fisher精确检验(fisher’s exat test)和超几何分布

最新推荐文章于 2024-10-28 12:27:28 发布
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博客主要围绕Fisher检验和超几何分布展开，虽具体内容缺失，但可知核心聚焦于这两项信息技术领域相关内容，Fisher检验在数据分析等方面有应用，超几何分布也是重要的概率分布模型。

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R费希尔精确检验（Fisher‘s exact test）
data+scenario+science+insight
07-26 1万+
R费希尔精确检验（Fisher's exact test） Fisher精确检验是一种显著性检验（significance想），当样本量较小时，用它来代替2×2表的卡方检验。 # 如何在R中进行Fisher精确测试。 # 为了在R中进行Fisher检验，我们只需要一个2×2的数据集。使用下面的代码，我生成一个仿真的2×2数据集作为示例： #create 2x2 dataset data = matrix(c(2,5,9,4), nrow = 2) #view dataset.
Fisher's exact test( 费希尔精确检验)
weixin_34043301的博客
11-24 4761
Fisher's exact test[1][2][3] is a statistical significance test used in the analysis ofcontingency tables. Although in practice it is employed when sample sizes are small, it is valid for all sample s...
fisher's exact test
weixin_33919941的博客
06-06 2213
  sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录视频） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   医药统计项目QQ:231469...
超几何分布检验（hypergeometric test）与费歇尔精确检验（fisher‘s exact test）
linkequa的博客
03-05 1万+
1，超几何分布检验常用来对venn图两个圈overlap的显著性进行检验，费歇尔精确检验常用来对2x2的列联表进行检验。 2，假设有如下的统计数据： smoke non-smoke lung cancer 10 6 normal 1 12 现在对其进行费歇尔精确检验，有两种提零假设的方法： 2.1 对比抽烟组和非抽烟组 H0：抽烟组得肺癌的概率p1和非抽烟组得肺癌的概率p...
Fisher's Exact Test
expleeve
01-06 888
http://www.doc88.com/p-6814714402991.html http://www.docin.com/p-676114198.html
2023年再不会Redis，就要被淘汰了
学Java，找哪吒
03-06 2万+
Redis实战系列，打造精品专栏。
数据库之Redis运维手册（私人整理）
企业实战系列集 ●●● https://ximenjianxue.blog.youkuaiyun.com
11-20 7576
1、redis配置文件 #cat 8000.conf daemonize no #[yes/no]默认值no，该参数用于定制redis服务是否以守护模式运行。 pidfile /var/run/redis.pid #默认值/var/run/redis.pid，指定redis服务的进程号文件路径，以守护模式运行时需要配置本参数； port 8000 #默认值6379，指定redis服务...
【Redis7】10大数据类型之Set类型
云泽野の编程日记
05-06 681
Redis的Set类型是一个无序的不重复字符串集合。：判断成员是否在集合内。：随机返回集合中的一个或多个成员，但不移除。：随机移除并返回集合中的一个或多个成员。:将一个集合中的成员移动到另一个集合中。：从集合中移除一个或多个成员。：返回集合中的所有成员。：返回集合中元素的数量。：返回给定集合的交集。：返回给定集合的并集。
irqbalance详解（其一）
weixin_33836874的博客
06-29 2572
irqbalance 是什么？项目主页上有以下描述： Irqbalance is a daemon to help balance the cpu load generated by interrupts across all of a systems cpus. 它避免了单 cpu 负载过重情况的出现。用法如下： root@a7661e...
[Prob] Fisher exact test
m0_74331272的博客
03-12 1570
. The, withand费希尔确切检验（Fisher's exact test）和条件概率分布在统计学中的应用。文中讨论了一个假设检验的例子：比较两组（女性和男性）在某种疾病上的发病率是否相同。随机变量 \( X \) 和 \( Y \) 分别代表女性和男性患病的人数，都服从二项分布。假设条件是我们观察到的 \( X + Y = r \)，即总共有 \( r \) 人患病。在费希尔确切检验中，我们要，这实际上就是一个条件概率分布问题。使用贝叶斯定理，我们可以得到：\[\]
知识小结------数据分析------Fisher‘s exact test(费希尔检测)
闲看庭前雪的博客
12-31 1万+
系列知识小结目录 Cox比例风险回归模型（proportional hazards model） Fisher's exact test费希尔检测系列知识小结目录前言一、Fisher's exact test费希尔检测是什么？二、原理与公式1.适用范围和目的2.公式的应用1.进行假设2.运用公式求概率P值3.评估总结 前言 这里记录了我在学习过程学到的一些统计学知识 有哪些不对的地方，希望大家能够多多批评和指正。 资料大部分来自维基百科，部分是我个人的理解。 一、Fisher’s exact te
MicrobiomeStatPlot | 费舍尔精确检验Fisher’s exact test
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
10-28 1428
费舍尔精确检验简介参考：https://mp.weixin.qq.com/s/B9gkW7bB7slddIrybmwkSQ费舍尔精确检验（Fisher’s exact test）是一种用于计算两个类别变量之间的相关性的非参数检验方法。它的目的是确定两个类别变量之间的联合概率分布，从而检验它们之间是否存在显著的相关性。在费舍尔精确检验中，我们通常会将数据表示为一个二维列联表（contingency...
R Fisher精确检验在R语言中的实现
PixelNovaO的博客
08-27 921
在统计学中，p值表示观察到的结果在假设成立的情况下出现的概率。在这个示例中，p值为0.198，如果我们使用通常的显著性水平（例如0.05），则p值大于0.05，意味着我们无法拒绝原假设，即两个分类变量之间没有关联性。在R语言中，我们可以使用。假设我们有一个2x2的列联表，其中包含了两个分类变量之间的观察频数。函数，我们可以方便地计算分类变量之间的关联性，并获取检验结果。下面我们将详细介绍如何在R语言中实现R Fisher精确检验，并提供相应的源代码。在这个示例中，我们有两个分类变量，分别有两个水平。
关于对Fisher Exact Test 的理解
tmjdone的专栏
10-22 7505
http://en.wikipedia.org/wiki/Fisher's_exact_test   超几何分布：     drawn not drawn total white k m-k m black n-k N+k-m-n N-m totals n N-n N N个里有m个whi
超几何分布检验（hypergeometric test）
热门推荐
linkequa的博客
01-15 2万+
1，超几何分布的定义 总共有N件产品，其中M件次品，现在从中抽取n件做检查，抽到k件次品的概率分布服从超几何分布。 P(k,N,M,n)=((Mk))∗((N−Mn−k))(Nn)，其中k=0,1,2,...MP(k, N, M, n) = \frac{\left(M \choose k \right)*\left(N-M \choose n-k \right)}{N \choose n}，其中k...
overlap的显著性检验-超几何检验/Fisher`s 检验
XIAOFEI@IDO
12-22 3408
1. 回顾超几何分布的定义 一般地，假设共有N件产品，其中M件次品，现在从中抽取n件做检查，抽到k件次品的概率分布服从超几何分布。 数学表达式如下： 超几何分布的一个应用：求解overlap显著性 以一个实际的生物实验为例。 在上述实验中，我们假设总共的基因个数为20000个（假定为产品的总数），图中左边圈的总数为2005（1740+265）个（假定为次品的总个数），现从中抽取805（540+265）个，需要计算得到基因的个数（次品数量）大于等于265的概率。 # 用R语言计算为: phyper(2
详解富集分析超几何分布检验
qq_36608036的博客
09-17 4464
R进行超几何分布计算 超几何分布是统计学中的一种离散分布，它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的个数。 也是生物信息学中常用的一种统计分布模型。我们在GO，KEGG的富集分析时就采用的是这个模型。 其数学表达式如下： f(k;n,m,N)={{{m \choose k}{{N-m} \choose {n-k}}} \over {N \choose n}}. 其中： N： 总样本数 m： 总样本中“特定类别”的数量 n: 从总样本中随机抽取的数量 k: 抽取样本中属于“特定类别”的数量
Fisher‘s exact test ora
生信小博士的博客
07-27 577
名词解释：1.包括过表达分析ORA、功能分类打分FCS、基于同路拓扑结构PT和基于网络拓扑结构NT和基因富集分析GSEA。常用的是ORA和GSEA。2.也就是我们熟知的传统的基因富集方法，是一种超几何分布检验方法（Fisher's Exact Test），也就是常见的2x2方法。ORA是一种广泛使用的方法，用于确定已知的生物学功能或过程是否在实验衍生的基因列表中被过度表达（丰富），例如，差异表达基因列表（DEGs）。3.
26. 在redis中是怎么设置时间戳的？
最新发布
06-29
<think>我们正在讨论Redis中设置时间戳的方法。根据用户的问题，我们需要提供在Redis中设置时间戳的几种可能方式。在Redis中，时间戳通常以两种形式存在：1.作为字符串或数字值的一部分，存储在键中。2.作为有序集合（Sorted Set）的分数（score），因为分数是浮点数，可以表示时间戳（如Unix时间戳）。此外，我们还可以使用Redis的键过期功能，通过设置键的过期时间（使用EXPIRE、EXPIREAT等命令）来关联时间戳。具体方法：方法1：使用字符串（String）类型存储时间戳我们可以将时间戳作为一个字符串值存储在一个键中。例如，使用SET命令：SET event:timestamp"1651234567"然后，我们可以使用GET命令来获取这个时间戳。方法2：使用有序集合（SortedSet）存储时间戳如果我们有多个事件需要按时间排序，我们可以使用有序集合，其中成员是事件，分数是时间戳。ZADD events1651234567"event1"ZADD events1651234568"event2"这样，我们可以按时间戳范围查询事件。方法3：使用键的过期时间（设置键在特定时间戳过期）如果我们想要在某个时间点让键自动过期，可以使用EXPIREAT命令，该命令接受一个Unix时间戳（秒级）作为参数。SETmykey "some value"EXPIREATmykey1651234567注意：Redis2.6.12以后，SET命令可以直接设置过期时间，使用选项EX（秒）或PX（毫秒），以及EXAT（秒级时间戳）或PXAT（毫秒级时间戳）：SET mykey "some value" EXAT1651234567#设置键在指定的秒级时间戳过期SETmykey"somevalue"PXAT1651234567000 #设置键在指定的毫秒级时间戳过期方法4：使用哈希（Hash）存储多个字段的时间戳如果我们需要存储一个对象，其中包含多个时间戳，可以使用哈希：HSET event:1000start_timestamp1651234567end_timestamp1651234667根据用户需求，选择合适的方法。另外，用户可能还需要生成当前时间的时间戳。在Redis中，我们可以使用TIME命令来获取当前服务器时间（返回秒和微秒）：TIME返回结果是一个数组，第一个元素是Unix时间（秒），第二个元素是微秒数。因此，结合以上方法，我们可以这样操作：1.获取当前时间戳（秒）：TIME#假设返回[1651234567,123456]，则当前秒级时间戳为16512345672.设置一个键，并在该时间戳过期：SETmykey"value" EXAT1651234567或者，如果我们想要存储一个时间戳值：SETevent:start1651234567注意：Redis的TIME命令返回的是Redis服务器的时间，不是客户端时间。考虑到用户的问题，我们提供以下示例：示例1：设置一个键值对，其中值是当前时间戳（秒）#首先获取当前时间redis>TIME1)"1651234567"2) "123456"#然后设置redis>SET current_timestamp1651234567示例2：设置一个键，在特定的时间戳（秒级）过期redis>SET session:user1 "data"EXAT1651234567示例3：使用有序集合记录事件时间戳redis> ZADD events1651234567 "user1:login"根据用户的具体需求，选择合适的方法。相关问题：1.在Redis中如何获取当前时间戳？2.如何设置一个键在特定时间戳过期？3.如何存储多个时间戳并按照时间顺序检索？4.Redis的EXPIREAT和EXAT选项有什么区别？</think>### 在 Redis 中设置时间戳的方法 在 Redis 中设置时间戳主要有以下几种方式，根据不同的使用场景选择合适的方法： #### 1. **字符串类型直接存储时间戳** 将时间戳作为字符串值存储在键中： ```bash # 设置时间戳（秒级） SET event:start "1651234567" # 设置时间戳（毫秒级） SET event:end "1651234567890" ``` **特点**： - 简单直接，适用于单时间点记录 - 可通过 `GET` 命令读取 - 需手动处理时间格式转换 #### 2. **使用 EXPIREAT 设置键过期时间** 通过过期时间戳实现自动清理： ```bash # 设置键值对 SET session:user1 "data" # 设置过期时间戳（秒级 Unix 时间） EXPIREAT session:user1 1651234567 ``` **特点**： - 自动过期机制节省内存[^2] - 精确控制数据生命周期 - 支持毫秒级精度（`PEXPIREAT`） #### 3. **有序集合存储带时间戳的事件** 用时间戳作为分值（score）实现时间排序： ```bash # 添加事件（时间戳作为分数） ZADD events 1651234567 "user:login" ZADD events 1651234600 "order:create" # 查询特定时间范围内的事件 ZRANGEBYSCORE events 1651234560 1651234700 ``` **特点**： - 天然支持按时间范围查询 - 适合时序数据（如操作日志） - 结合 Lua 脚本实现复杂逻辑[^3] #### 4. **哈希表存储结构化时间** 在哈希字段中记录时间信息： ```bash # 存储带时间戳的对象 HSET order:1001 create_time 1651234567 status "paid" # 获取时间字段 HGET order:1001 create_time ``` **特点**： - 适合关联多属性数据 - 避免键名冗余 - 需注意哈希不适合单独修改 TTL #### 5. **高级方法：RedisTimeSeries 模块** 安装 RedisTimeSeries 模块后： ```bash # 创建时间序列 TS.CREATE temperature # 添加带时间戳的数据点 TS.ADD temperature 1651234567 36.5 ``` **特点**： - 专业时序数据处理 - 支持聚合查询（avg/max/min） - 需额外安装模块 --- ### 操作建议 1. **简单场景** 直接使用 `SET key "timestamp"` + `EXPIREAT` 2. **事件流场景** 选择有序集合（`ZADD` + `ZRANGEBYSCORE`） 3. **结构化数据** 哈希表存储（`HSET` 带时间字段） 4. **大规模时序数据** 使用 RedisTimeSeries 模块 > ⚠️ 注意：所有时间戳建议使用 **Unix 时间格式**（整数秒或毫秒），避免时区问题。写入前可通过 `TIME` 命令获取 Redis 服务器当前时间： > ```bash > TIME # 返回 [秒, 微秒] 数组 > ``` --- ### 相关问题 1. Redis 中如何实现带时间戳的分布式锁？ 2. 如何用 Lua 脚本原子化地比较和更新时间戳？[^3] 3. RedisTimeSeries 与传统时间戳存储的性能差异？ 4. 时间戳数据如何与 Redis 持久化（AOF/RDB）协同工作？[^1] 5. 如何监控 Redis 中大量时间戳键的内存占用？ [^1]: 在 Redis 启动过程中，当 AOF 数据被加载回内存时，可能会发现 AOF 文件末尾被截断。例如，在运行 Redis 的操作系统崩溃时，尤其是当 ext4 文件系统被挂载但没有使用 data=ordered 选项。然而，当 Redis 本身崩溃或中止但操作系统仍然正常工作时，这种情况不会发生。 [^2]: 一种缓存是，当有新的数据加入，我们就把redis中的数据清除掉。实时更新的，我们要实现这个方式。我们只需要在该方法上加入@CacheEvict(value = "pc",allEntries = true) [^3]: Redis通过嵌入Lua解释器，实现了对Lua脚本的执行。在执行过程中，Redis保证了脚本的原子性和阻塞性，同时通过脚本缓存和访问限制来提高性能和安全性。这使得Lua脚本成为在Redis中实现复杂逻辑的有效手段。
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