如何对矩阵进行fisher精确检验
矩阵是一个二维数组，通常用于表示数据集合或线性代数中的向量和变换。Fisher精确检验（Fisher's exact test）是一种用于分析类别变量之间关联性的统计检验方法，通常用于二维列联表的数据分析。
对于如何对矩阵进行Fisher精确检验，可以按照以下步骤进行：
- 确定研究问题：首先要明确要解决的研究问题。Fisher精确检验主要用于分析两个类别变量之间是否存在关联性或差异性。
- 构建二维列联表：将研究数据根据两个类别变量进行交叉分类，形成一个二维列联表。表格的行表示一个类别的水平，列表示另一个类别的水平，每个单元格表示两个类别变量同时具有的观察次数。
- 计算观察值的边际总和：根据二维列联表，计算每一行和每一列的边际总和。这些边际总和是后续计算中的重要参考值。
- 计算期望值：根据独立性假设，计算每个单元格的期望值。期望值是基于边际总和和总样本数的比例得出的。
- 计算统计量：根据观察值和期望值，计算Fisher精确检验的统计量。统计量的计算涉及到计算每个单元格下的所有可能取值的概率。
- 进行假设检验：根据计算得到的统计量，进行假设检验。根据检验结果，可以判断两个类别变量之间是否存在显著关联或差异。
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Pred_vec <- as.
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oddsratio, pvalue = stats.fisher_exact
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cc <- matrix(c(35,9
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