R包statcheck：自动提取文章中统计数据并计算P值
NeuroTimes |
Nov. 19, 2015
荷兰 Tilburg University开发了新的R package --&statcheck&，可以提取文章中统计数据并重新计算P值，专门对文章中的统计学数据进行检查。
他们用其检索了1985年到2013年8家不同杂志发表的超过3万篇文章，在使用了统计学数据的文章中有超过半数存在不符合统计学参数测试的情况，还有13%的文章存在结论与统计数据自相矛盾的情况。人工检测一篇文章需要10分钟左右，而statcheck检查完所有文章只用了不到2个小时。
主框架包括：
1. 转PDF和HTML到纯文本；
2. 搜索统计数据；
3. 提取编号，计算P值；
4. 比较新计算的P值和文章里的；
按照作者的想法，这个R包不但可以用来检验别人的数据、自检以提高自己文章结论的准确性，还可以用来使meta analysis更简便。
不过作者也警告说目前statcheck 仍然存在不完善的地方，偶尔会发生错误判断。估计主要需要提升搜索和定位统计数据的准确度。
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ZI数据的统计分析综述
Summary of Statistical Analysis for Zero-Inflated Data
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Summary of Statistical Analy
官方公共微信如何Windows分页控件中增加统计功能 - 伍华聪 - 博客园
随笔 - 526, 文章 - 20, 评论 - 7450, 引用 - 20
在我的博客里面，很多Winform程序里面都用到了分页处理，这样可以不管是在直接访问数据库的场景还是使用网络方式访问WCF服务获取数据，都能获得较好的效率，因此WInform程序里面的分页控件的使用是很好的一个解决方式，它能够快速获取数据，并将可能减少我们增加太多的代码逻辑，实现简单、高效、统一的理念。本篇主要介绍如何在分页的GridControl里面如何实现数据的统计功能。
一般情况下，分页控件呈现分为两种方式，一种需要有分页码的真正分页处理，一种是不需要分页处理，但是列表和功能基本保持一致的界面，其实这两种情况都是对列表控件的进一步封装，以方便使用的目的。
有分页底栏的控件界面：
无需分页的，保持一致界面的控件效果。
这两种方式，都是对GridControl控件的封装，而且他们的使用步骤和属性基本上保持一致。
使用代码如下所示。
this.winGridView1.BestFitColumnWith = false;
this.winGridView1.AppendedMenu = this.contextMenuStrip1;
this.winGridView1.gridView1.DataSourceChanged += new EventHandler(gridView1_DataSourceChanged);
this.winGridView1.OnRefresh += new EventHandler(winGridView1_OnRefresh);
this.winGridView1.gridView1.CustomColumnDisplayText += new DevExpress.XtraGrid.Views.Base.CustomColumnDisplayTextEventHandler(gridView1_CustomColumnDisplayText);
this.winGridView1.gridView1.RowCellStyle += new DevExpress.XtraGrid.Views.Grid.RowCellStyleEventHandler(gridView1_RowCellStyle);
那么我们如何在分页控件的基础上增加统计功能呢，由于分页控件的字段是根据配置自动创建的，我们需要在创建后，数据绑定的时候，把它增加上去，这样我们就可以实现数据的统计处理了，我们最终希望的统计效果是在底部统计栏目里面增加一些特殊的值的统计处理，界面如下所示，这个是我Winform开发框架里面，对于库存查询统计的一个案例，供参考。
上面的统计实现代码如下所示。
/// &summary&
/// 常见汇总信息
/// &/summary&
private void CreateSummary()
GridView gridView1 = this.winGridView1.gridView1;
if (gridView1 != null && gridView1.Columns.Count & 0)
gridView1.GroupSummary.Clear();
gridView1.OptionsView.ColumnAutoWidth = false;
gridView1.OptionsView.GroupFooterShowMode = DevExpress.XtraGrid.Views.Grid.GroupFooterShowMode.VisibleA
gridView1.OptionsView.ShowFooter = true;
gridView1.OptionsView.ShowGroupedColumns = true;
gridView1.OptionsView.ShowGroupPanel = false;
DevExpress.XtraGrid.Columns.GridColumn IDColumn = gridView1.Columns["ID"];
IDColumn.Summary.AddRange(new DevExpress.XtraGrid.GridSummaryItem[] {
new DevExpress.XtraGrid.GridColumnSummaryItem(DevExpress.Data.SummaryItemType.Count, "ID", "记录数：{0}")});
DevExpress.XtraGrid.Columns.GridColumn StockQuantityColumn = gridView1.Columns["STOCKQUANTITY"];
StockQuantityColumn.Summary.AddRange(new DevExpress.XtraGrid.GridSummaryItem[] {
new DevExpress.XtraGrid.GridColumnSummaryItem(DevExpress.Data.SummaryItemType.Sum, "STOCKQUANTITY", "库存数量：{0}")});
DevExpress.XtraGrid.Columns.GridColumn StockAmountColumn = gridView1.Columns["STOCKAMOUNT"];
StockAmountColumn.Summary.AddRange(new DevExpress.XtraGrid.GridSummaryItem[] {
new DevExpress.XtraGrid.GridColumnSummaryItem(DevExpress.Data.SummaryItemType.Sum, "STOCKAMOUNT", "库存金额：{0:C2}")});
这个函数，我们可以在数据变化的时候，重新调用函数进行统计设置即可，如下代码所示。
private void gridView1_DataSourceChanged(object sender, EventArgs e)
if (this.winGridView1.gridView1.Columns.Count & 0 && this.winGridView1.gridView1.RowCount & 0)
//统一设置100宽度
foreach (DevExpress.XtraGrid.Columns.GridColumn column in this.winGridView1.gridView1.Columns)
column.Width = 100;
//可特殊设置特别的宽度
SetGridColumWidth("Note", 200);
SetGridColumWidth("ItemNo", 120);
SetGridColumWidth("ItemBigType", 120);
SetGridColumWidth("WareHouse", 120);
SetGridColumWidth("ID", 100);
SetGridColumWidth("StockQuantity", 120);
SetGridColumWidth("StockAmount", 160);
//ID,StockQuantity,Unit,Price
SetGridColumWidth("Unit", 80);
SetGridColumWidth("Price", 80);
CreateSummary();
以上就是基于DevExpress样式的Winform分页控件的基础上实现的统计数据效果，希望对你使用有帮助。工具类服务
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ZI数据的统计分析综述
ZI (zero-inflated)数据就是含零过多的数据.从上世纪90年代以来,ZI数据在各个研究领域受到越来越广泛的重视,现在仍然是数据分析的热点问题之一.本文首先通过2个实例说明ZI数据的实际意义,然后介绍ZI数据分析的研究概况和最新进展.另外文章还系统介绍了各种ZI数据模型、ZI纵向数据模型及其参数估汁方法,同时也介绍了ZI数据的统计诊断等问题,其中包括作者近年来的一些工作.最后,本文列出了若干有待进一步研究的问题.
Abstract：
ZI (zero-inflated) data are data with overmuch zeroes. The ZI data have been commonly encountered in a wide variation of disciplines, and have been a hot topic since last decade. In this paper, we first present the actual significance of ZI data via two examples. Then we demonstrate the general situation and latest improvement of statistical analysis for zero-inflated data. Additionally, zero-inflated models, zero-inflated mixed models, and the estimation methods and some diagnostic problems are surveyed systematically. The relevant work done by authors in recent years are also introduced. Finally, several potential topics to be studied are listed.
XIE FENGCHANG
WEI BOCHENG
LIN JINGUAN
作者单位：
东南大学数学系,南京,210096;南京农业大学数学系,南京,210095
东南大学数学系,南京,210096
年，卷(期)：
Keywords：
机标分类号：
在线出版日期：
基金项目：
国家自然科学基金
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万方数据电子出版社概括性统计summarystatistics - 生物信息 - 生物秀
标题: 概括性统计summarystatistics
摘要: [概括性统计summarystatistics]汇总统计用于概括一系列观测值，统计学上通常用如下度量来描述：
位置location，或者集中趋势；
展型spread，统计离差
分布的形状，如峰度和偏度
如果有多于一个变量，则有统计依赖性，如相关系数。
常用作汇总统计的一系列顺序统计量是五数汇总five-number summary，有时扩展为七数汇总seven-number
summary，及相应的盒形图或箱图box plot。
汇总表常用的技术有分组…… [本文关键词:统计量 标准差 正态分布 统计学 ]……
汇总统计用于概括一系列观测值，统计学上通常用如下度量来描述：
位置location，或者集中趋势；
展型spread，统计离差
分布的形状，如峰度和偏度
如果有多于一个变量，则有统计依赖性，如相关系数。
常用作汇总统计的一系列顺序统计量是五数汇总five-number summary，有时扩展为七数汇总seven-number
summary，及相应的盒形图或箱图box plot。
汇总表常用的技术有分组、频数分布、列联表。
统计图示法有：
下面这个用到R的例子就是标准正态分布的随机抽样（均值0，标准差1，群体大小50）的标准汇总统计。
& x &- rnorm(n=50, mean=0, sd=1)
& summary(x)
-1.750 -0.081
位置location
位置或集中趋势的常用度量是算术平均值、中位数、众数和四分位均值。
展型spread
统计离差的常用度量有标准差、方差、极差、四分位间距、绝对偏差和绝对距离偏差、各阶矩等。评估展型的度量包括变异系数coefficient
of variation，基尼系数等价于L-矩（线性矩）之一。
分布形状的常用度量是峰度或偏度，或者基于L-矩。另一个度量是距离偏度distance skewness。
对一个数据集的一个简单的汇总有时通过引用特定的顺序统计量作为选定百分位数的近似值来给出。
配对随机变量间的依赖性的常用度量是Pearson积矩相关系数。另一个是Spearman秩相关系数。距离相关系数distance
correlation等于0意味着独立。
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