初学生信，逐渐开始意识到统计学的重要性，例如p值、标准误等概念；回归建模、深度学习等方法都要很好的统计学基础。因此现在利用空闲时间系统得补下相关知识。
目前计划：打基础阶段先看冯国双老师的《白话统计》，之后进行深入学习（李航老师的《统计学习方法》蛮多推荐的，之后了解下）
此外遇到示例绘图等操作，主要基于R(3.61)

要点一：统计资料类型classification

统计离不开数据；根据不同的数据类型，会选择不同的分析方法。

1、定量资料 numeric

最简单，也是最常见的数据类型，即数字指标。

1.1 subclassification

• 连续型资料continuous：可以是任意类型的数字
  最常见；例如身高体重值，价格....
• 离散型资料discrete：只能是整数
  例如基因长度，硬币个数等

1.2 其它

由于之后重点学习的统计方法主要基于定量资料，就不多做叙述了。

2、分类资料（频数）categorical

2.1

• 二分类 subclassification
  例如生死、正反、是否等结局的数据
• 无序多分类 nominal
  例如职业类型、民族分布等统计
• 有序多分类 ordinal
  例如成绩等级(A B C D)、身体评价指标(优良中差)等

2.2 统计方法

• 研究一组数据的分布
  分类资料服从二项分布或多项分布，一般采用二分类或者多项Logistic回归
• 研究多组数据的比较
  根据有序/无序的差异以及研究目的，有不同的思路，例如：
  两组无序分类资料的比较可用卡方检验；
  两组有序分类资料的比较可用秩和检验；

2.3 定量数据转换为分类资料

• 举一例子就好理解：将全班成绩按数值分为及格与不及格；把考试绩点分为A+，A，B等不同的等级。
• 转换后的资料就可以按照分类资料的统计方法进行分析；
• 如上面的例子，转换的关键就是设定合理的cut-off，比如及格与否的cut-off一般为60。
• cut-off的设置一般要与自己的研究对象密切相关，即有实际意义，不是随便设置的。
• 如果实在是没有相关参考经验，也可以按照数据特征，采用特定的方法进行划分。

3、计数资料 count

3.1 特征

• 类似分类资料，但性质有所不同，count data有单位，一般为次数（1h内咳嗽的次数，1个gene上的reads比对次数）；
• 而分类资料没有单位，即为频数。

3.2 相关统计方法

• 经常是对一组count数据进行Poisson回归或者负二项回归(Negative binomial regression);
• 泊松分布一般用于个体之间独立情形；负二项可用于个体间不独立的情形
• 某些情况下，count数据也可采用定量资料统计方法，即广义线性模型(Generalizd Linear Model, GLM)，之后会学习到。

要点二：常见统计指标

主要是基于定量资料的统计指标

1、描述数据集中程度

• mean均数μ（mu），适用于正态分布；
• median中位数，将一组数据按大小排序后位于中间的数，适合偏态分布的描述，相比均数更稳健（robust）；

• mode众数：出现次数最多的数值，感觉用到的情况不多；

  
  three numbers

2、描述数据分布情况

百分位数

• 在按数值大小排序的一组数据中，某个数据的相对位置（0~100%）
• 上面的中位数即指第50百分位数
• Q3：第75百分位数，也叫上四位数；
• Q1：第25百分位数，也叫下四位数；
• Q3-Q1称为四分位距，如果数据呈偏态分布，建议用Q1至Q3进行描述。

箱图boxplot

• 直观地反映数据分布情况的作图方法

  
  boxplot
  

  注意有一个小细节，图注不是很清楚。median位置即为阴影矩形的那根竖线。

• 如上图所示，基本都能理解，关键是outliers的判断
  如图左右两个须长最大为Q1/Q3+1.5(Q3-Q1)，就有下面两种情况
  （1）如果最大值与最小值分别小于上述公式，就把须长拉短即可；
  （2）如果超过该最长值就以单独点的标记为离群点，同时展示公式对应的须长。

在正态分布中，Z值也是反映数据位置的方法，具体到时再学吧

3、描述数据变异程度★

3.1 离均差平方和

• SS，sum of squares of deviations from mean；
• 即为一组数据中，每个数与均值差的平方的和。

• 在后续回归建模，方差分析等差异分解中的总变异其实就是这里的离均差平方和

  
  SS
  SS

3.2 方差

• variance，σ2（sigma平方），S^2

• 离均差平方和相对于例数的平均数

  
  variance

• 上述公式是计算总体方差的标准公式，但经统计学家证明：实际利用抽样样本估计总体参数时，样本方差的计算公式的分母为n-1，更符合总体方差的估计。

  
  variance

n-1 其实也就涉及到自由度的概念了，在最后记录下。

3.3 标准差

• 方差虽然在很多统计方法中会用到，但是作为统计指标的解释意义不大（平方）

• standard deviation 标准差，σ，S：即对方差求平方根

  
  sd
  sd

附1：自由度的概念 degree of fredom

• 定义：计算样本统计量能够自由取值的数值的个数
  直观的例子：如x+y+z=100，自由度就是2。因为一旦确定两个值，第三个值就确定了
• 规律：每估计一个参数，就要消耗一个自由度
  实际统计方法举例(注意这几个例子里的n是指所有的样本的数据数量)
  （1）如上样本方差计算，因为公式已经用到均值，自由度就是n-1；
  （2）单样本t检验，自由度也是n-1；
  （3）两组t检验，自由度为n-2;
  （4）多组(k)方差分析，自由度为n-k

附2：∑符号

• ∑读音为sigma，英文意思为Sum，Summation,就是和；

• 一般为下图写法，其中i表示下界，n表示上界；K代表计算式，表示从i开始取数，一直取到n，全部加起来。

  
  ∑符号