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wilcoxon新上映_wilcoxon秩和检验(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

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统计检验大集合：收藏不点赞？本期内容： t 检验（t-test）卡方检验（Chi-Square Test）方差分析（ANOVA） Mann-Whitney U 检验 Kolmogorov-Smirnov 检验（K-S 检验）下期内容： Wilcoxon 符号秩检验 Kruskal-Wallis 检验 Fisher 精确检验 McNemar 检验 Cochran's Q 检验这些统计检验方法在数据分析中有着广泛的应用，无论是学术研究还是实际应用，都能提供有力的数据支持。

机器学习必备！十大检验法 𐟓š 本期内容： Mann-Whitney U 检验 Kruskal-Wallis 检验 Cochran's Q 检验 McNemar 检验 Fisher 精确检验 Wilcoxon 符号秩检验卡方检验（Chi-Square Test） t 检验（t-test）方差分析（ANOVA） Kolmogorov-Smirnov 检验（K-S 检验） 𐟔„ 上期回顾：机器学习—十大统计检验方法！速来收藏点赞

非参数检验大全：5种场景全覆盖整理了一些在实际应用中可能会用到的非参数检验方法，希望能对大家有所帮助。 1️⃣ 两样本位置推断部分，主要包括Brown-Mood中位数检验、Mann-Whitney检验、Mood/Moses方差检验、Kruskal-Wallis检验以及推广的趋势秩检验法Jonckheere-Terpstra检验。 2️⃣ 单样本推断部分，主要包括符号检验、Cox-Staut趋势检验、随机游程检验、Wilcoxon检验、卡方拟合优度检验以及正态性检验（包括3种方法），应用场景较多。 3️⃣ 多样本位置推断部分，类似方差分析，主要包括Kruskal-Wallis检验、Fridman检验、随机机组数据的调整秩和检验、Page趋势检验以及Cochran检验。 4️⃣ 分类数据部分，主要涉及到卡方独立性检验、卡方齐性检验、Fisher精确性检验以及Mantel-Haenszel检验。 5️⃣ 回归分析部分，主要包括Spearman/Kendall相关性检验、分位数回归系数检验 ⭐当然还有万金油的Bootstrap置信区间或Bootstrap p值（这两者不等价哦，可以思考一下为什么~）。以上就是本次分享的全部内容，希望大家能够从中受益。如果你有任何疑问或者建议，欢迎在评论区留言哦！

𐟓ŠMann-Whitney U检验解析𐟔 𐟔Mann-Whitney U检验，也被称为Wilcoxon秩和检验，是一种非常有用的非参数统计检验方法。这种检验主要是用来比较两个独立样本的中位数是否有显著的差异。 𐟓Œ它的应用场景非常广泛，特别是当你的数据不满足正态分布或方差齐性的假设时。Mann-Whitney U检验可以看作是独立样本t检验的一个非参数替代方案。 𐟒ᥟ𚦜쥎Ÿ理很简单：将两组数据合并，然后按照数值大小进行排序，接着为每个样本分配一个秩次。之后，将这些秩次相加，最后通过比较两组的秩次和来判断数据之间是否存在显著差异。 𐟓ˆ通过这个检验，我们可以更深入地了解两组数据之间的关系，为决策提供有力的支持。

美国各大公司的站队情况，大部分美国大公司都是捐款给哈里斯，特朗普不太受欢迎。

非参数秩和检验——单样本Wilcoxon检验 & Mann-Whitney检验案例

哈佛教授荐书！提升数据力这本书在统计学、数据科学、工程、自然科学和社会科学等领域都有广泛的应用，帮助人们更好地理解和利用数据。以下是这本书的主要内容𐟑‡ 统计软件：学习如何使用统计软件（如R、Python、SPSS等）进行数据分析和统计建模。概率基础：介绍概率的基本概念，包括随机变量、概率分布、期望值、方差和协方差。这些概念是统计学的基础，用于描述不确定性。统计描述：学习如何对数据进行描述和总结，包括中心趋势（均值、中位数、众数）和离散度（范围、方差、标准差）等统计度量。抽样与推断：学习如何从样本数据中进行推断以得出总体参数的估计。包括置信区间、假设检验和抽样分布。线性回归：介绍线性回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归。了解如何拟合线性模型以分析变量之间的关系。非参数统计：探讨一些不依赖于特定分布假设的统计方法，如Wilcoxon符号秩检验和Kruskal-Wallis检验。时间序列分析：学习如何处理时间序列数据，包括趋势分析、周期性分析和季节性分析。贝叶斯统计学：介绍贝叶斯统计学的基本概念，包括贝叶斯公式、先验分布和后验分布。实际应用：提供真实世界中的统计学应用案例，包括医学研究、金融分析、市场研究等。概率分布：探讨不同类型的概率分布，如正态分布、泊松分布、二项分布和均匀分布。了解这些分布有助于建模和推断。这本书通常被广泛用于各个领域的课程和研究中，帮助人们更好地理解和利用数据。

𐟌Ÿ9月香港留学必备：3大学习攻略𐟌Ÿ 𐟓š 预习指南制作大纲：使用Xmind等工具在iPad上整理课程大纲，方便随时补充。细化大纲：例如，在学习假设检验时，总结T-Test、Mann-Whitney U test、Wilcoxon signed ranks test、ANOVA等公式的计算方法，并附上例题。标记疑惑：上课时将不懂的地方用问号标注，课后及时解决或发邮件询问老师。思维导图巩固：期末前回顾思维导图，确保知识点的掌握。 𐟓 作业攻略课后作业：简单的课后作业占比5-10%，注意格式要求，轻松拿满分。小测验：每次小测验占比10分，内容与平时的练习题相似，可以参考学长学姐的经验。个人报告与展示：占比20-30%，报告写作需要平时的英文阅读积累，展示技巧可以参考相关总结。小组作业：占比20-40%，5-6人一组完成12-20页的报告，需要团队配合，选择正确的方向，查阅大量资料和文献。 𐟓 学术写作指南论文写作：从introduction开始，逐步完成整篇论文。报告写作：附有写作框架，方便整理思路。毕业论文：从零开始到完成整篇论文并不难，关键在于系统的学习方法和批判性思维。可以参考相关学习资源，逐步完成各个部分。通过以上三个方面的准备，你将更好地适应香港的留学生活，取得优异的学习成绩。

医学数据分析全攻略：从基础到高级 𐟔 医学数据分析师是临床医学统计领域的专业人员，他们利用统计软件如SAS、R语言和SPSS来设计和分析真实世界临床研究及临床试验。 𐟓Š 统计描述：包括频数分析、列联表交叉分析、描述性统计等，用以描述数据的基本特征。 𐟔„ 差异性分析：涵盖单样本（独立样本、配对样本）t检验、单（多）因素方差分析、卡方检验、Wilcoxon符号秩检验、MannWhitney检验、卡方拟合优度检验等，用于比较不同组间的差异。 𐟓ˆ 相关性分析：利用Pearson、Spearman、Kendall’s tau-b等系数，探究变量间的关系。 𐟓ˆ 回归分析：从线性回归到logistics回归，再到等比例cox回归（PH检验）、不等比例cox回归（逆概率加权cox、时间依存cox、分层cox）、竞争风险模型、中介分析、倾向性评分匹配、临床预测模型等，涵盖多种回归分析方法。 𐟓Š 统计图表：从基线表到森林图，再到限制性立方样条（RCS）曲线、列线图、ROC曲线、cox回归连续变量交互作用可视化、K-M生存曲线、箱式图、条形图等，提供丰富的可视化工具。 𐟓Š 预测模型：包括广义线性回归模型、广义估计方程、混合效应模型、重复测量分析、混合物分析、限制性立方样条图、逻辑回归、cox回归、竞争风险模型、中介交互分析、聚类分析、潜类别轨迹模型、倾向性匹配、信效度分析、机器学习等，用于预测和评估模型。 𐟔 医学数据分析涵盖了广泛的方法和工具，从基础统计到高级分析，为临床研究和医疗决策提供有力支持。

癌症核糖体生物发生的基因组标志和治疗靶点核糖体生物合成（RiboSis）是一个复杂的过程，负责产生细胞生长和增殖所需的核糖体。这个过程包括rRNA转录、rRNA剪切、rRNA修饰、核糖体组装和核糖体前体的输出。在恶性细胞中，参与RiboSis每个子步骤的基因会发生体细胞改变，导致核糖体病和增加致癌风险。越来越多的证据表明，过度活跃的RiboSis助长了不受限制的细胞生长和增殖，并已成为癌症发生和转移的中心角色。通过RiboSis失调适应的核仁大小和数量的异常增加被认为是绝大多数癌症的标志。然而，在癌症中有效且特异性地量化RiboSis活性的计算方法仍然缺乏。该研究的目的是确定RiboSis在癌症中的基因组标志和治疗靶标。研究思路 𐟧 定义RiboSis基因集：首先，通过定义包含331个基因的RiboSis相关基因集，分析CRISPR/RNAi筛选数据，量化了癌细胞增殖中对核糖体的需求。癌症遗传依赖性分析：利用scRNA-seq数据分析，评估了癌症遗传依赖性。基因组改变的标志：通过ROC分析和生存分析，识别了差异表达基因。药物开发水平的特征：利用MetaVolcanoR软件包执行多数投票元分析，识别在多种癌症类型中一致性失调的RiboSis基因。药物反应分析：使用Wilcoxon秩和检验等统计方法，比较不同组织中RiboSis活性的差异，并确定统计学上的显著性。主要结果 𐟓Š 系统评估核糖体生物合成活动：开发了一种计算方法，量化了癌细胞增殖中对核糖体的需求。核糖体生物合成活动在人类癌症中过度活跃：特别是在恶性细胞中，RiboSis基因发生高拷贝数扩增。基于RiboSis基因的治疗靶标特征：识别了基于RiboSis基因的治疗靶标。针对癌症中核糖体生物合成的假定药物：开发了针对癌症中核糖体生物合成的药物。通过这些研究，我们希望能够更好地理解癌症的发生和发展机制，并为癌症的治疗提供新的思路和方法。

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