Python正态分布概率计算方法,喜欢算法的伙伴们可以参考学习下.需要用到math模块.先了解一下这个模块方法,再来写代码会更好上手.
def st_norm(u):
'''标准正态分布'''
import math
E=1-pow((1+sum([a*pow(x,(i+1))
return(p)
def norm(a,sigma,x):
'''一般正态分布'''
u=(x-a)/sigma
return(st_norm(u))
while 1:
'''输入一个数时默认为标准正态分布
输入三个数(空格隔开)时分别为期望、方差、x
输入 stop 停止'''
S=input('please input the parameters:\n')
if S=='stop':break
try:
L=[float(s) for s in S.split()]
except:
print('Input error!')
continue
if len(L)==1:
else:
R编程语言已经成为统计分析中的事实标准.但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易.我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布.虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料.在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量（random variable）.随机变量是对一次试验结果的量化.
举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成
Python
X = {1 如果正面朝上,
随机变量是一个变量,它取值于一组可能的值（离散或连续的）,并服从某种随机性.随机变量的每个可能取值的都与一个概率相关联.随机变量的所有可能取值和与之相关联的概率就被称为概率分布（probability distributrion）.
我鼓励大家仔细研究一下scipy.stats模块.
概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布.
离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function）.离散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoulli distribution）、二项分布（binomial distribution）、泊松分布（Poisson distribution）和几何分布（geometric distribution）等.
连续概率分布也称为概率密度函数（probability density function）,它们是具有连续取值（例如一条实线上的值）的函数.正态分布（normal distribution）、指数分布（exponential distribution）和b分布（beta distribution）等都属于连续概率分布.
若想了解更多关于离散和连续随机变量的知识,你可以观看可汗学院关于概率分布的视频.
实验室室间质评项目绕不开的大佬——李金明,前一段时间看基因谷发了他的PPT（但是水印怎么是基因狐啊喂）,正好从中了解些的临床的相关规范（其实我想找生信相关要点,但好像并没有...）.
说实话,之前在上家做微生物多样性相关科研服务时候,对参数这块定的不是特别死,有时候流程固定参数达不到合同要求交付的测序量,经常会改改overlap,改改最大错配.可能也是因为这种比较低端,pipeline不断,每天流水线式的能交100来个,颇有种来测序、送分析的意思.
简单记录下其中几个概率的计算
注：样本间交叉污染的概率解读
首先假设每次检测样本,是阴性或是阳性都是独立的事件,那么
做n个样本,任意取其中r个,相邻的情况有 n-r+1 种
做n个样本,任意取其中r个,所有情况有 种
P=
假定检测样本的结果都是独立的,那么其r个阳性连续出现概率大于P,则说明r次连续的阳性结果存在正相关,可能是样本间污染（小概率事件在小规模样本数中发生）
那么,当样本数极大时候,如果其r个阳性连续出现概率小于P,那么也能说明r次连续的阳性结果存在负相关,相邻样本间结果存在拮抗（小概率事件在大规模样本数中仍不发生）
李金明：临床基因扩增检测质量保证（PPT全文）
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