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    R费希尔精确检验(Fisher's exact test)

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    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
    data
    # 2 9
    # 5 4

    # 执行Fisher's检验

    fisher.test(data)
    
    
    ******************************************************************
    
    	Fisher's Exact Test for Count Data
    
    data:  data
    p-value = 0.1597
    alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
    95 percent confidence interval:
     0.0130943 1.8397543
    sample estimates:
    odds ratio 
     0.19578
    展开全文
  • 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...

    系列知识小结目录

    Cox比例风险回归模型(proportional hazards model)



    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 test费希尔检测是什么?

    Fisher精确检验是列联表分析中使用的统计显着性检验。

    • 小样本使用该方法最佳,不过,不管样本数量如何,都可以使用该方法。
    • 发明者Ronald Fisher
    • 可以精确计算出与零假设(例如,P值)的偏差的显着性,而不是依赖于近似值与许多统计检验一样,随着样本数量增加到无穷大,其极限值变得精确。
    • 背景故事,费雪的牛奶茶实验。

    二、原理与公式

    1.适用范围和目的

    该测试对于以两种不同方式对对象进行分类得到的分类数据很有用;它用于检查两种分类之间的关联(偶然性)的重要性。

    • Fisher测试的大多数用途都涉及2×2列联表。该p值从测试中得出的结果就好像表格的边距是固定的一样
    • 对于人工计算,该测试仅在2×2列联表中可行。然而,测试的原理可以扩展到m × n表的一般情况。这时候一般使用软件包。
    • 大样本虽然可用,但计算量太大,一般会转用卡方检验或者G检验。

    2.公式的应用

    这是维基百科上的例子

    已知一个教室24个学生

    • 10名在学习
    • 12名女生

    让我们预测男生,女生分别在学习和不在学习的人数。

    1.进行假设

    现在
    那我们提出一个假设
    这是对各项的设值
    例:设在学习的男生有a名
    在这里插入图片描述

    2.运用公式求概率P值

    我们费希尔检测的公式如下:
    在这里插入图片描述
    实质就是各项阶乘的商。

    这里求出的p值就是我们之前提出的假设的概率。

    3.评估

    求出P值,我们将能得出我们提出的假设有多大的可能性。

    我假设只有一名男生学习,即a=1;
    那么这种假设下,b=9,c=11,d=3.
    p值如下:
    在这里插入图片描述
    这时候,我们要做出决策,我们之前做出的假设是否能够被采用

    • 评估标准
    • 拒绝Fisher检验为其分配p值等于或小于5%的每个表的原假设


    我们要否定之前的做出的假设。
    我们之前的假设不成立。

    这个拒绝值还可以设为1%。


    总结

    不足之处,还请大家多多批评!!

    展开全文
  • fisher线性判别matlab代码fisher线性判别matlab代码clearclcclose all;%m1,m2均为10个样本% m1=[-0.4,0.58,0.089;-0.31,0.27,-0.04;0.38,0.055,-0.035;-0.15,0.53,0.011;-0.35,0.47,0.034;0.17,0.69,0.1;-0.011,0.55...

    fisher线性判别matlab代码

    fisher线性判别matlab代码

    clear

    clc

    close all;

    %m1,m2均为10个样本

    % m1=[-0.4,0.58,0.089;-0.31,0.27,-0.04;0.38,0.055,-0.035;-0.15,0.53,0.011;-0.35,0.47,0.034;0.17,0.69,0.1;-0.011,0.55,-0.18];

    % m2=[0.83,1.6,-0.014;1.1,1.6,0.48;-0.44,-0.41,0.32;0.047,-0.45,1.4;0.28,0.35,3.1;-0.39,-0.48,0.11;0.34,-0.079,0.14];

    % a) 对类别m1,m2,利用fisher原则计算投影方向w

    % m1=[0 0 0; 1 0 0; 1 0 2; 1 1 0; 0.5 0 0.5;1 0.5 0;1 0 0.5];

    % m2=[0 0 1; 0 1 0; 0 1 1; 1 2 1;0 0.5 1;0 1 0.5; 0.5 1 2;0,1,2;0,1,1.2;0,1.2,1.3;0,0,2;0,1,2.2;1,2,0.5;1,2,0.5;1,2,0];

    % m1=[6.3,3.3,6.0;5.8,2.7,5.1;7.1,3.0,5.9;6.3,2.9,5.6;6.5,3.0,5.8;7.6,3.0,6.6;4.9,2.5,4.5;7.3,2.9,6.3;6.7,2.5,5.8;7.2,3.6,6.1;6.5,3.2,5.1;6.4,2.7,5.3;6.8,3.0,5.5;5.7,2.5,5.0;5.8,2.8,5.1;

    % 6.4,3.2,5.3;6.5,3.0,5.5;7.7,3.8,6.7;7.7,2.6,6.9;6.0,2.2,5.0;6.9,3.2,5.7;5.6,2.8,4.9;7.7,2.8,6.7;6.3,2.7,4.9;6.7,3.3,5.7;7.2,3.2,6.0;6.2,2.8,4.8;6.1,3.0,4.9;6.4,2.8,5.6;7.2,3.0,5.8;

    % 7.4,2.8,6.1;7.9,3.8,6.4;6.4,2.8,5.6;6.3,2.8,5.1;6.1,2.6,5.6;7.7,3.0,6.1;6.3,3.4,5.6;6.4,3.1,5.5;6.0,3.0,4.8;6.9,3.1,5.4;6.7,3.1,5.6;6.9,3.1,5.1;5.8,2.7,5.1;6.8,3.2,5.9;6.7,3.3,5.7;

    % 6.7,3.0,5.2;6.3,2.5,5.0;6.5,3.0,5.2;6.2,3.4,5.4;5.9,3.0,5.1];

    % m2=[5.1,3.5,1.4;4.9,3.0,1.4;4.7,3.2,1.3;4.6,3.1,1.5;5.0,3.6,1.4;5.4,3.9,1.7;4.6,3.4,1.4;5.0,3.4,1.5;4.4,2.9,1.4;4.9,3.1,1.5;5.4,3.7,1.5;4.8,3.4,1.6;4.8,3.0,1.4;4.3,3.0,1.1;5.8,4.0,1.2;

    % 5.7,4.4,1.5;5.4,3.9,1.3;5.1,3.5,1.4;5.7,3.8,1.7;5.1,3.8,1.5;5.4,3.4,1.7;5.1,3.7,1.5;4.6,3.6,1.0;5.1,3.3,1.7;4.8,3.4,1.9;5.0,3.0,1.6;5.0,3.4,1.6;5.2,3.5,1.5;5.2,3.4,1.4;4.7,3.2,1.6;

    % 4.8,3.1,1.6;5.4,3.4,1.5;5.2,4.1,1.5;5.5,4.2,1.4;4.9,3.1,1.5;5.0,3.2,1.2;5.5,3.5,1.3;4.9,3.1,1.5;4.4,3.0,1.3;5.1,3.4,1.5;5.0,3.5,1.3;4.5,2.3,1.3;4.4,3.2,1.3;5.0,3.5,1.6;5.1,3.8,1.9;

    % 4.8,3.0,1.4;5.1,3.8,1.6;4.6,3.2,1.4;5.3,3.7,1.5;5.0,3.3,1.4;7.0,3.2,4.7;6.4,3.2,4.5;6.9,3.1,4.9;5.5,2.3,4.0;6.5,2.8,4.6;5.7,2.8,4.5;6.3,3.3,4.7;4.9,2.4,3.3;6.6,2.9,4.6;5.2,2.7,3.9;

    % 5.0,2.0,3.5;5.9,3.0,4.2;6.0,2.2,4.0;6.1,2.9,4.7;5.6,2.9,3.6;6.7,3.1,4.4;5.6,3.0,4.5;5.8,2.7,4.1;6.2,2.2,

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  • Fisher's exact test( 费希尔精确检验)

    万次阅读 2018-03-15 19:58:48
    http://blog.csdn.net/u011467621/article/details/47971909Fisher's exact test[1][2][3] is a statistical significance test used in the analysis ofcontingency tables. Although in practice it is ...

    http://blog.csdn.net/u011467621/article/details/47971909


    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 sizes.

    Fisher's exact test( 费希尔精确检验)

         是用于分析列联表(contingency tables)统计显著性检验方法,它用于检验两个分类的关联(association)。虽然实际中常常使用于小数据情况,但同样适用于大样本的情况。

     

     

    例子:

    分析男人女人节食是否有显著区别:

    image

     

    Fisher说明了,出现上述情况的概率是:

    image

     

    若给出一个具体的例子:

    image

     

    则出现此表的概率是:

    image

     

    我们需要计算次表的p-value(含义参考:http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3440589.html   )

     

    比上表更极端的例子为:

    image

    该表的概率是:

    image

     

    所以p-value=0.001346076 + 0.000033652 = 0.001379728

    p-value越小,越能拒绝原假设。


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