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【V课堂】R语言十八讲(十四)—几大检验

哪种检验什么时候能用什么时候不能用,能用的检验效果好不好,有什么优缺点,等够达到什么目的,你清楚吗?如果你不清楚,平时只是用,那么你对你做出的分析结果放心吗?...这篇就是集中的讲解一下这几大检验的来龙去脉,原理和适用场景. 1. 什么叫检验?...其他的,T检验,F检验,都是同一个道理.那么为什么没有说秩和检验(wilcoxon)了? 首先,秩和检验还是相对前面几个比较特殊的, 首先,什么叫秩?...秩有秩序这一个词,再看看秩在统计学中的意思,有n个样本观测值,将他们从小到大排列起来,例如 1,3,5,6,7,9,10,那么观测值3的秩就是2,观测值5的秩就是3.发现没,秩就是排序后,数据的序号.那么秩和检验就是将两个样本混合再排序...,找出样本1中所有数据的秩再求和,找出样本2中所有数据再求秩再求秩和,我们可以想象,如果两样本是同一个妈生的(意指来自同一总体分布)那么,其中一个样本数据和另一个样本数据大小不至于相差太大,那么秩和也不应该全部或大部分来自序号较小和序号较大的那部分吧

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参数少一半，效果还更好，天津大学和微软提出Transformer压缩模型

为了解决这些问题，研究人员提出的方法结合了低秩近似和参数共享的思想，因此实现了更高的压缩比。...在图 2（右）中，为了完成多头机制并压缩多组映射参数的参数，研究人员使用一组线性映射，并共享线性映射的输出。所学习的线性投影可以将 Query、Key 和 Value 映射到由基向量组成的三个矩阵。...实验结果 为了检验在 Transformer 中对多头注意力所作调整的效果，研究人员在语言建模 (LM) 和神经机器翻译 (NMT) 两个任务中进行了实验。...然后，我们在 PTB、WikiText-103 和 One-Billian 单词基准数据集上测试不同的模型配置，结果如表 1 和表 2 所示。 ?...表 2：在 PTB 和 WikiText-103 两个数据集上，模型的参数数量和其困惑度分数。「-」表示没有该模型的表现报告。「*」表示为研究人员自己实现的模型结果。

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    增强版在线LEFSe分析和可视化鉴定标志性基因或物种

    秩和检验 秩和检验是一种非参数检验法，它是一种用样本秩来代替样本值的检验法。根据样本分组的不同可分为两样本Wilcoxon秩和检验和多样本Kruskal-Wallis检验。...基本思想是：若检验假设成立，则两组的秩和不应相差太大。通过编秩，用秩次代替原始数据信息来进行检验。...；反之，若相差较大，先分别求出两个样本的秩和，再计算检验统计量（含量较小的样本秩和）和统计量（期望秩和，查T值表可知）的P值并作出决策。...简单来说就是一种投影，是将一个高维的点投影到一个低维空间，我们希望映射之后，不同类别之间的距离越远越好，同一类别之中的距离越近越好。...颜色: 无显著差异的物种统一着色为黄色，差异显著的物种Biomarker跟随组别进行着色，红色节点表示在红色组别中起到重要作用的微生物类群，蓝色节点表示在蓝色组别中起到重要作用的微生物类群。

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    NIPS 2018 | 哪种特征分析法适合你的任务？Ian Goodfellow提出显著性映射的可用性测试

    本论文提出的方法源于统计随机化检验，它将自然实验和人为的随机试验进行了对比。研究者重点关注通用框架的两种实例化：模型参数随机化检验及数据随机化检验。...这两种检验方法可以广泛应用于各种解释方法。 我们对不同的数据集和模型架构上应用的解释方法进行了广泛的实验。并发现一些被检验的方法独立于模型参数和训练模型所使用的数据的标签。...解释方法会提供一个解释映射 E : R^d → R^d，它将输入映射到形状相同的物体上。 现在，我们将简要描述一下我们所研究的一些解释方法。文章的补充材料包含了对这些方法更加深入的概述。...在所有的图中，y 坐标是原始解释和由直到该点所代表的层/块的随机性所推导出的随机解释之间的秩相关性，而 x 坐标则与 DNN 从输出层开始的层/块相对应。...黑色的虚线代表网络的连续随机化由此开始，它处于模型的顶层。上面一排是带绝对值的 Spearman 秩相关性，下面一排是不带绝对值的 Spearman 秩相关性。

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    AAAI 2018 | 腾讯AI Lab提出降秩线性动态系统：可处理有噪声计数值短数据

    举几个例子：在神经群中记录到多个尖峰队列（Paninski et al. 2010）、S&P 100 指数上的交易数据（Linderman and Adams 2014）。...我们在模拟数据和真实世界数据的基准方法上对我们的框架进行了评估。...第二个阶段是通过 DA 观察模型将隐含状态 xt 映射到响应 yt 上，这可以学习其离散性质。 推理（E 步骤） 学习（M 步骤） ?...算法 1：推理和学习的框架（VBEM） 结果 为了证明 DA 的泛化性并验证我们的算法实现，我们首先在广泛的模拟数据上测试了我们的推理和学习方法。...(a) 和 (b) 中预定义的隐含状态数量都是 10。RRLDS-ML 和 RRLDS-NN 都显著（p检验）超越了其它方法。 ?

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    【学点统计学·非参数检验汇总】3. 多独立样本的非参数检验

    多独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验是通过分析多组独立样本数据，推断样本来自的多个总体的中位数或分布是否存在显著差异。...（1）中位数检验 中位数检验通过对多组独立样本的分析，检验它们来自的总体的中位数是否存在显著差异。 其原假设是：多个独立样本来自的多个总体的中位数无显著差异。...基本思想是： 如果多个总体的中位数无显著差异，或者说多个总体有共同的中位数，那么这个共同的中位数应在各样本组中均处在中间位置上。 于是，每组样本中大于该中位数或小于该中位数的样本数目应大致相同。...基本思想是： 首先，将多组样本数据混合并按升序排序，求出各变量值的秩； 然后，考察各组秩的均值是否存在显著差异； 容易理解，如果各组秩的均值不存在显著差异，则是多组数据充分混合，数值相差不大的结果，可以认为多个总体的分布无显著差异...； 反之，如果各组秩的均值存在显著差异，则是多组数据无法混合，某些组的数值普遍偏大，另一些组的数值普遍偏小的结果，可以认为多个总体的分布有显著差异。

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    机器学习数学基础--线性代数

    零向量一定在列空间中 对于一个满秩变换来说，唯一能在变换后落在原点的就是零向量自身 对于一个非满秩的矩阵来说，它将空间压缩到一个更低的维度上，变换后的已给向量落在零向量上，而“零空间”正是这些向量所构成的空间...检验一个矩阵的行列式是否为0，就能了解这个矩阵所代表的变换是否将空间压缩到更小的维度上 在三维空间下，行列式可以简单看作这个平行六面体的体积，行列式为0则意味着整个空间被压缩为零体积的东西，也就是一个平面或者一条直线...LU分解 给定矩阵A，将A表示成下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积，称为LU分解。 转置矩阵 对于矩阵A，将其行列互换得到的矩阵，称为A的转置矩阵，记为 ? 。...单位矩阵 方阵中，如果除了对角线（从左上到右下）上的元素为1，其余元素都为0，则该矩阵称为单位矩阵，记为 ? 。 ? 表示 ? 阶单位矩阵。 单位矩阵表示的映射是“什么都不做”的映射。...零矩阵表示的映射是将所有的点都映射到原点的映射。 对角矩阵 在方阵中，对角线（从左上到右下）上的值称为对角元素。 非对角元素全部为0的矩阵称为对角矩阵。

    1.2K30

    数据分析-非参数秩方法

    文章目录 两种处理方法比较的秩检验 Wilcoxon秩和检验 Smirnov检验 成对分组设计下两种处理方法的比较 符号检验 Wilcoxon符号秩检验 多种处理方法比较 Kruskal-Wallis检验...分组设计下多种处理方法的比较 Friedman检验 非参数秩方法，即不假定总体分布的具体形式，从数据本身获得所需信息，适用范围广，但忽略了分布类型，针对性差。...两种处理方法比较的秩检验 图片 Wilcoxon秩和检验 ---- 单边假设检验 图片 图片 图片 图片 图片 图片 习题2.4：为了比较两种不同的心理咨询方法的效果,将80位接受心理咨询的人随机地分为两组...，每组40人，其中一组接受一般的心理咨询，另一组接受特殊的心理咨询,试验结束后,将每个人的心理调整效果做仔细评估,并分为好、较好、较差和差四档,数据如表2.23所示....符号检验 ---- 图片 Wilcoxon符号秩检验 ---- 图片 图片 图片 多种处理方法比较 前面都是两种处理方法的比较，现介绍三种及以上处理方法的比较。

    1.1K20

    增强版在线LEFSe分析和可视化鉴定标志性基因或物种

    秩和检验 秩和检验是一种非参数检验法，它是一种用样本秩来代替样本值的检验法。根据样本分组的不同可分为两样本Wilcoxon秩和检验和多样本Kruskal-Wallis检验。...基本思想是：若检验假设成立，则两组的秩和不应相差太大。通过编秩，用秩次代替原始数据信息来进行检验。...；反之，若相差较大，先分别求出两个样本的秩和，再计算检验统计量（含量较小的样本秩和）和统计量（期望秩和，查T值表可知）的P值并作出决策。...简单来说就是一种投影，是将一个高维的点投影到一个低维空间，我们希望映射之后，不同类别之间的距离越远越好，同一类别之中的距离越近越好。...颜色: 无显著差异的物种统一着色为黄色，差异显著的物种Biomarker跟随组别进行着色，红色节点表示在红色组别中起到重要作用的微生物类群，蓝色节点表示在蓝色组别中起到重要作用的微生物类群。

    2.6K10

    100天搞定机器学习|Day26-29 线性代数的本质

    零向量一定在列空间中 对于一个满秩变换来说，唯一能在变换后落在原点的就是零向量自身 对于一个非满秩的矩阵来说，它将空间压缩到一个更低的维度上，变换后的已给向量落在零向量上，而“零空间”正是这些向量所构成的空间...检验一个矩阵的行列式是否为0，就能了解这个矩阵所代表的变换是否将空间压缩到更小的维度上 在三维空间下，行列式可以简单看作这个平行六面体的体积，行列式为0则意味着整个空间被压缩为零体积的东西，也就是一个平面或者一条直线...LU分解 给定矩阵A，将A表示成下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积，称为LU分解。 转置矩阵 对于矩阵A，将其行列互换得到的矩阵，称为A的转置矩阵，记为 ? 。...单位矩阵 方阵中，如果除了对角线（从左上到右下）上的元素为1，其余元素都为0，则该矩阵称为单位矩阵，记为 ? 。 ? 表示 ? 阶单位矩阵。 单位矩阵表示的映射是“什么都不做”的映射。...零矩阵表示的映射是将所有的点都映射到原点的映射。 对角矩阵 在方阵中，对角线（从左上到右下）上的值称为对角元素。 非对角元素全部为0的矩阵称为对角矩阵。

    1.1K40

    你需要学会100个使用R语言进行的统计检验例子吗

    看到了微信聊天群有人推荐了《100 STATISTICAL TESTS IN R》，该书籍介绍了基于R的100个统计检验小例子。我简单的看了看目录，全英文的，很生疏，感觉没有多大意思。...Wilcoxon符号秩检验：用于比较配对样本的差异，例如比较患者治疗前后的生物标记物水平。 Fisher精确检验：用于比较两个分类变量的分布是否相关，例如比较两种治疗方法对疾病治愈率的影响。...而且chatGPT还给我了R语言代码案例： # 两组样本的t检验 # 假设数据存储在两个向量x和y中 result <- t.test(x, y) print(result) # 多组样本的单因素方差分析...# 假设数据存储在一个数据框df中，其中变量A和B为二分类变量 result <- chisq.test(df$A, df$B) print(result) # 配对样本的Wilcoxon符号秩检验...在使用这些检验前，请确保对统计检验有足够的理解，并根据实际情况进行适当的数据处理和分析。另外，R语言中有许多相关的包和函数可以实现更多类型的统计检验，您可以根据具体需求搜索相关文档和资料。

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    两独立样本非参数检验 | 非参数检验汇总

    关于非参数检验 上一文（1....我不知道两组样本的均值和方差，但我就想检验这两个总体分布是否一样； 这个时候就需要非参数检验，顾名思义，不需要理会那么多参数了。...其原假设：两组独立样本来自的两总体分布无显著差异。曼-惠特尼U检验通过对两组样本平均秩的研究来实现判断。...秩简单说就是变量值排序的名次，可以将数据按升序排列，每个变量值都会有一个在整个变量值序列中的位置或名次，这个位置或名次就是变量值的秩。...其原假设是：两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异。 两独立样本的游程检验与单样本游程检验的思想基本相同，不同的是计算游程数的方法。两独立样本的游程检验中，游程数依赖于变量的秩。

    1.9K90

    使用Python计算非参数的秩相关

    秩相关是指使用变量之间序数的关联（而不是特定值）来量化变量之间的关联的方法。有序数据是具有标签值并具有顺序或秩相关的数据；例如：' 低 '，' 中 '和' 高 '。 可以为实值变量计算秩相关。...有趣的是，秩相关的度量通常被用作其他统计假设检验的基础，例如确定两个样本是否可能来自相同（或不同）的群体分布。 秩相关方法通常以研究人员或开发该方法的研究人员的名字命名。...如下： Spearman秩相关。 Kendall秩相关。 Goodman和Kruskal秩相关。 Somers秩相关。...在接下来的部分中，我们将仔细研究两种更常见的秩相关方法：Spearman和Kendall。 测试数据集 在我们演示秩相关方法之前，我们必须首先定义一个测试问题。...Spearman的秩相关可以在Python中使用SciPy函数spearmanr（）计算。 该函数需要两个实值样本作为参数，并返回介于-1和1之间的相关系数以及用于解释系数意义的p值。

    2.8K30

    R语言入门之非参数假设检验

    但是如果我们的数据无论经过怎样的变量变换都达不到正态分布或方差齐性的要求，那么我们就需要使用基于秩次的非参数假设检验，非参数检验主要针对非正态样本，其统计效力会比带参数的假设检验要弱一些。...R语言里提供了许多可以进行非参数假设检验的函数，这里我们主要介绍三个常用的函数，一个是基于秩次的Wilcox秩和检验, Kruskal Wallis秩和检验和Friedman秩和检验。...在这里我还将会以鸢尾花（iris）数据集为例和大家详细讲解使用方法。不过请大家注意，我只是展示如何使用基于秩次的非参数假设检验，这里的鸢尾花数据可能更适合用参数检验的方法。 2....其实，一般差异比较明显的数据，使用参数检验和非参数检验的结果不会有很大的变化，但是对于一些边际值，我们在进行统计检验和做出结论时需要非常非常慎重！...数据集检验臭氧浓度和月份的关系 # 使用?

    2.2K20

    数学建模及其基础知识详解(化学常考知识点)

    通常会用t检验之类的方法来进行皮尔逊相关性系数检验。需要先确认这两个变量是线性相关的。 连续数据，正态分布，线性关系，均满足，用皮尔逊相关系数最恰当。若数据有定序，则用斯皮尔曼秩相关系数。...1.4、区别和选择 与皮尔逊相关系数相比，斯皮尔曼相关系数、肯德尔相关系数，是基于数据秩的相关系数。由于这些估计量操作的是秩,而非数据值,所以它们对离群值稳健, 并可以处理特定类型的非线性关系。...多数情况下, 基于秩的估计量适用于小规模的数据集以及特定的假设检验。...4、岭回归（加入L2正则线性回归，在一般的线性回归最小化均方误差的基础上增加了一个参数w的L2范数的罚项，从而最小化罚项残差平方和，即在普通线性回归的基础上引入单位矩阵。）...和lasso回归（加入 L1 正则化）:在标准线性回归的基础上分别加入 L1 和 L2 正则化 （正则化：减少模型的过拟合的可能，L1倾向于学得稀疏的权重矩阵，L2倾向于学得更小更分散的权重） 五、图论

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    挖掘数据内部联系：相关性分析

    比如对于Y=X2，X服从[-1,1]上的均匀分布，此时E(XY)为0，E(X)也为0，所以ρX,Y=0，但x和y明显不独立。所以“不相关”和“独立”是两回事。...对于更一般的情况有其他的一些解决方案，Spearman秩相关系数就是其中之一。Spearman秩相关系数是一种无参数（与分布无关）的检验方法，用于度量变量之间联系的强弱。...不难想到，若完全正相关则di均为0，若完全负相关那么di为n+1-2i，其平方和最大，因此Spearman秩相关系数为： 此外还有Kendall秩相关系数，不再赘述。...然而对于样本总体分布未知的时候我们计算秩相关系数，这时候最常用的方法是秩相关检验。与相关系数计算方法对应的具有相应检验方法。...在某些很重要的多重或者多元显著性检验（例如差异基因和物种筛查）中，p值校正是必不可少的。

    1.5K20

    Python之Wilcoxon符号秩和检验

    引言 本节主要聚焦单样本Wilcoxon符号秩和检验，首先咱们先简单介绍一下什么叫做参数检验和非参数检验，然后介绍一下什么叫做秩次和秩和，接着正式讲解Wilcoxon符号秩和检验的含义和作用，最后通过一个小的案例来看一下这个检验如何通过...参数检验 假定样本数据来自具有特定分布（一般是假设服从正态分布）的总体，然后通过构造出来的估计量对总体的集中趋势和离散程度的参数进行检验，例如总体均值、总体方差和总体标准差等。 ? ?...非参数检验 不需要假定总体分布的形式，用到排秩（排序）的思想来规避分布未知带来的问题，直接对数据的分布和总体参数进行检验。...注：由于参数检验的精确度高于非参数检验，因此在数据符合参数检验的条件时，仍优先采用参数检验。 ? 01 秩次 将数据从小到大依次排序。...第一步： 计算每个观测值和感兴趣的值的差异，如上表：表格第三列是观测值和感兴趣的值7725的差值 第二步： 忽略差异的符号，将它们按照大小排序，如上表：表格第四列是差异由小到大秩次的排列顺序，假如数值相同

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    群晖NAS上安装虚拟机教程在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序

    前言 想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？...通过本文，您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法，以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。...步骤2：下载Virtual Machine Manager Virtual Machine Manager（简称VMM）是一款由Synology开发的虚拟机管理软件，它可以帮助您在群晖NAS上安装、配置和管理虚拟机...如果您已正确配置虚拟机的网络设置，则应该可以通过外部网络连接到它并使用它。 总结 通过以上步骤，您可以在群晖NAS上成功安装和运行虚拟机，使您的资源利用更加高效。...当然，由于每个人的需求都不同，所以具体的虚拟机配置和设置可能会有所不同。但是，本文提供的教程和流程应该可以帮助您入门，快速掌握群晖NAS上安装虚拟机的方法。

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    统计学_显著性检验综述

    关于独立 比如研究血型与性格是否独立，如果性格a的血型比例与性格b的血型比例相同，那么统计上独立。...非参数检验不需要用到总体的信息，以样本信息对总体分布做推断。 适用数据不同：参数检验只能用于等距和比例数据，非参数检验主要用于计数数据，也可用于等距和比例数据，但会降低精度。...ks检验，可以利用样本数据，判断样本来自的总体是否服从某一分布，是一种拟合优度的检验方法，用于探索连续型随机变量的分布。 ks检验，理论上可以检验任何分布。...在相同个体上的两次实验，属于变化显著性检验。 检验分析的变量必须是二值变量，有一定局限性。...SPSS将自动计算Friedman统计量和对应的概率P值。

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