什么是稳健性检验？ 论文中，我们常常要求要做稳健性检验，那么什么是稳健性检验呢？...在较早的文献中，一般很少涉及稳健性检验，但近年来，大家对稳健性检验的重视程度越来越高，这也体现了大家对所得结论准确性的要求越来越高。做好稳健性检验，是使结论得到广泛接受的重要步骤之一。...遗憾的是，目前关于如果做稳健性检验并没有统一的标准，也没有一个明确的说明告诉我们在文章中我们到底应该要从哪些角度去做稳健性检验。因此，每篇文章根据自己的研究目的不同，稳健性检验的角度也会大不相同。...51篇，占比达到43.6% (注：许多文章在进行结论分析时会将稳健性检验放入结论讨论部分，但是这里笔者因为统计方便的原因并没有将其纳入统计中，只统计了单独将稳健性检验作为一个章节的文献，因此实际进行稳健性检验的文章远大于...上文中，我们介绍了稳健性检验的概念，目的以及常用的一个角度 (变量替换法) ，这篇文章我们将继续介绍稳健性检验的其他角度。
2.1 KS检验 KS检验是基于样本累积分布函数来进行判断的。可以用于判断某个样本集是否符合某个已知分布，也可以用于检验两个样本之间的显著性差异。...我们只需要找出来差值最大的那个点D。然后基于样本集的样本数和显著性水平找到差值边界值(类似于t检验的边界值)。判断边界值和D的关系，如果D小于边界值，则可以认为样本的分布符合已知分布，否则不可以。...可选值与ks检验中可选值一致。 上面代码会返回三个结果： 第一个为统计值，第二个为评判值，第三个为每个评判值对应的显著性水平 AD检验和anderson有啥关系呢？anderson发明了AD检验。...2.3 W检验 W检验(Shapiro-Wilk的简称)是基于两个分布的相关性来进行判断，会得出一个类似于皮尔逊相关系数的值。值越大，说明两个分布越相关，越符合某个分布。...shapiro是专门用于正态性检验的，所以不需要指明分布类型。且 shapiro 不适合做样本数＞5000的正态性检验。
所以要做统计检验。 t检验，t检验主要是检验单个ols估计值或者说是参数估计值的显著性，什么是显著性？也就是给定一个容忍程度，一个我们可以犯错误的限度，错误分为两类：1、本来是错的但是我们认为是对的。...值得注意的是，方差分析与成组设计t检验的前提条件是相同的，即正态性和方差齐性。 t检验是目前医学研究中使用频率最高，医学论文中最常见到的处理定量资料的假设检验方法。...检验方法的选用及其适用条件,应根据分析目的、研究设计、资料类型、样本量大小等选用适当的检验方法。 t 检验是以正态分布为基础的，资料的正态性可用正态性检验方法检验予以判断。...检验方法的选用及其适用条件,应根据分析目的、研究设计、资料类型、样本量大小等选用适当的检验方法。 t 检验是以正态分布为基础的，资料的正态性可用正态性检验方法检验予以判断。...值得注意的是，方差分析与成组设计t检验的前提条件是相同的，即正态性和方差齐性。 t检验是目前医学研究中使用频率最高，医学论文中最常见到的处理定量资料的假设检验方法。
利用 R 进行数据挖掘，数据来源于著名的 state.x77 数据集。...这个数据集提供了美国 50 个州在 1997 年人口、收 入、文盲率、预期寿命、谋杀率和高中毕业率、气温以及土地面积的数据。通过数据搜集的信息，想知道哪些因素与谋杀率相关性较高。...计算相关性系数 R 可以计算多种相关系数，包括 Pearson 相关系数、Spearman 相关系数、Kendall 相关系数、偏相关系数等。...例如可以计算基因与表型之间的关联。一般绝对值大于0.5认为相关。...#计算相关性矩阵 colnames(state.x77) cor.test(state.x77[,5], state.x77[,1]) plot(state.x77[,5], state.x77[,1]
一、t 检验与 wilcox 检验 连续型变量独立性检验，如果数据分布满足正态分布可以使用t检验，否则使用wilcox检验。 基因表达差异：基因表达量高低。...dta <- read.csv("heatmap.csv",header = T,row.names = 1) # 单个基因t检验 head(dta,1) dta[1,1:5] dta[1,6:...x$supp=="VC" & x$dose==2),]$len,x[(x$supp=="OJ" & x$dose==2),]$len,paired = F) 写在最后：有时间我们会努力更新的。...大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。原地址暂未启用（bioinfoer.com）。...sx.voiceclouds.cn 有些板块也可以预设为大家日常趣事的分享等，欢迎大家来提建议。
总第235篇/张俊红 1.前言 我们在方差分析里面有讲过，方差分析有一个很重要的前提就是叫方差齐性。这一篇来讲讲如何来检验方差齐性。 先讲讲什么是方差齐性，方差齐性是指不同组间的总体方差是一样的。...方差齐性检验是对两组样本的方差是否相同进行检验。检验思想与均值之间差异性检验是一样的。常用的方法有：方差比、Hartley检验、Levene检验、BF法、Bartlett检验。...3.Hartley检验 Hartley检验与方差比的思想比较类似，差别在于Hartley检验用于多组方差的检验，用多组中最大的方差除最小的方差，得到一个F值，然后通过F值的判断来对方差齐性进行判断。...6.Bartlett检验 Bartlett检验的核心思想是通过求取不同组之间的卡方统计量，然后根据卡方统计量的值来判断组间方差是否相等。...比较常用的是Levene检验，适用于多组方差的比较，且对正态性没要求。
一、假设检验 假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。...通常可将概率不超过 0.05 的事件称为“小概率事件”，也可视具体情形而取 0.1 或 0.01 等。在假设检验中常记这个概率为 α，称为显著性水平。而把原先设定的假设成为原假设，记作 H0。...假设的形式 H0——原假设， H1——备择假设 双侧检验：H0:μ = μ0 ，H1:μ ≠ μ0 单侧检验：H0:μ ≥ μ0，H1:μ μ0 假设检验就是根据样本观察结果对原假设（H0）进行检验，接受 H0，就否定 H1；拒绝 H0，就接受 H1。...零假设检验 二、频数统计与独立性检验 离散型变量通过计算频数，然后进行独立性检验。
物料的周期性检验指每隔一段时间，将存放在仓库的东西拿出来瞧瞧，看看有没有变质，这个就是周期性检验。...不仅针对库存的物料有周期性的检验，针对设备等也有周期性的检验，如测试设备的管理中，特别是计量设备，在使用的过程中，精度等指标可能发生变化，因此，工厂里通常针对此类设备设置一个固定的检测周期，每隔一段时间即要求将设备送检...使用QM可以很好地解决周期性检验的需求，但前提是需要进行周期性检验的物料必须启用批次管理，因为周期性检验的依赖于物料的批次。...二、主数据 关注物料主数据即可，其他主数据，如检验特性、检验方法、检验计划等与其他QM的检验一致。物料主数据的设置： 1、设置检验周期，如下图，物料的检验周期设置为10天： ?...2、触发周期性检验：QA07，也可以使用QA05定义后台作业进行定期的触发。 ?
区分度评价：C-statistic的计算 净重新分类指数NRI计算 综合判别改善指数IDI的计算 二分类资料校准曲线的绘制 生存资料校准曲线的绘制 tidymodels不能画校准曲线？...mlr3的校准曲线也是一样画！ ...... 今天学习C-index的比较。...二分类资料C-index的比较 二分类资料的AUC和C-index是一样的，可以参考AUC的比较：ROC（AUC）曲线的显著性检验。...生存资料C-index的比较 可以使用compareC包，专门用来比较生存资料的C-index。...两个cox模型的比较 下面再多说一点两个cox模型的比较，也是很简单的，方差分析即可，使用anova()函数。 我们用lung数据集进行演示。
问题 你想要（精确）检验样本的方差同质性（同方差，方差齐性）。许多统计检验假设总体同方差。...方案 有许多检验方差同质性的方式，下面列出三种： Bartlett’s test - 如果数据服从正态分布，这是最好的检验方法。...Levene’s test - 数据偏离正态性时比Bartlett检验更稳定（鲁棒性更好），内置于car包 Fligner-Killeen test - 这是一个非参数检验，数据偏离正态是非常稳定适用。...对于所有的检验，零假设为总体方差相同（同质；不是相等的意思）；备择假设是至少两组样本（总体方差）不同。 样例数据 这里的例子使用了InsectSprays 和 ToothGrowth 数据集。...初一看好像数据集的方差都不同质，但这需要像下面一样进行合适的检验。
生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线 .........今天说一说ROC(AUC)的比较。 二分类资料的ROC比较 可以通过pROC包实现的，使用其中roc.test()函数可实现两个ROC 的Delong检验。...关于这几种方法的具体原理，大家可以去翻相关的论文~ roc.test只能用于两个ROC的比较，如果是多个比较，可以使用MedCalc软件，这个是和SPSS类似的软件，只要点点点即可。...text(50, 50, labels=paste("p-value =", format.pval(testobj$p.value)), adj=c(0, .5)) 当然你也可以用其他非参数检验的方法进行比较...，比如mann whitney u检验（一家之言）。
t-test在显著性检验中应用很广。但它应用的前提有两个： 1. 数据服从正态分布 2. 不同组间方差齐性 ? 看了一些网站找了几个全面又好理解的资料。...都有现成的了看就完了~ 01 R中检验正态分布的方法： Kolmogorov–Smirnov test： ks.test(x,y,…)函数 Anderson–Darling test ： ad.test...） Lilliefor test： lillie.test(x)函数 参考： https://www.cnblogs.com/REAY/p/6709177.html shapiro.test(x)只能检验单变量正态性...，mshapiro.test(x) 可检验多变量的正态性。...mod=viewthread&tid=790&highlight=%E6%AD%A3%E6%80%81%E6%80%A7 03 R中检验方差齐性的方法： Bartlett test: 数据符合正态分布
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...也有人建议用VIF>10作为存在严重多重共线性的标准，特别在解释变量多的情形应当如此。）...添加常数项 df.head() from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor # 这里可以选择想要判断的变量列...df_tezheng=df[["var1","var2","var3","var4","var5", 'Constant Value']] # 进行vif检验 vif=[] for i in range...(df_tezheng.shape[1]-1): #计算第i+1个变量的(第i+1列)的方差膨胀因子 vif.append(variance_inflation_factor(df_tezheng.values
一方认为，图式网络真正学习了游戏的概念，场景适应性更强，“更接近人类思考”；另一方则认为该图示网络需要在和 AlphaGo 的对决中证明自己，且无法应用于实际，“用视频游戏测试致力于驱动机器人的 AI...在征服 Atari 游戏后不久，DeepMind把注意力转向了比街机游戏古老和复杂得多的围棋，使用同样的算法，AlphaGo于2016年3月击败世界排名前列的围棋大师李世石，取得历史性的胜利。...在他看来，深度强化学习网络的问题就在于它们是从试验和误差中学习。另一个局限就是它们一次性对一整帧的像素打分。...但这也并不说明 AlphaGo 是在遵循精心谋划的策略，它仅仅是走出了它的神经网络基于当时棋盘上的局势推导出的最高回报的一步棋。...但 Nicholson 等人并不认同其中描述的是一种革命性的 AI。Nicholson 谈到：“我本来以为文中能提出这个 AI 攻克了多种版本‘打砖块’游戏的证明”。
p=6261 t检验是统计学中最常用的检验之一。双样本t检验允许我们基于来自两组中的每一组的样本来测试两组的总体平均值相等的零假设。 这在实践中意味着什么？...首先，我们将绘制一个大的（n = 100000）样本并绘制其分布以查看它的外观： 我们可以看到它的分布是高度偏斜的。从表面上看，我们会担心对这些数据使用t检验，假设X是正态分布的。 ?...当n很大时，即使我们的一个观测结果可能位于分布的尾部，分布中心附近的所有其他观测值也会保持平均值。这表明对于这个特定的X分布，t检验应该是正确的，n = 100 。...检查这种情况的更直接的方法是进行模拟研究，其中我们凭经验估计t检验的1型错误率，在给定的n选择下应用于该分布。...当然，如果X不是正态分布的，即使假设正态性的t检验的类型1错误率接近5％，测试也不会是最佳的。也就是说，将存在零假设的替代测试，其具有检测替代假设的更大功率。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一致性检验和配对卡方检验的SPSS实例操作图文详解，配对计数资料的卡方检验。...这种列联表最大的特点是行和列数目永远都是一样的。此时，再用成组计数资料的χ2检验就不合适了。这里我们就要用到Kappa一致性检验和配对χ2检验(McNemar检验)。...其实这两种方法各有侧重： 1、Kappa检验旨在评价两种方法是否存在一致性;配对χ2检验主要确定两种方法诊断结果是否有差别; 2、Kappa检验会利用列联表的全部数据，而配对χ2检验只利用“不一致“数据...，如表1中b和c; 3、Kappa检验可计算Kappa值用于评价一致性大小，而配对χ2检验只能给出两种方法差别是否具有统计学意义的判断。...表3 Kappa一致性检验 表2中SPSS给出了McNemer检验的结果， P=0.022性
p=3715 统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。 什么是列联表？...尽管如此，应避免对具有多个维度的列联表进行统计检验，因为除其他原因外，解释结果将具有挑战性。...作为精确显着性检验，Fisher检验符合所有假设，在此基础上定义检验统计量的分布。实际上，这意味着错误拒绝率等于测试的显着性水平，对于近似测试，例如χ2χ2测试。...通过执行测试2 × 22×2表格，我们也获得了解释性：我们现在可以区分羊毛不同的具体条件。然而，在解释p值之前，我们需要纠正多个假设检验。在这种情况下，我们进行了三次测试。...摘要：卡方对费舍尔的精确检验 以下是两个测试的属性摘要： 标准 卡方检验 费舍尔的确切测试 最小样本量 大 小 准确性 近似 精确 列联表 任意维度 通常为2x2 解释 皮尔逊残差 优势比 通常，Fisher
它具有一些特定的特性，使其在各个频率上具有均匀的能量分布。由一系列相互独立、具有相同概率分布的随机变量组成的。这些随机变量之间没有任何相关性，因此在时间上是完全不相关的。...此外，白噪声序列还用于测试和校准设备，以及进行随机性分析和模拟实验。 在时间序列中，白噪声检验除了用于在预测前判断平稳序列是否随机外，还能有哪些用法呢？...实际上由于样本序列的有限性，延迟k阶自相关系数并不完全为0，只要在0值附近即认为无自相关性。...判断准则： LB统计量小于选定置信水平下的临界值，或者 p 值大于显著性水平（如0.05），不能拒绝原假设，序列为白噪声； LB统计量大于选定置信水平下的临界值，或者 p 值小于显著性水平（如0.05）...，另返回自相关系数的独立性检验结果 QLB 统计量及对应 p 值。
1.假设检验的过程 1.1问题的提出 下面的这个案例里面的任务我确实不是很熟悉，但是这个案例确实很容易让我们理解这个假设性检验的过程； 首先就是建立这个问题的两个假设： 1）零假设：2）备选假设； 这两个假设...，这个不等于就会要求我们考虑这个左右区间，这个时候就是双尾检验（这个时候两边的这个显著性水平都需要被判断）； 我们很多的计算软件或者是工具计算出来的这个都是双尾的p值，单尾和双尾之间的关系就是我们使用这个双尾的计算结果除以...，因此这个使用的就是单尾检验里面的这个左尾检验； 我们计算这个获取样本数据平均值的概率和我们的这个显著性水平进行比较，就是和0.05进行比较，因为是小于0.05，所以这个原假设是不成立的，证明这个效应存在的...，置信区间的具体含义等等，这个主要就是一个了解和入门，一切只是刚刚开始； 8）其实这个文章从昨天就开始写了，但是已知想要加深理解，所以今天又学了第二遍，之前也学过这个假设性检验的一些教程，但是都没有理解到现在的这个程度...（可能是因为当时我们的这个知识储备和各方面没有到位），但是我们在适当的时候对于之前的内容二次学习就会有新的理解和体会，这个就是我这两天学习这个假设性检验的一个心得体会~
“题外话：相关性不是因果，相关性只能说数据上来讲两个或多个因素具有正/负/无相关性，其间没有谁决定谁的关系” 相关系数（correlation coefficient）用于描述两个变量之间的相关程度。...有，pearson相关系数：适用于连续性变量，且变量服从正态分布的情况，为参数性的相关系数。spearman等相关系数：适用于连续性及分类型变量，为非参数性的相关系数。...cor.test()和cor()是R包中自带的计算相关系数的函数，两者差别仅为cor()只给出相关系数一个值，cor.test()给出相关系数，n（个数）、p值等。...1.0000000 # 先关系数可视化> library(corrplot)> corrplot(cor(dt),method = "number") # 显示数字 见图2 可以发现，当计算同一数据自身各变量的相关性时...需要注意输入的两个dataframe的row必须长度和顺序都一致。
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