关联分析基础知识ppt课件
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大数据挖掘导论与案例课件：关联分析概念与方法
则通常从事务数据中挖掘，涉及到数据的只有一个维度，处理的是单个维内的关系。
根据数据的抽象层次，关联规则可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层关联
规则中，没有考虑现实数据的多层次性。多层关联规则是指在规则挖掘中，对数据的
多层性进行了充分考虑。
6.2
关联分析的方法
6.2.1 先验原理
大数据挖掘导论与案例
由此可见，在生成规则的过程中，一旦有低置信度的规则出现，就可以利用它进行剪枝，
此过程称为基于置信度的剪枝（confidence-based pruning），如下图所示。
采用剪枝策略可有效降低关联规则生成的计算复杂度。
6.2.3 Apriori算法生成关联规则
基于置信度的剪枝
大数据挖掘导论与案例
6.2.4 Apriori算法效率提升
任何具有反单调性的度量都能够直接结合到挖掘算法中，对候选项集的指数搜索空间有
效地进行剪枝，以降低生成频繁项集的计算代价。
6.2.2 Apriori算法产生频繁项集
大数据挖掘导论与案例
Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，它开创性地使用了基于支持度的剪枝技术来控
制候选项集的指数增长。此处以下表所示的事务数据集为例，展示Apriori算法挖掘频繁
大数据挖掘导论与案例
在对购物篮数据进行关联分析时，需要处理两个关键问题：第一，计算复杂度问题。从
大型事务数据集中发现有意义的规则在计算上要付出很高的代价；第二，规则的筛选问
题。所发现的某些规则可能是虚假的或不令人感兴趣的，因为它们可能是偶然发生的或
者是已经被研究者所熟知的。
除了购物篮分析外，关联分析也被应用于公共管理、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘
和推荐系统等领域。
根据数据的抽象层次，关联规则可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层关联
规则中，没有考虑现实数据的多层次性。多层关联规则是指在规则挖掘中，对数据的
多层性进行了充分考虑。
6.2
关联分析的方法
6.2.1 先验原理
大数据挖掘导论与案例
由此可见，在生成规则的过程中，一旦有低置信度的规则出现，就可以利用它进行剪枝，
此过程称为基于置信度的剪枝（confidence-based pruning），如下图所示。
采用剪枝策略可有效降低关联规则生成的计算复杂度。
6.2.3 Apriori算法生成关联规则
基于置信度的剪枝
大数据挖掘导论与案例
6.2.4 Apriori算法效率提升
任何具有反单调性的度量都能够直接结合到挖掘算法中，对候选项集的指数搜索空间有
效地进行剪枝，以降低生成频繁项集的计算代价。
6.2.2 Apriori算法产生频繁项集
大数据挖掘导论与案例
Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，它开创性地使用了基于支持度的剪枝技术来控
制候选项集的指数增长。此处以下表所示的事务数据集为例，展示Apriori算法挖掘频繁
大数据挖掘导论与案例
在对购物篮数据进行关联分析时，需要处理两个关键问题：第一，计算复杂度问题。从
大型事务数据集中发现有意义的规则在计算上要付出很高的代价；第二，规则的筛选问
题。所发现的某些规则可能是虚假的或不令人感兴趣的，因为它们可能是偶然发生的或
者是已经被研究者所熟知的。
除了购物篮分析外，关联分析也被应用于公共管理、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘
和推荐系统等领域。
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
4关联分析PPT课件
支持度 0 0 0 0 0 0
20 20
0 0 0 0 0 0 0
关联规则挖掘的基本概念
所有频繁项集及其支持度
项集 啤酒 面包 牛奶 花生酱 面包、花生酱
支持度（%） 40 80 40 60 60
假设最小支持度 设定为40%
关联规则挖掘的基本概念
所有最大频繁项集及其支持度（黄色标识）
项集 啤酒 面包 牛奶 花生酱 面包、花生酱
关联规则挖掘的步骤
1.产生所有 频繁项集
2.产生相应 强关联规则
这些项集的频度 至少应等于(预先 设置的)最小支持 度
Confidence(X→Y)，即
Confi(dXe nYc)eSupp(XorYt) Supp(Xo)rt
关联规则挖掘的基本概念
支持度和可信度
用户定义的一个可信度阈值，表示规则的最低 最小可信度 可靠性，记作minconf
支持度和可 信度的作用
淘汰无用的关联规则
强关联规则：同时满足最小支持度和最小可信度阀值的规则。 （两个阀值的取值都在0％～100％之间）
支持度定义：假定X是一个项集，D是一个事务集合或事务数据库， 称D中包含X的交易的个数与D中总的交易个数之比为X在D中的支持 度，记作Support (X),即
Sup(p X)o|r|{d tD|Xd|| ||D||
关联规则挖掘的基本概念
支持度和可信度
由用户定义的衡量项集频繁程度的一个阈值， 最小支持度 记作minsup
关联规则挖掘的基本概念
数据集、事务、项
❖ 事务数据库 ▪ 关联规则挖掘的数据集记为D ▪ D={t1，t2，…tk…tn}，由一系列具有唯一标 识tid的事务组成
关联规则挖掘的基本概念
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。
关联性分析
第三节
分类变量的关联性分析
一、交叉分类2×2表的关联分析：（四格表的） 公式：可用基本公式或四格表专用公式
例11－6 研究吸烟方式与慢性气管炎 是否有关，某研 究者随机调查了200例年龄相仿的吸烟者，对每个个 体分别观察慢性气管炎 与否和吸烟方式两种属性，结 果如下表，试分析两种属性的关联性。
是表示两变量有无相关、方向、密切程度的指标。其 波动范围：－1~＋1，无单位。 见P196图11-2 0<r<1 正相关 一变量增加，另一变量增加 －1<r<0 负相关 一变量增加，另一变量减少 r=0 零相关 无直线关系
用计算器的SD功能求：
12
三、相关系数r的统计推断（假设检验）：
根据样本资料计算的r不等于0，并不能说明总体
+++ ++ + ++ ++ -
合计
-
55
385
-
55
373
246
二、秩相关系数的统计推断： 推断意义同直线相关系数的推断。
1、查表法：
根据n查p487 rs界值表，本例rs=-0.741 n=10,查得
rs0.05(10)=0.648 今 按0.05的水准，拒绝H0 ，认为贫血患儿的血红蛋白含量 与贫血体征间有相关关系，即血红蛋白含量越低贫血体 征越明显。
贫血患儿的血红蛋白（g／dl）与贫血体征
秩次p 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 p2 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100
贫血体征 y
秩次q 10 8 6 3 8 8 3 3 3 3
q2 100 64 36 9 64 64 9 9 9 9
《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。
关联词语PPT课件
我不能骄傲。
答案不 唯一哦
改正下列用得不恰当的关联词。
1.因为他只有一条腿,所以他的形象是多么高大啊!
（关系相对，应是转折关系。） 虽然他只有一条腿, 但是他的形象是多么高大啊!
2.即使说法不同，但是他们的目的是一样的。
（关联词语搭配不当）
虽然说法不同，但是他们的 目的是一样的。
只有学好科学文化知识，将来才能更好地报效祖国。
常用的条件关系的关联词 语有哪些呢？
重点2
无论……都……
只有……才……
条件关系 关联词语
除非……才……
只要……就……
不管……都……
只要……就……
不管……都……
只要我们努力，成绩就会不 断地提高。
不管困难有多大，我们都能克服。
1、在括号里填上合适的关联词语。
2.是否错用了 关联词语
3.联系生活实 际
并列关系的关联词语
重重点点11
并列关系：几个分句分别说明、
描写几种事物，或者从几个方面
说明、描写同一事物，各分句之
间意义上可以是相关的，也可以
是相对或相反的。
西瓜又大又红。
这是一个并列关 系的句子，从大 小、颜色两个方 面去描写西瓜。
常用的并列关系关联 词语有哪些呢？
但
解析：这一句中使用了表 递进关系的关联词“而 且”，但前后两分句间并 不存在递进关系，而是 转 折关系，故应将“而且”
改为“但”。
下列关联词语运用是否正确？为什么？
对于这个人， 我既 不了解他， 更 没见过他 。
解析：“既……更…….” 表示递进关系。内容不 合逻辑。应改为”既没 见过他，更不了解他。 “
名家作品，接着读了很多国外著名译作。
《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。
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}。
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{I2,I3} {I2,I3} {I2,I3} {I2,I3}
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{I2,I4}{ I2,I4}
4 2
{I2,I5} {I2,I5}
5
4
{I1,I2} {I1,I2} {I1,I2} {I1,I2}
6
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{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。
7
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
2012-10-12
智能推荐2关联分析概要ppt课件
数据挖掘算法所处位置
数据挖掘算法功能
根据所挖掘知识的类型不同： 为了反映事物之间依赖或关联的 为了反映同类事物共同性质的 为了反映事物各方面特征的 为了反映不同事物之间属性差别的 根据历史的和当前的数据推测未来数据 揭示事物偏离常规的异常现象
数据挖掘技术
关联（Association） 分类（Classification） 预测（Prediction） 聚类（Clustering） Web挖掘技术
关联挖掘实例--最简单的关联规则挖掘
单维、单层、布尔关联规则挖掘
Transaction ID Items Bought 2000 A,B,C
Minsupport =50% Minconfidence =50%
1000 A,C
4000 5000
A,D B,E,F
Frequent Itemset Support
• 5)
if has_infrequent_subset(c，L k-1 ) then
• 6)
delete c;//修剪， 去掉无用的候选项
• 7) • 8) }
else add c to C k;
• 9) return C k;
连接步和剪枝步
• 第2 步: 剪枝(prune)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
•
procedure has_infrequent_subset(c: 1 : frequent(k- 1)itemset);
（3） C k = apriori_gen(L k-1 );
（4） for each transaction t ∈ D {//scan D for counts
（5） C t = subset(C k,t);//get the subsets of t that are candidates
数据挖掘算法功能
根据所挖掘知识的类型不同： 为了反映事物之间依赖或关联的 为了反映同类事物共同性质的 为了反映事物各方面特征的 为了反映不同事物之间属性差别的 根据历史的和当前的数据推测未来数据 揭示事物偏离常规的异常现象
数据挖掘技术
关联（Association） 分类（Classification） 预测（Prediction） 聚类（Clustering） Web挖掘技术
关联挖掘实例--最简单的关联规则挖掘
单维、单层、布尔关联规则挖掘
Transaction ID Items Bought 2000 A,B,C
Minsupport =50% Minconfidence =50%
1000 A,C
4000 5000
A,D B,E,F
Frequent Itemset Support
• 5)
if has_infrequent_subset(c，L k-1 ) then
• 6)
delete c;//修剪， 去掉无用的候选项
• 7) • 8) }
else add c to C k;
• 9) return C k;
连接步和剪枝步
• 第2 步: 剪枝(prune)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
•
procedure has_infrequent_subset(c: 1 : frequent(k- 1)itemset);
（3） C k = apriori_gen(L k-1 );
（4） for each transaction t ∈ D {//scan D for counts
（5） C t = subset(C k,t);//get the subsets of t that are candidates
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
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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
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。
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
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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。
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”.
• 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
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Байду номын сангаас性位点间LD的线性排列。
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
• 2.LD的衰减如何判定？ • D’=0.5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
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。
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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
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基于全基因组的关联分析
3
基于候选基因的关联分析
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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。
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”.
• 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
体的LD水平。
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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Байду номын сангаас性位点间LD的线性排列。
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
• 2.LD的衰减如何判定？ • D’=0.5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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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。