统计学基础与 R-2

写在前面

入门生物信息,所有人都绕不开统计基础知识和相关实现方式。本章我们将简要介绍统计学相关基础知识以及如何使用 R 语言进行简单地计算和分析。

概率相关内容

统计学中大量内容源于概率,学习统计学也就必须要了解一些概率中的基本概念,其中尤为重要的是条件概率,以及延伸出的贝叶斯定理(也许是最牛也是最难充分掌握的内容)。

几个概念

样本空间 (sample space) 是所有可能结果的一个集合,事件 (event) 则是样本空间中所有感兴趣结果的一个子集。某事件的概率 (probability) 是该事件在无限次试验次数中的相对频率。

统计学基础与 R-1

写在前面

入门生物信息,所有人都绕不开统计基础知识和相关实现方式。本章我们将简要介绍统计学相关基础知识以及如何使用 R 语言进行简单地计算和分析。

描述性统计量

为了解决某个问题,我们通常会观察一组和该问题相关的样本,利用总体中的部分样本来推断总体的情况进而得到相关结论。在通过样本推断总体前,首先需用对已有样本数据进行简单的评估和描述,针对这一需求也就引出了描述统计量这一概念。进行描述性统计时,我们最关注数据两个层面的问题:数据的集中趋势和变异分散性。

数据科学家的成长之路 [译]

数据科学家的成长之路

可能是最全面的数据科学入门文章,文中有大量资料和相关链接。
英文原文地址:Becoming a Data Scientist

数据科学技能

数据科学家每天都会用到很多综合技能,其中的许多技能都是在工作或者其他时间自学的。他们并不需要具备某种特定的文凭,而是来自不同的背景。

本文讨论的所有技能都可以自学。我们为此准备了一些资源让你可以沿着这条路走下去。而你则可以把这篇文章看成是数据科学家的培养指南。

如何使用 Google

写在前面

在上一篇文章 关于 Markdown,你应该知道的 最后,我写了这么一句话

如果你决定开始用一个东西,你还会担心学不会么?

从我个人目前有限的经历来看,我想学的东西还没有学不会的。学不会的要么是不想学要么是用不到。

写文章至今,不断有人问我如何学一个东西。比如问我如何备考,如何学英语;上了研究生,有人问我如何上手做实验,如何入门生信。

我的回答:你只要想学,只要用起来,方法自然就有了,因为自己会去找会摸索。

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