第一节生物统计简介Bioinformatics数据特征及描述特征样本-统计量XO)均值中位数Xs2(s)方差（标准差）比例pe众数MoR极差rIQR四分位距用来衡量数据相对于S/XO)变异系数o/μ其均值的离散程度偏度Y91衡量数据分布的不对称程度峰度反映数据分布的尖或扁平程度K92IQR延伸线十一异常值点一一异常值点四分位距延伸线延伸线下界下四分位数中位数上四分位数延伸线上界5Q1Q3
Bioinformatics 第一节 生物统计简介 特征 样本-统计量 总体-参数 均值 𝑋ത 𝜇 中位数 𝑋෨𝜇 方差(标准差) 𝑠 2(𝑠) 𝜎 2(𝜎) 比例 𝑝Ƹ 𝑝 众数 𝑀෨𝑜 𝑀𝑜 极差 𝑟 𝑅 四分位距 IQR — 变异系数 𝑠/𝑋ത 𝜎/𝜇 偏度 𝑔1 𝛾 峰度 𝑔2 𝜅 用来衡量数据相对于 其均值的离散程度 衡量数据分布的不对称程度 反映数据分布的尖峭或扁平程度 数据特征及描述 5
第一节生物统计简介Bioinformatics常见的图表频数频率表物种B总和DOA频数55873820200频率0.2750.1900.4350.1001.0001+u1折线图直方图散点图箱线图6
Bioinformatics 第一节 生物统计简介 常见的图表 物种 A B C D 总和 频数 55 38 87 20 200 频率 0.275 0.190 0.435 0.100 1.000 频数频率表 折线图 6 直方图 散点图 箱线图
第二节参数估计与假设检验Bioinformatics1.参数估计2.假设检验7
7 Bioinformatics 第二节 参数估计与假设检验 1.参数估 计 2.假设检 验
第二节参数估计与假设检验Bioinformatics统计推断（statisticalinference）是根据样本信息对总体分布或总体的特征进行推断》参数估计（parameterestimation）是使用样本来估计总体分布中包含的未知参数或参数的函数的方法。》假设检验（hypothesistesting）是在抽样分布和小概率原理的基础上，使用样本对总体的分布或分布中所含参数的假设进行检查的方法和过程。的分总体样分8
Bioinformatics 第二节 参数估计与假设检验 统计推断（statistical inference）是根据样本信息对总体分布或总体的特征进行推断 ➢ 参数估计（parameter estimation）是使用样本来估计总体分布中包含的未知参数或参数的函数的方法。 ➢ 假设检验（hypothesistesting）是在抽样分布和小概率原理的基础上，使用样本对总体的分布或分布中 所含参数的假设进行检查的方法和过程。 的 分 总 体 ( ) 样 分 ( / ) / 8
第二节参数估计与假设检验Bioinformatics统计推断=参数估计+假设检验(x1x2...xn)~f比如：100只同样品种小鼠的基因A的表达量估计x1+x2+...+xnEXの xf(x)dxxIhn统计量假设检验x1+X2+...+xn该品种小鼠的基因A高表达？xIhn9
Bioinformatics 第二节 参数估计与假设检验 统计推断 = 参数估计+ 假设检验 𝑥1 + 𝑥2 + ⋯ +𝑥𝑛 𝑥ҧ 𝑛 E𝑋 න 𝑥𝑓 𝑥 𝑑𝑥 估计 𝑥1 𝑥2 . 𝑥𝑛 ~ 𝑓 比如：100只同样品种小鼠的基因A的表达量 𝑥ҧ 𝑥1 + 𝑥2 + ⋯ +𝑥𝑛 该品种小鼠的基因A高表达？ 𝑛 假设检验 9 统计量