以科学严谨的方式检验一个关于数据的理论，这样我们就不会仅仅依赖于偶然性或主观假设...首先介绍一下statsmodels 包中的 ztest 函数的一般用法如下： ?...其中总体服从正态分布，总体的方差未知，从正态总体中抽样得到n个个体组成抽样样本，计算抽样样本均值和标准差，判断总体均值与抽样样本均值是否相同。(ttest_1samp) 下面是这3个假设检验的例子。
R语言里画韦恩图长用到的R包有 Venndiagram ggvenn ggVennDiagram 这几个包有一个缺点就是最终呈现的图不是按照数据集的实际比例来的。每个部分的圆或者椭圆大小都一样。...如果想要按照数据集的实际比例来，之前我尝试过Y叔的推文 https://guangchuangyu.github.io/cn/2018/04/ggvenn/ 今天又发现一个可以实现按照比例画韦恩图的R包...eulerr，推荐给大家，而且这个R包画6个以上的韦恩图也能够实现 关于这个R包的一个介绍的链接 https://cran.r-project.org/web/packages/eulerr/vignettes.../introduction.html 下面以一个简单的小例子来介绍 输入的数据集是我们提前算好的每个部分的交集，这里以三个数据集为例 dat<-c("First" = 25, "Second"..., "First&Second" = 5, "First&Third" = 5, "Second&Third" = 3, "First&Second&Third" = 3) 安装R包
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 也许你会使用数百种统计假设检验，但一般在机器学习项目中你只需要使用一小部分。...本文是一个机器学习项目中最流行的统计假设检验的速查表，包含使用Python接口的示例。 每个统计检验都以相同的方式介绍，包括： 检验的名称。 检验的内容是什么。 检验的关键假设。 如何解释检验结果。...本教程分为四个部分; 他们是： 正态性检验 相关性检验 参数统计假设检验 非参数统计假设检验 1.正态性检验 本节列出了可用于检查数据是否具有高斯分布的统计检验。...假设 每个样本中的观察是独立同分布的（iid）。 可以对每个样本中的观察进行排序。 解释 H0：两个样本是独立的。 H1：样本之间存在依赖关系。...假设 每个样本中的观察是独立同分布的（iid）。 可以对每个样本中的观察进行排序。 解释 H0：两个样本的分布相等。 H1：两个样本的分布不相等。
置信概率可以用来评估区间估计的什么性能？ 当然是可靠性了，P值反映的是显著性。 有了参数估计，就会有对应的假设检验；知识结构如下： ? ? 01. 知识准备 ? 假设检验显著性水平的两种理解： 1....类错误 通常只能犯两种错误中的一种，且 ? 增加， ? 减少 通常， ? 类错误是可控的，先设法降低第一类错误概率 ? 什么是双尾检验，单尾检验？...那是依赖查表时代的产物；如今，计算机软件中，t分布随机变量在大样本时自然就近似正态分布了。---统计学家吴喜之 2....总体比例的检验 对于总体比例的检验，通常是在大样本条件下进行的，而小样本得到的结果是极不稳定的；所以对总体比例进行检验时，通常用正态分布来确定临界值，即采用Z统计量，Z统计量计算公式： ?...，未提供双样本总体比例的检验！
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
引言 昨天有小伙伴在讨论群里提问"有没有关于绘制带比例尺和指北针的地图可视化教程"，我也进行了答复，没想到关注的人比较多，那就安排推文教程(最近在系统整理资料，所以这篇也是计划外的 ? )。...关注本公众号，后台回复"地图数据" 即可获取本推文所使用的数据。 02. tmap 简介 说起绘制空间数据相关的可视化作品，R语言还是比Python 要方便的多的 ? ? 。...country) + tm_lines(col="grey20", lwd = 1.8) + tm_shape(city) + tm_text("city", size=0.5)+ #添加比例尺...fontface = "bold")+ tm_style("classic")+ tm_layout(inner.margins=c(0.01,0.05,0.05,0.05)) map_test 知识点： 比例尺...(Scale bar)添加 #添加比例尺 tm_scale_bar(position=c("left", "bottom"),text.size = 0.4) + 官网的一些主要属性如下： ?
引言 昨天有小伙伴在讨论群里提问"有没有关于绘制带比例尺和指北针的地图可视化教程"，我也进行了答复，没想到关注的人比较多，那就安排推文教程(最近在系统整理资料，所以这篇也是计划外的 ? )。...关注本公众号，后台回复"地图数据" 即可获取本推文所使用的数据。 02. tmap 简介 说起绘制空间数据相关的可视化作品，R语言还是比Python 要方便的多的 ? ? 。...country) + tm_lines(col="grey20", lwd = 1.8) + tm_shape(city) + tm_text("city", size=0.5)+ #添加比例尺...(Scale bar)添加 #添加比例尺 tm_scale_bar(position=c("left", "bottom"),text.size = 0.4) + 官网的一些主要属性如下： ?...总结 本期推文介绍了大家比较关心的绘制空间数据 指北针 和 比例尺的添加方法。而基于ggplot2 以及拓展包 ggspatial 也是可以绘制的，由于不是很熟悉空间数据的处理，介绍难免不足。
推荐阅读时间：5min~12min 主要内容：机器学习中样本比例不平衡的处理方法 在机器学习中，常常会遇到样本比例不平衡的问题，如对于一个二分类问题，正负样本的比例是 10:1。...样本不平衡往往会导致模型对样本数较多的分类造成过拟合，即总是将样本分到了样本数较多的分类中；除此之外，一个典型的问题就是 Accuracy Paradox，这个问题指的是模型的对样本预测的准确率很高，但是模型的泛化能力差...但是需要注意，当搜集数据的场景本来产生数据的比例就是不平衡时，这种方法并不能解决数据比例不平衡问题。...根据这篇文章，ROC 曲线具有不随样本比例而改变的良好性质，因此能够在样本比例不平衡的情况下较好地反映出分类器的优劣。...对数据采样可以有针对性地改变数据中样本的比例，采样一般有两种方式：over-sampling和 under-sampling，前者是增加样本数较少的样本，其方式是直接复制原来的样本，而后者是减少样本数较多的样本
img图片等比例缩放的方法HTML中，要修改img元素定义的图片的大小，且是等比例缩放，不改变宽和高的比值，那么可以采用只设置img元素属性中width和height中的任何一个，不要同时设置两个即可实现...img图片的等比例缩放效果。...width等比例缩放img图片实例代码，及在线编辑器为了可以与原图片的大小进行对照，下面的实例使用HTML的注释符号将等比例缩放的代码进行了注释，第一遍运行完之后，可以将第一行的代码删除（在线删除，因为这是一个在线编辑器...），然后将第二行代码中的注释符号去除掉，接着再运行一遍看看等比例缩放的效果：比例缩放的另外一种方法当然了，如果要通过同时设置img图片的width和height两个属性来达到等比例缩放图片的话也是可以的，但是要先计算一下图片的宽度和高度的比例，之后再等比例缩放。
R默认类型I（序贯型）方法计算ANOVA效应（类型II和III分别为分层和边界型，详见R实战（第2版）202页）。...R中的ANOVA表的结果将评价： A对y的影响 控制A时，B对y的影响 控制A和B的主效应时，A与B的交互影响。 一般来说，越基础性的效应需要放在表达式前面。...单因素方差分析 单因素方法分析中，你感兴趣的是比较分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。...glht.png par语句增大了顶部边界面积，cld()函数中的level选项设置了使用的显著水平。 有相同的字母的组说明均值差异不显著。...假设检验量t在p<0.05下显著。由此可以得出结论。详见help(glht)。 评估检验的假设条件 ANCOVA与ANOVA相同，都需要正态性和同方差假设，检验可以参考上一节。
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。 y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。...如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
数据可视化不可避免的就是要选择一些颜色方案，颜色方案除了手动设置之外，在R中也有自动生成颜色方案的工具。...R中的HCL配色方案 HCL本意是和RGB HSV等一样的颜色空间的术语，由于这里所用的颜色方案在R中是hcl.pals函数，所以就称为HCL配色方案了。...HCL相比较HSV等颜色空间的一个重要优点就是颜色的视觉明度是均一的，在R中也是推荐使用hcl颜色方案，不推荐使用rainbow等颜色方案了。...，常用于着色离散变量； sequential的颜色方案中色调较少，体现了颜色的连续过渡，可以用于着色连续变量； diverging和divergingx也是颜色的连续过渡，但是不同于sequential...") # [1] "#1B9E77" "#D95F02" "#7570B3" 不同于hcl的配色方案，RColorBrewer中颜色方案数量是固定的，不会对颜色进行自动插值，比如Dark2配色一共只有
所以在进行AB实验的过程中，需要使用不同的假设检验方法。 均值类指标 最常见的均值类（Mean）指标，比如用户的人均时长、平均购买金额等。...用户比例类指标 比例类（Proportion）指标比如UV转化率、次日留存率等，一般是“某条件下用户去重计数 / 用户去重计数”，使用的是两总体比例的T检验。...设两个总体服从二项分布，这两个总体中具有某种特征单位数的比例分别为 和 ，但总体的比例未知，我们可以知道样本比例为 和 。 原假设的表达式为 。...在原假设成立的条件下，方差是 ，其中 是合并两个样本的比例估计量： ， 表示样本 中具有某种特征的单位数， 表示样本 中具有某种特征的单位数。...对于此类样本量类的指标，因为不适用于中心极限定理，我们也不能近似它为某一种分布类型，就会使用非参数假设检验（不要求总体的分布以特定参数为特征的假设检验）来进行检验，如卡方检验。
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
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