关联分析基础知识PPT
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关联分析
2 关联分析模型：GLM、MLM
(1). GLM
y = marker effect + population structure + residual
使用TASSEL软件的GLM（General linear model）程序，是将各个体Q 值作为协变量，对标记变异分别与各个性状的表型变异进行回归分析。 GLM回归方程是：
其中Yj是第j个材料数量性状测定值,Ipj是第j材料第p等位变异出现的 指示变量,β是群体各位点各等位变异的平均效应,X1j～Xkj是第j材料 基因组变异源于第1~k群体的概率Q值，β1～βk是亚群体各位点各等 位变异的平均效应，ε是残差。
(2). MLM y = marker effect + population structure + K + residual
(a) ideal sample with subtle population structure and familial relatedness (b) multi-family sample
(c) sample with population structure
(d) sample with both population structure and familial relationships
不同的样本具有不同的群体结构特征。
(1).人类疾病的研究中一般选用TDT来分析基于数个较小家 系的样本的遗传基础(Corder et al. 1994)，而对于数量性状 的检测则选用TDT (QTDT)来分析。 (2).GC和SA这两种方法常用于存在群体结构的样本，且通 用于人类和植物关联分析研究。当选用GC分析时，则先 假定群体结构对所有位点的影响相同，然后用一组随机标 记来评估群体结构对测验统计产生的影响程度(Devlin and Roeder 1999)。 (3).SA分析是用一组随机标记来计算材料相应的Q值(第个 材料的基因组变异源于第个群体的概率)，然后将Q值作为 协变量纳入到随后的一般线性回归或逻辑回归统计分析中 (Pritchard et al. 2000; Falush et al. 2003)。
因果图(鱼骨图)、树图与关联图(关联分析)知识分析.ppt.ppt
轮船招商局 正式成立，标志着中国新式航运业的诞生。
(2)1900年前后，民间兴办的各种轮船航运公司近百家，几乎都是
在列强排挤中艰难求生。
2．航空 (1)起步：1918年，附设在福建马尾造船厂的海军飞机工程处开始 研制 。 (2)发展： 1918年，北洋政府在交通部下设“ 水上飞机
”；此后十年间，航空事业获得较快发展。
策为止；
4) 对分析出来的所有末端原因，都应到现场进行观察、测量、试验等 加以确认。
因果图常同排列图、对策表联合起来应用。
实例－噪声超标因果图
在提高135W电机的一次装机合格率时，运用因果图对 “噪声超标” 进行原因分析：
人
装配经验不足 未按要求做
料
外圆跳动大 转子部件 垂直度不够 端盖 刚性不够
应用树图的步骤
1. 2. 3. 4. 5.
简明扼要地讲述清楚要研究的主题（如质量问题）； 确定该主题的主要类别，即主要的层次； 构造树图，把主题放在左框内，主要类别放在右边的方框内； 针对这个主要类别确定其组成要素和子要素； 把针对每个主要类别的组成要素及其子要素放在主要类别右边的方 框内；
6.
评审画出的树图，确保无论在顺序上或逻辑上都没有差错和空档。
1．李鸿章1872年在上海创办轮船招商局，“前10年盈和，成
为长江上重要商局，招商局和英商太古、怡和三家呈鼎立
之势”。这说明该企业的创办 A．打破了外商对中国航运业的垄断 B．阻止了外国对中国的经济侵略 C．标志着中国近代化的起步 ( )
D．使李鸿章转变为民族资本家
解析：李鸿章是地主阶级的代表，并未转化为民族资本家； 洋务运动标志着中国近代化的开端，但不是具体以某个企业 的创办为标志；洋务运动中民用企业的创办在一定程度上抵
关联性分析课件
有两个独立的随机变量：
1. 它们在客观上是有一定联系的； 特点： 2. 在观察时是独立地去测量的;
3.这两个随机变量都服从正态分布； 例如：父子的身高（X）、儿子的身高（Y）
X1 Y1 、X2 Y2 、 X3 Y3 、 … 、 Xn Yn
相关分析和回归分析
是否有联系，联系的方 向、程度如何？
相关或关联
定量指示相关或关联的 指标：如相关系数
定量描述其 依存关系
回归分析
依存性 （relationship）
数学模型：如Y=f (x)
如何保证一份作关联性研究的样本合格？
抽样研究
保证样本的合格性
随机抽样 保证样本间相互独立
关联性分析
9.1 概述 9.2 两个连续型随机变量的相关分析 9.3 两个分类变量间的关联分析
(b)
(d)
(f)
(h)
散点图能直观地看出两变量是否存在相关关系。故研 究两变量关系应先绘散点图，再量化两者的关系。
Positive Correlation
Negative Correlation
Zero Correlation
Curvilinear relationship
(a)
(c)
Linear Relationship
相关系数反应线性相关性：
Y
Y
5.0
Y
7.5
Y
6
2.2
4.5
Y
7.0
2.0
5
4.0
1.8
6.5
4
3.5
1.6 3.0
6.0
3
1.4
2.5
5.5
1.2
2
2.0
1.0
1. 它们在客观上是有一定联系的； 特点： 2. 在观察时是独立地去测量的;
3.这两个随机变量都服从正态分布； 例如：父子的身高（X）、儿子的身高（Y）
X1 Y1 、X2 Y2 、 X3 Y3 、 … 、 Xn Yn
相关分析和回归分析
是否有联系，联系的方 向、程度如何？
相关或关联
定量指示相关或关联的 指标：如相关系数
定量描述其 依存关系
回归分析
依存性 （relationship）
数学模型：如Y=f (x)
如何保证一份作关联性研究的样本合格？
抽样研究
保证样本的合格性
随机抽样 保证样本间相互独立
关联性分析
9.1 概述 9.2 两个连续型随机变量的相关分析 9.3 两个分类变量间的关联分析
(b)
(d)
(f)
(h)
散点图能直观地看出两变量是否存在相关关系。故研 究两变量关系应先绘散点图，再量化两者的关系。
Positive Correlation
Negative Correlation
Zero Correlation
Curvilinear relationship
(a)
(c)
Linear Relationship
相关系数反应线性相关性：
Y
Y
5.0
Y
7.5
Y
6
2.2
4.5
Y
7.0
2.0
5
4.0
1.8
6.5
4
3.5
1.6 3.0
6.0
3
1.4
2.5
5.5
1.2
2
2.0
1.0
数据挖掘之关联分析-PPT精选文档
数据关联
经典案例：沃尔玛的啤酒和尿布的故事
关 联 规 则
基于用户行为分析的关联推荐
更有利于发现用户的潜在需求，帮助用户更好的选择它们需要 的产品，并由用户决定是否购买，也就是所谓的“拉式”营销 。通过向用户推荐产品或服务，激发用户的潜在需求，促使用 户消费，更加符合“以用户为中心”的理念。 以电子商务网站为例来说明一下关联规则的具体实现: 目前大部分电子商务网站都提供用户注册的功能，而购物 的用户一般都是基于登录的条件下完成的，所以这里为用户识 别提供了最为有效的标示符——用户ID；同时网站会把所有 用户的购物数据储存在自己的运营数据库里面，这个为用户行 为分析提供了数据基础——用户历史购物数据。
数据挖掘の关联) 是通过分析每个数据，从大量 数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律 寻找和规律表示3个步骤。 数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、 异常分析、特异群组分析和演变分析等。 关联分析是指如果两个或多个事物之间存在一定的关 联,那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测.它 的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系 。
那么这类的推荐是怎么得到的呢？？？
数据关联
关联推荐在营销上被分为两类：
向上营销(Up Marketing)：根据既有客户过去的消费喜 好，提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或 者用途的产品或服务。 交叉营销(Cross Marketing)：从客户的购买行为中发现客 户的多种需求，向其推销相关的产品或服务。
关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
以产品分析为基础的关联推荐 以用户分析为基础的关联推荐
数据关联
关 联 规 则
基于用户分析的推荐是通过分析用户的历 史行为数据，可能会发现购买了《Web Analytics》的很多用户也买了《The Elements of User Experience》这本书， 那么就可以基于这个发现进行推荐。
《两变量关联性分析》课件
基础概念
相关系数、散点图、回归分析等。
两变量关联性分析的重要性
实际应用
在经济学、社会学、生物学等领域，两变量关联性分 析被广泛应用于探索两个变量之间的关系。
理论意义
有助于理解现象之间的内在联系，为进一步的研究提 供依据。
预测价值
通过分析两个变量的关联性，可以对未来的趋势进行 预测。
两变量关联性分析的应用场景
两变量关联性分析的案例
案例一：销售与广告投入的关联性分析
总结词
广Hale Waihona Puke 投入对销售的影响详细描述通过收集某公司一段时间内的广告投入和销售数据，分析广告投入与销售量之 间的关联性。可以采用相关系数、回归分析等方法，探究广告投入对销售的贡 献程度，为企业制定营销策略提供依据。
案例二：股票价格与经济指标的关联性分析
模型参数设置
根据模型要求设置参数，如回归系数、置信区间等。
模型评估
通过交叉验证、R方值等方法评估模型的性能和准确性。
结果解释与决策
结果解读
对分析结果进行解读，理解两变量之间的关 联性。
制定决策
根据分析结果制定相应的决策，指导实践。
结果验证
对分析结果进行实际验证，确保其在实际应 用中的有效性。
04
。
03
将关联性分析结果与其他方法或经验进行比较，以评
估其可信度和实用性。
针对某品牌的产品，收集消费者对其不同属性的评价数据，分析产品属性与消费者行为之间的关联性。例如，研 究产品价格、质量、外观、品牌形象等因素对消费者购买决策的影响，为企业改进产品设计和营销策略提供依据 。
05
两变量关联性分析的注意事项
数据质量与完整性
确保数据来源可靠， 无缺失值和异常值。
相关系数、散点图、回归分析等。
两变量关联性分析的重要性
实际应用
在经济学、社会学、生物学等领域，两变量关联性分 析被广泛应用于探索两个变量之间的关系。
理论意义
有助于理解现象之间的内在联系，为进一步的研究提 供依据。
预测价值
通过分析两个变量的关联性，可以对未来的趋势进行 预测。
两变量关联性分析的应用场景
两变量关联性分析的案例
案例一：销售与广告投入的关联性分析
总结词
广Hale Waihona Puke 投入对销售的影响详细描述通过收集某公司一段时间内的广告投入和销售数据，分析广告投入与销售量之 间的关联性。可以采用相关系数、回归分析等方法，探究广告投入对销售的贡 献程度，为企业制定营销策略提供依据。
案例二：股票价格与经济指标的关联性分析
模型参数设置
根据模型要求设置参数，如回归系数、置信区间等。
模型评估
通过交叉验证、R方值等方法评估模型的性能和准确性。
结果解释与决策
结果解读
对分析结果进行解读，理解两变量之间的关 联性。
制定决策
根据分析结果制定相应的决策，指导实践。
结果验证
对分析结果进行实际验证，确保其在实际应 用中的有效性。
04
。
03
将关联性分析结果与其他方法或经验进行比较，以评
估其可信度和实用性。
针对某品牌的产品，收集消费者对其不同属性的评价数据，分析产品属性与消费者行为之间的关联性。例如，研 究产品价格、质量、外观、品牌形象等因素对消费者购买决策的影响，为企业改进产品设计和营销策略提供依据 。
05
两变量关联性分析的注意事项
数据质量与完整性
确保数据来源可靠， 无缺失值和异常值。
第六章 关联分析
Apriori算法
反单调性：
一个项集的支持度不会超过其子集的支持度。
基于支持度的剪枝：
如果某个项集是非频繁的，其超集也一定是非频 繁的。
Apriori算法
• 剪枝实例：
蛮力法 剪枝 C(6,1)=6 C(6,2)=15 C(6,1)=6 C(4,2)=6 C(6,3)=20 1 41 13
Apriori算法
1 2 3 4 5
Bread, Milk Bread, Diaper, Beer, Eggs Milk, Diaper, Beer, Coke Bread, Milk, Diaper, Beer Bread, Milk, Diaper, Coke
– k-itemset
• An itemset that contains k items
FP增长算法
1.找到后缀e； 2.寻找e的前缀路径； 3.更新条件FP树； 4.迭代下一个结尾 Xe；
关联模式的评估
• 如果挖掘了很多的关联模式怎么办？ • 每个关联模式都是非平凡的么？ • 仅仅依赖支持度和置信度就一定正确么？
{茶}->{咖啡}支持度15%，置信度75%，但是实际上喝咖啡的人 爱喝茶的比例（75%）低于所有人中爱喝茶的人（80%）比例。
Apriori算法
• 复杂度分析（2）
– 生成候选集。
采用Fk-1×Fk-1方法，每次合并前需要检查其前 k-2项目是否相同，即需要做k-2次比较。 在坏的情况下，需要对每一对k-1项集都要进行 合并，且每次都需要比较到k-2次的时候才能决 定是否合并。
Apriori算法
• 复杂度分析（3）
– 针对每个k-项候选集构造Hash树并储存。
第六章 关联分析
《产业关联分析》课件
绿色发展与产业关联分析
总结词
绿色发展理念对产业关联分析提出了新的要 求和挑战，需要更加关注环保和可持续发展 。
详细描述
随着环保意识的不断提高，绿色发展成为产 业发展的重要方向。在产业关联分析中，需 要更加关注环保和可持续发展，分析产业间 的绿色关联关系和可持续发展路径。这有助 于推动产业的绿色转型和升级，实现经济、 社会和环境的协调发展。
人工智能在产业关联分析中的应用
总结词
人工智能技术能够提高产业关联分析的效率和准确性，有助于更好地预测和应对产业发展中的变化。
详细描述
人工智能技术可以通过机器学习和深度学习等方法，对产业关联数据进行高效处理和分析，提高分析的效率和准 确性。同时，人工智能技术还可以通过预测模型等方式，对产业发展趋势进行预测，帮助企业和政府更好地应对 产业发展中的变化和挑战。
全球化背景下的产业关联分析
要点一
总结词
要点二
详细描述
全球化背景下，产业关联分析需要更加关注国际市场的变 化和全球产业链的动态。
随着全球化进程的不断加速，国际市场的变化和全球产业 链的动态对产业发展产生着越来越大的影响。在产业关联 分析中，需要更加关注国际市场的需求变化、国际贸易政 策以及全球产业链的分工和协作，以更好地应对全球化带 来的挑战和机遇。同时，还需要加强国际合作与交流，推 动产业间的协同发展和互利共赢。
应用领域
用于评估某一产业对其他产业的依存程度，是制定产业发 展战略的重要依据之一。
CHAPTER 03
产业关联分析的应用
产业结构调整
总结词
产业关联分析能够揭示产业之间的相 互关系和影响，为产业结构调整提供 科学依据。
详细描述
通过分析不同产业之间的关联程度和 影响，可以发现产业结构中存在的问 题和瓶颈，提出针对性的产业结构调 整方案，优化资源配置，提高产业整 体效益。
全基因组关联分析.ppt
是指与参考序列相比 ,基因组中 ≥1 kb 的 DNA 片段插入 、缺失 和 /或扩增 ,及其互相组合衍生的复杂染色体结构变异
13
SNP
单倍型，是单倍体基因型的简称，在遗传学上是指在同一染色体上进 行共同遗传的多个基因座上等位基因的组合
14
CNV
2004年, Iafrate 等和Sebat等首次描述了人类基因组CNV, 2006年 Redon 等确定了覆 盖12% (300 Mb) 人类基因组的1 447个CNV区域(CNV region, CNVR)
▪ 全基因组测序商业化和公司之间的竞争使得基 因组测序成本越来越低
18
成果
“GWAS第一次高潮”
截止到2010年12月，已经陆续报导和公布了关 于人类身高、体重、血压等主要形状，以及视 网膜黄斑、乳腺癌、前列腺癌、白血病、冠心 病、肥胖症、糖尿病、精神分裂症、风湿性关 节炎等几十种疾病GWAS的结果。累计发表了 近万篇论文(9900篇)。确定了一系列疾病发病 的致病基因、相关基因、易感区域和单核苷酸 多态性(SNP)的变异，取得了很大成绩。
34
局限性
最后 , GWAS是一种发现符合常见疾病 -常见变异假 说 ( common disease common variant hypothesis) 相关 位点的方法 ,其可以确定相关位点但不能直接确定基 因本身 ,且在任何特定人群中 GWAS都不能方便地识 别罕见的风险等位基因位点（下图）
基因分型验证
28
遗传统计分析
GWAS比较每个SNP等位基因频率差别多采用4格表的卡方检验，同时需对如年 龄、性别等主要混杂因素采用Logistic回归分析 。
在GWAS中,人群分层(population stratification)和多重假设检验调整 (multiple testing adjusting) 是引起研结果分析误差的最主要原因
13
SNP
单倍型，是单倍体基因型的简称，在遗传学上是指在同一染色体上进 行共同遗传的多个基因座上等位基因的组合
14
CNV
2004年, Iafrate 等和Sebat等首次描述了人类基因组CNV, 2006年 Redon 等确定了覆 盖12% (300 Mb) 人类基因组的1 447个CNV区域(CNV region, CNVR)
▪ 全基因组测序商业化和公司之间的竞争使得基 因组测序成本越来越低
18
成果
“GWAS第一次高潮”
截止到2010年12月，已经陆续报导和公布了关 于人类身高、体重、血压等主要形状，以及视 网膜黄斑、乳腺癌、前列腺癌、白血病、冠心 病、肥胖症、糖尿病、精神分裂症、风湿性关 节炎等几十种疾病GWAS的结果。累计发表了 近万篇论文(9900篇)。确定了一系列疾病发病 的致病基因、相关基因、易感区域和单核苷酸 多态性(SNP)的变异，取得了很大成绩。
34
局限性
最后 , GWAS是一种发现符合常见疾病 -常见变异假 说 ( common disease common variant hypothesis) 相关 位点的方法 ,其可以确定相关位点但不能直接确定基 因本身 ,且在任何特定人群中 GWAS都不能方便地识 别罕见的风险等位基因位点（下图）
基因分型验证
28
遗传统计分析
GWAS比较每个SNP等位基因频率差别多采用4格表的卡方检验，同时需对如年 龄、性别等主要混杂因素采用Logistic回归分析 。
在GWAS中,人群分层(population stratification)和多重假设检验调整 (multiple testing adjusting) 是引起研结果分析误差的最主要原因
关联分析
这条规则其实是错误的，因为购买足球的比例 是75%，甚至大于66%。
关联规则度量
期望 可信度 改善度
兴趣度？
描 (描置述述信X了的度对出－于现支关对持联度Y的规)出/则现 影 M（a响xX{多置==大信> ，度Y）是，在支置没持信有度任}与 期 一何望 条条可 规件信 则影度 的响的 兴时比 趣，值度Y在。大所于 0有，交实易际P中(利Y出|用X现)价/P的值(Y频越) 率大有 ；多小大于。0即则没实有际X利的用作价用 值下越，小Y本。身的支持度。
剪枝： {I1,I2,I3}的2-项子集是{I1,I2}, {I1,I3}和 {I2,I3}。 {I1,I2,I3}的所有2-项子集都是L2的元素。 因此，保留{I1,I2,I3}在C3中。
{I2,I3,I5}的2-项子集是{I2,I3}, {I2,I5}和 {I3,I5}。 {I3,I5}不是L2的元素，因而不是频繁的。 因此，由C3中删除{I2,I3,I5}。
2
4
{I2,I3} {I2,I3} {I2,I3} {I2,I3}
3
2
{I2,I4}{ I2,I4}
4 2
{I2,I5} {I2,I5}
5
4
{I1,I2} {I1,I2} {I1,I2} {I1,I2}
6
4
{I1,I3} {I1,I3} {I1,I3} {I1,I3}
候选2项集的散列表
频繁项集产生强关联规则
剪枝后C3＝ {{I1,I2,I3}, {I1,I2,I5}}。
对每个交易，使用subset函数找出交易 中是候选的所有子集，并对每个这样的 候选累加计数，所有满足最小支持度的
候选形成频繁项集L。
C3
扫描D，对每 个候选计数
关联规则度量
期望 可信度 改善度
兴趣度？
描 (描置述述信X了的度对出－于现支关对持联度Y的规)出/则现 影 M（a响xX{多置==大信> ，度Y）是，在支置没持信有度任}与 期 一何望 条条可 规件信 则影度 的响的 兴时比 趣，值度Y在。大所于 0有，交实易际P中(利Y出|用X现)价/P的值(Y频越) 率大有 ；多小大于。0即则没实有际X利的用作价用 值下越，小Y本。身的支持度。
剪枝： {I1,I2,I3}的2-项子集是{I1,I2}, {I1,I3}和 {I2,I3}。 {I1,I2,I3}的所有2-项子集都是L2的元素。 因此，保留{I1,I2,I3}在C3中。
{I2,I3,I5}的2-项子集是{I2,I3}, {I2,I5}和 {I3,I5}。 {I3,I5}不是L2的元素，因而不是频繁的。 因此，由C3中删除{I2,I3,I5}。
2
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{I2,I3} {I2,I3} {I2,I3} {I2,I3}
3
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{I2,I4}{ I2,I4}
4 2
{I2,I5} {I2,I5}
5
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{I1,I2} {I1,I2} {I1,I2} {I1,I2}
6
4
{I1,I3} {I1,I3} {I1,I3} {I1,I3}
候选2项集的散列表
频繁项集产生强关联规则
剪枝后C3＝ {{I1,I2,I3}, {I1,I2,I5}}。
对每个交易，使用subset函数找出交易 中是候选的所有子集，并对每个这样的 候选累加计数，所有满足最小支持度的
候选形成频繁项集L。
C3
扫描D，对每 个候选计数
关联规则分析及应用ppt课件
❖ 强关联规则：同时满足用户定义的最小支持度阈值 （min_sup）和最小置信度阈值(min_conf)的规则 称为强规则。
9
8
2012-10-12
二、关联规则挖掘过程
两个步骤： ▪ 找出所有频繁项集。 ▪ 由频繁项集生成满足最小信任度阈值的规则。
挖掘模式：
Database
产生频繁项集
min_sup
3
2012-10-12
绪论
4
2012-10-12
一、基本概念
设 I={I1,I2,…,In} 是项的集合。
❖任务相关数据D：是事务（或元组）的集合。
❖事务T：是项的集合，且每个事务具有事务标识 符TID。
❖项集A：是T 的一个子集，加上TID 即事务。
❖项集(Items)：项的集合，包含k个项的项集称为 k-项集，如二项集{I1,I2}。 ❖支持度计数(Support count)：一个项集的出现次
Support(A B)=P ( A ∩ B )
= support _ count(A∩B)
count (T) ❖ 频繁项集：若一个项集的支持度大于等于某个阈值。
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2012-10-12
一、基本概念
❖ 置信度c:是包含A的事务中同时又包含B的百分比， 即条件概率。[规则准确性衡量]
confidence ( A B ) = P ( B | A) = support _ count ( A U B ) support_count ( A)
啤酒=>尿布
职业 秘书 工程师
购买物品 月工资
尿布
3000
啤酒、尿布 5000
性别=“女”=>职业=“秘书”
20
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【课件】数据挖掘之关联分析PPT
数据挖掘能做什么
估计（Estimation）
估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变 量的输出，而估值处理连续值的输出；分类 数据挖掘 的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。
例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入 c. 估计real estate的价值 一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。例如：银行
目前大部分电子商务网站都提供用户注册的功能，而购物 的用户一般都是基于登录的条件下完成的，所以这里为用户识
别提供了最为有效的标示符——用户ID；同时网站会把所有
用户的购物数据储存在自己的运营数据库里面，这个为用户行
为分析提供了数据基础——用户历史购物数据。
基于用户行为分析的关联推荐
关联规则的实现原理: 从所有的用户购物数据中（如果数据量过
概念
数据挖掘(Data Mining) 是通过分析每个数据，从大量 数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律 寻找和规律表示3个步骤。 数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、 异常分析、特异群组分析和演变分析等。
关联分析是指如果两个或多个事物之间存在一定的关 联,那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测.它 的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系 。
大，可以选取一定的时间区间，如一年、一个 季度等），寻找当用户购买了A商品的基础上， 又购买了B商品的人数所占的比例，当这个比例 达到了预设的一个目标水平的时候，我们就认 为这两个商品是存在一定关联的，所以当用户 购买了A商品但还未购买B商品时，我们就可以 向该类用户推荐B商品。
基于用户行为分析的关联推荐
关联规则
基于用户行为分析的关联推荐
更有利于发现用户的潜在需求，帮助用户更好的选择它们需要 的产品，并由用户决定是否购买，也就是所谓的“拉式”营销 。通过向用户推荐产品或服务，激发用户的潜在需求，促使用 户消费，更加符合“以用户为中心”的理念。
研究生医学统计学-关联性分析课件
研究生医学统计学-关联性分 析课件
目录
• 关联性分析概述 • 常见关联性分析方法 • 关联性分析的步骤 • 关联性分析的应用场景 • 关联性分析的注意事项
01
关联性分析概述
定义与目的
定义
关联性分析是探讨两个或多个变量之 间关系的统计学方法。
目的
确定变量之间的关系强度、方向和显 著性，为进一步的研究和决策提供依 据。
结果解读
根据相关系数的值判断变量间的关联 程度和方向。
结果解释与报告
要点一
结果解释
结合研究背景和目的，解释相关系数的意义和实际意义。
要点二
报告撰写
按照学术规范撰写报告，包括研究目的、方法、结果和结 论等部分。
04
关联性分析的应用场景
探索两个变量之间的关系
描述两个变量之间的关联程度
通过计算相关系数（如Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等），可以描 述两个变量之间的线性或非线性关系，从而了解它们之间的关联程度。
探索疾病影响因素
通过分析不同人群中疾病与相关因素的关联 程度，可以了解疾病的危险因素或保护因素
，为制定预防措施提供依据。
05
关联性分析的注意事项
数据质量与完整性
确保数据来源可靠， 收集方法科学，数据 准确无误。
核实数据单位和测量 方法的统一性，确保 数据可比性。
检查数据是否完整， 避免缺失值和异常值 对分析结果的影响。
偏相关系数
总结词
控制其他变量的影响，适用于多变量之间的 相关性分析。
详细描述
偏相关系数是一种控制其他变量的影响的统 计方法，用于分析两个或多个变量之间的相 关性。通过控制其他变量的影响，偏相关系 数能够更准确地反映变量之间的相关性。在 医学研究中，偏相关系数常用于分析多变量 之间的相关性，尤其是在存在多个潜在影响 因素的情况下。
目录
• 关联性分析概述 • 常见关联性分析方法 • 关联性分析的步骤 • 关联性分析的应用场景 • 关联性分析的注意事项
01
关联性分析概述
定义与目的
定义
关联性分析是探讨两个或多个变量之 间关系的统计学方法。
目的
确定变量之间的关系强度、方向和显 著性，为进一步的研究和决策提供依 据。
结果解读
根据相关系数的值判断变量间的关联 程度和方向。
结果解释与报告
要点一
结果解释
结合研究背景和目的，解释相关系数的意义和实际意义。
要点二
报告撰写
按照学术规范撰写报告，包括研究目的、方法、结果和结 论等部分。
04
关联性分析的应用场景
探索两个变量之间的关系
描述两个变量之间的关联程度
通过计算相关系数（如Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等），可以描 述两个变量之间的线性或非线性关系，从而了解它们之间的关联程度。
探索疾病影响因素
通过分析不同人群中疾病与相关因素的关联 程度，可以了解疾病的危险因素或保护因素
，为制定预防措施提供依据。
05
关联性分析的注意事项
数据质量与完整性
确保数据来源可靠， 收集方法科学，数据 准确无误。
核实数据单位和测量 方法的统一性，确保 数据可比性。
检查数据是否完整， 避免缺失值和异常值 对分析结果的影响。
偏相关系数
总结词
控制其他变量的影响，适用于多变量之间的 相关性分析。
详细描述
偏相关系数是一种控制其他变量的影响的统 计方法，用于分析两个或多个变量之间的相 关性。通过控制其他变量的影响，偏相关系 数能够更准确地反映变量之间的相关性。在 医学研究中，偏相关系数常用于分析多变量 之间的相关性，尤其是在存在多个潜在影响 因素的情况下。
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体的LD水平。
9
LD作图
• r2和D' 是两个座位间LD的度量。 • 对于基因组内某区域的LD分布状况, 通常用两种形象化的方式来表示: • LD 散点图 • LD矩阵 • LD散点图是以位点间的LD对遗传距离作图来表示一个区域内的LD分布情况,
这种表示方法也便于对不同物种中的LD水平进行比较。 • LD矩阵是某基因内或某染色体上多态性位点间LD的线性排列。
• 除此之外,其他生物因素和历史因素也影响LD的程度和分布,例如物种的交配 体系，染色体位置，群体大小，基因或染色体片段所受的选择强度，遗传漂 变等。虽然自交物种每次减数分裂时重组率很高,但由于自交趋向纯合,这样有 效的重组率就会很低,最终导致自交物种的LD程度高。
14
Decay of LD
• 1.什么是LD的衰减？ • LD 的衰减指位点间由连锁不平衡到连锁平衡的演变过程
• 2.LD的衰减如何判定？ • D’=ห้องสมุดไป่ตู้.5或D’半长度(LD最大值与最小值的中点)或 • r2=0.1时在染色体上的遗传距离.
• 3.研究LD的衰减有什么用 ？ • LD的衰减距离决定关联分析时所需标记密度，也在一
定程度上决定关联分析的精度
15
16
进行比较
7
r2（(squared allele-frequency correlation）
• r2是与频率有关的量，在两位点间无重组时，r2也不一定达到最大值1。 • r2＝1说明两位点无重组；4 种单倍型最多只能出现2 种(AB, ab) ，且等位基
因频率相同。称为完美LD：观察一个标记即可得到另一标记的全部信息。 • r2＝0 与D’＝0 意义相同. • r2＞0.33 ：提示“ 强LD”.
10
11
12
13
影响LD的因素
• 群体的LD水平是许多遗传因素和非遗传因素综合作用的结果。
• 随机匹配群体中,在没有选择、突变或迁移因素的影响时,多态性位点处于连锁 平衡状态,相反,连锁、选择和群体混合将增加LD的水平。
• 突变可导致新的多态性产生,而重组则可通过重新组合序列变异而削弱染色体 内部的LD,LD的程度与重组率成反比。由此,突变和重组是影响LD的重要因素。
5
6
D'(standardized disequilibrium coeffieients,标准不平衡系数)
• D'是D 与D最大可能值（当D＜0时为最小可能值）的比值，是一种与频率 无关的度量。
• D'=1——完全LD，说明两位点间没有发生重组，两位点组成的单体型最 多出现3种。
• D’=0——说明无LD，即4种单体型频率相等。 • D‘＜1——说明两位点间发生过重组和突变 • i:D'接近1，提示两位点间发生重组的可能性很小； • ii:D'接近中间值，无法比较两位点LD的差别，此时D'值要在95%可信区间
Association Mapping
Linkage mapping
Association mapping
2
基于全基因组的关联分析
3
基于候选基因的关联分析
4
The core of AM——LD
LD refers to nonrandom association of alleles at different loci. LD是关联分析的基础和前提，决定关联分析的精度和所选用标记的 数量、密度，以及试验方案。
8
r2和D'
• r2和D' 反映了LD的不同方面。 • r2包括了重组史和突变史, 而D' 仅包括重组史。 • D' 能更准确地估测重组差异, 但样本较小时发现低频率4 种等位基因组合的
可能性大大减小, 因此D' 不适宜小样本研究中的应用。 • r2可以提供标记是否能与QTL相关的信息, 因此LD作图中通常采用r2来表示群
9
LD作图
• r2和D' 是两个座位间LD的度量。 • 对于基因组内某区域的LD分布状况, 通常用两种形象化的方式来表示: • LD 散点图 • LD矩阵 • LD散点图是以位点间的LD对遗传距离作图来表示一个区域内的LD分布情况,
这种表示方法也便于对不同物种中的LD水平进行比较。 • LD矩阵是某基因内或某染色体上多态性位点间LD的线性排列。
• 除此之外,其他生物因素和历史因素也影响LD的程度和分布,例如物种的交配 体系，染色体位置，群体大小，基因或染色体片段所受的选择强度，遗传漂 变等。虽然自交物种每次减数分裂时重组率很高,但由于自交趋向纯合,这样有 效的重组率就会很低,最终导致自交物种的LD程度高。
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Decay of LD
• 1.什么是LD的衰减？ • LD 的衰减指位点间由连锁不平衡到连锁平衡的演变过程
• 2.LD的衰减如何判定？ • D’=ห้องสมุดไป่ตู้.5或D’半长度(LD最大值与最小值的中点)或 • r2=0.1时在染色体上的遗传距离.
• 3.研究LD的衰减有什么用 ？ • LD的衰减距离决定关联分析时所需标记密度，也在一
定程度上决定关联分析的精度
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进行比较
7
r2（(squared allele-frequency correlation）
• r2是与频率有关的量，在两位点间无重组时，r2也不一定达到最大值1。 • r2＝1说明两位点无重组；4 种单倍型最多只能出现2 种(AB, ab) ，且等位基
因频率相同。称为完美LD：观察一个标记即可得到另一标记的全部信息。 • r2＝0 与D’＝0 意义相同. • r2＞0.33 ：提示“ 强LD”.
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影响LD的因素
• 群体的LD水平是许多遗传因素和非遗传因素综合作用的结果。
• 随机匹配群体中,在没有选择、突变或迁移因素的影响时,多态性位点处于连锁 平衡状态,相反,连锁、选择和群体混合将增加LD的水平。
• 突变可导致新的多态性产生,而重组则可通过重新组合序列变异而削弱染色体 内部的LD,LD的程度与重组率成反比。由此,突变和重组是影响LD的重要因素。
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D'(standardized disequilibrium coeffieients,标准不平衡系数)
• D'是D 与D最大可能值（当D＜0时为最小可能值）的比值，是一种与频率 无关的度量。
• D'=1——完全LD，说明两位点间没有发生重组，两位点组成的单体型最 多出现3种。
• D’=0——说明无LD，即4种单体型频率相等。 • D‘＜1——说明两位点间发生过重组和突变 • i:D'接近1，提示两位点间发生重组的可能性很小； • ii:D'接近中间值，无法比较两位点LD的差别，此时D'值要在95%可信区间
Association Mapping
Linkage mapping
Association mapping
2
基于全基因组的关联分析
3
基于候选基因的关联分析
4
The core of AM——LD
LD refers to nonrandom association of alleles at different loci. LD是关联分析的基础和前提，决定关联分析的精度和所选用标记的 数量、密度，以及试验方案。
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r2和D'
• r2和D' 反映了LD的不同方面。 • r2包括了重组史和突变史, 而D' 仅包括重组史。 • D' 能更准确地估测重组差异, 但样本较小时发现低频率4 种等位基因组合的
可能性大大减小, 因此D' 不适宜小样本研究中的应用。 • r2可以提供标记是否能与QTL相关的信息, 因此LD作图中通常采用r2来表示群