统计学回顾(精华目录收藏)(statquest+协和八+ NGSHotpot)

文章转自生信技能树,喜欢多多关注哟!

原创: 生信技能树

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统计学是一块的难啃的骨头,所以我们整理了技能树往年笔记,以及一些优秀同行的分享分享给大家,每一篇都值得细细品读!

如果不学统计学,那么你就不可能看懂下面这图,生物信息学领域耳熟能详的生存分析,主成分分析,差异分析你都无法理解。

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首先是statquest学习小组长笔记

StatQuest生物统计学专题 - 基础概念

StatQuest生物统计学专题 - p值

StatQuest生物统计学专题 - 生物重复和技术重复

StatQuest生物统计学专题 - RPKM,FPKM,TPM

StatQuest生物统计学专题 - library normalization进阶之DESeq2的标准化方法

StatQuest生物统计学专题 - library normalization进阶之edgeR的标准化方法

StatQuest生物统计学 - Independent Filtering

StatQuest生物统计学 - FDR及Benjamini-Hochberg方法

StatQuest生物统计学 - 拟合基础

StatQuest生物统计学 - 线性拟合的R2和p值

StatQuest生物统计学专题 - 分位数及其应用

StatQuest生物统计学专题 - 极大似然估计

StatQuest生物统计学专题 - PCA

StatQuest生物统计学专题 - PCA的奇异值分解过程

StatQuest生物统计学专题 - LDA

StatQuest生物统计学专题 - MDS

StatQuest生物统计学专题 - tSNE的基础概念

StatQuest生物统计学专题 - 聚类及其算法(1)

StatQuest生物统计学专题 - 聚类及其算法(2)

StatQuest生物统计学专题 - K近邻算法

StatQuest生物统计学专题 - 决策树(1)

StatQuest生物统计学专题 - 决策树(2)

StatQuest生物统计学专题 - 随机森林(1) 构建与评价

StatQuest生物统计学专题 - 随机森林(2) R实例

待续,持续更新

然后是小组最优秀成员Rvdsd的笔记列表:

StatQuest学习笔记01-统计学分布及抽样

StatQuest学习笔记02-样本量与重复

StatQuest学习笔记03-标准差、标准与置信区间

StatQuest学习笔记04-拟合

StatQuest学习笔记05-线性模型

StatQuest学习笔记06-分位数及其应用

StatQuest学习笔记07-最大似然法详解

StatQuest学习笔记08-比数与比数比

StatQuest学习笔记09-Fisher精确检验

StatQuest学习笔记10-t检验(视频中是真人讲解,没有课件)

StatQuest学习笔记11-p值详解

StatQuest学习笔记12-FDR及实现

StatQuest学习笔记13-LDA

StatQuest学习笔记14-PCA

StatQuest学习笔记15-MDS

StatQuest学习笔记16-tSNE

StatQuest学习笔记17-聚类

StatQuest学习笔记18-K邻近算法

StatQuest学习笔记19-决策树

StatQuest学习笔记20-随机森林

StatQuest学习笔记21-逻辑回归

StatQuest学习笔记22-交叉验证

StatQuest学习笔记23-RNA-seq简介

StatQuest学习笔记24-RPKM FPKM TPM

StatQuest学习笔记25-差异表达分析

StatQuest学习笔记26-RNA-seq中的技术重复问题

接着是协和八统计干货

第 1 章 高屋建瓴看统计

你真的懂p值吗?

做统计,多少数据才算够?(上)

做统计,多少数据才算够?(下)

提升统计功效,让评审心服口服!

你的科研成果都是真的吗?

见识数据分析的「独孤九剑」

贝叶斯 vs 频率派:武功到底哪家强?

第 2 章 算术平均数与正态分布

数据到手了,第一件事先干啥?

算术平均数:简单背后有乾坤

正态分布到底是怎么来的?

第 3 章 t 检验:两组平均数的比较

想玩转 t 检验?你得从这一篇看起

就是要实用!t 检验的七十二变

不是正态分布,t 检验还能用吗?

只有 15 个标本,也能指望 t 检验吗?

样本分布不正态?数据变换来救场!

数据变换的万能钥匙:Box-Cox 变换

t 检验用不了?别慌,还有神奇的非参数检验

只讲 p 值,不讲效应大小,都是耍流氓!

找出 t 检验的效应大小,对耍流氓 say no!

用置信区间,就是这么(不)自信!

如何确定 t 检验的置信区间

优雅秀出你的 t 检验,提升 Paper 逼格!

要做 t 检验,这两口毒奶可喝不得!

第 4 章 方差分析(ANOVA):多组平均数的比较

要比较三组数据,t 检验还能用吗?

ANOVA 在手,多组比较不犯愁

ANOVA 的基本招式你掌握了吗?

ANOVA 做出了显著性?事儿还没完呢!

听说,成对t检验还有 ANOVA 进阶版?

重复测量 ANOVA:你要知道的事儿都在这里啦

没听说过多因素 ANOVA ?那你就可就 OUT 了!

多因素 ANOVA=好几个单因素 ANOVA?可没这么简单!

两个因素相互影响,ANOVA 结果该如何判读?

ANOVA 还能搞三四五因素?等等,我头有点儿晕

要做 ANOVA,样本量多大才够用

第 5 章 线性回归:统计建模初步

车模航模你玩过,统计学模型你会玩吗?

如果只能学习一种统计方法,我选择线性回归

回归线三千,我只取这一条

三千回归线里选中了你,你靠谱吗?

自变量不止一个,线性回归该怎么做?

找出「交互效应」,让线性模型更万能

天啦噜!没考虑到混杂因素,后果会这么严重?

回归系数不显著?也许是打开方式不对!

评价线性模型,R 平方是个好裁判吗?

如果R平方是砒霜,本文教你三种解药!

线性模型生病了,你懂得怎样诊断吗?

「脱离群众」的数据点,是「春风化雨」还是「秋风扫落叶」

第 6 章 广义线性模型:统计建模进阶

你在 或者不在 需要逻辑回归来算

逻辑回归的袅娜曲线,你是否会过目难忘?

逻辑回归的统计检验,原来招数辣么多?

线性回归能玩多变量,逻辑回归当然也能!

喂,你的逻辑回归模型该做个体检啦

逻辑回归能摆平二分类因变量,那……不止二分类呢?

让人眼花缭乱的多项逻辑回归,原来是这么用的

只问方向,无问远近,定序回归的执念你懂吗?

包教包会:定序回归实战

「数」风流人物,还靠泊松回归

广义线性模型到底是个什么鬼?

自检

妈妈说答对的童鞋才能中奖

统计学的十个误区,你答对了吗?

番外篇

说人话的统计学:一份迟来的邀请

最后还有已经停更的NGSHotpot机器深度学习生信

  1. Importance of being uncertain

  2. Points of Significance: Error bars

  3. Points of Significance: Significance, P values and t-tests

  4. Points of Significance: Power and sample size

  5. Points of Significance: Visualizing samples with box plots

  6. Points of Significance: Comparing samples – part I

  7. Points of Significance: multiple-testing correction

  8. Points of Significance: 非参数检验

  9. Points of Significance: 对照实验设计

  10. Points of View: Analysis of variance and blocking

  11. Points of Significance: 贝叶斯公式

  12. Points of Significance: 贝叶斯统计

  13. Points of Significance: 贝叶斯网络

  14. Points of Significance: Association, correlation and causati

  15. Points of Significance: 一元线性回归

  16. Points of Significance: 多元线性回归

  17. Points of Significance: Analyzing outliers: influential or n

  18. Points of Significance: Regression diagnostics

这个NGSHotpot机器深度学习生信公众号负责人已经各奔东西,创始人也去了华为,估计是不会再更新了,大家以后学生物信息学只能看我们生信技能树啦,持续输入五年,领域内没有对手!

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更有大量的学习笔记在“生信技能树论坛”的“统计学板块”👇

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之所以如此重视笔记输出,正如当时发起学习小组时所言:

在学习一门知识而又无法高频率的使用时,那么“学完就忘”的概率高到让它不像是一个随机事件。而记笔记是学习一门新知识非常重要的手段,它恰恰是抵抗“学完就忘”的法宝。

笔记输出其实也是从原理层到应用层转变的一种模式,学习很容易,自以为懂了也很容易,但是要讲清楚却不容易,写下来也不容易,写好更不容易,完成一篇笔记也许需要10篇参考文。

输出笔记既是知识点的总结和记录,以便于整理、学习和复习,又是思维层面的转换,是从被动学习到主动输出的过程。

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