1.使用Pearson积差相关系性进行检验的话可以判断两个变量之间的相关性是否显著以及相关性的强度 显著性检验 (significant test) 连续变量 vs 类别变量 (continuous variable VS nominal variable): ANOVA检验(R中可使用aov函数) 类别变量 vs 类别变量 (nominal variable VS nominal variable): 卡方检验(R中可使用chisq.test函数)--其实ANOVA的检验效果与回归分析效果相同

相信很多人都看到过上面这种方块图,有点像"华夫饼图"的升级版,也有点像"热图"的离散版.我在一些临床多组学的文章里面看到过好几次这种图,用它来展示病人的临床信息非常合适,我自己也用R包或者AI画过类似的图.今天给大家演示一下,如何用ggplot2里面的geom_tile函数画这种图. 先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄.性别.症状.是否有RNA-seq和WES测序等信息. library(ggplot2) library(tidyverse) l

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

版权声明:本文为博主原创文章,博客地址:,欢迎大家相互转载交流. 使用R语言做逻辑回归的时候,当自变量中有分类变量(大于两个)的时候,对于回归模型的结果有一点困惑,搜索相关知识发现不少人也有相同的疑问,通过查阅资料这里给出自己的理解. 首先看一个实例(数据下载自:http://freakonometrics.free.fr/db.txt) > db <- read.table("db.txt",header=TRUE,sep=";")> head(

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合.其中一些不是专门为了数据挖掘而开发,但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙,所以也包含进来. 1.聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的

R中的统计模型 这一部分假定读者已经对统计方法,特别是回归分析和方差分析有一定的了解.后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解.R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件,因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题.R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具,使得拟合工作变得简单.正如我们在绪论中提到的一样,基本的屏幕输出是简洁的,因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信息. 1定义统计模型的公式 下面统计模型的模板是一个基于独立的方差齐性数据的线性模型 用矩阵术语表

一.简介 在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录.删除缺失值比例过大的变量.用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息,因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点,在R中用于处理缺失值的包有很多,本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍,以展现处理缺失值时的主要路径: 二.相关函数介绍 2.1  缺失值

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina

目的: 通过探索文件pseudo_facebook.tsv数据来学会多个变量的分析流程 通过探索diamonds数据集来探索多个变量 通过酸奶数据集探索多变量数据 知识点: 散点图 dplyr汇总数据 比例图 第三个变量加入到图形中 简介: 如果在探索多变量的时候,我们通常会把额外的变量用多维的图形来进行展示,例如性别,年份等 案例分析: 一:facebook数据集分析 思路:根据性别进行划分数据集,x轴为年龄,y轴为好友数,然后根据中位数进行绘制 或根据数据进行划分来进行绘制 1.分析男性,女

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

R中ifelse.which.%in%的用法 (2014-02-08 13:54:08)标签: 教育 在R学习过程中,遇到了ifelse.which.%in%,下面分别举例,说明他们的用法.1.ifelseifelse(test, yes, no)test为真,输出yes值,否则输出no值.举例如下:> x <- c(1,1,1,0,0,1,1)> ifelse(x != 1, 1, 0) #若果x的值不等于1,输出1,否则输出0[1] 0 0 0 1 1 0 0 2.which用法wh

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &

今天要给大家分享的统计方法是马尔可夫多态模型,思路来源是下面这篇文章: Ward DD, Wallace LMK, Rockwood K Cumulative health deficits, APOE genotype, and risk for later-life mild cognitive impairment and dementia Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry 2021;92:136-142. 我们知道轻度认知损害

通常,我们希望能够在lambda表达式的闭合方法或类中访问其他的变量,例如: package java8test; public class T1 { public static void main(String[] args) { repeatMessage("Hello", 20); } public static void repeatMessage(String text,int count){ Runnable r = () -> { for(int i = 0; i 

把R中par()函数的主要参数整理了一下(另外本来还整理了每个参数的帮助文档中文解释,但是太长,就分类之后,整理为图表,excel不便放上来,就放了这些表的截图)

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690 R中关于给行列赋名称的函数有 dimnames,names,rowname,colname,row.names 这五个函数,初学的时候往往分不清楚他们的区别和各自该用在什么情况下才比较合适. 我做了简单的总结,希望能帮助大家,每个函数的细节我也参照帮助文档做了笔记,但太长就不宜贴到博文了.   建议是如数据框和列表,是在创建对象的时候就直接命名 我们平常使用的时候,最好统一一下用法,免得混乱.   原数表格:       来自为知笔记(Wiz

本文原创,转载注明出处,本人Q1273314690 R中知道一个变量的主要内容和结构,对我们编写代码是很重要的,也可以帮我们避免很多错误. 但是,R中有好几个关于属性查看的函数,我们往往不知道什么时候使用哪个函数更合适. 在此总结如下:   所以结论是,通常还是使用attributes函数和str函数,就OK了 原始表格: 具体的几个函数的细节,虽然我也写了,但文章太长,不再贴出         来自为知笔记(Wiz) 附件列表

ThinkPHP 3.2 模板中的Angularjs 的变量"{{$first}}" 无法被解析, 模板解析冲突,例如在angularjs 的变量"{{$first}}",则TP模板不会解析该变量的 <li ng-repeat="(k,v) in data" style="{{$odd?'color:red':''}}"> ID:{{v.user_id}} 用户名:{{v.username}} IP地址:{{v.l

[Jenkins]Job中如何传递自定义变量 来自dweiwei   2015-06-27 18:37:19|  分类: 自动化测试 |举报 |字号大中小 订阅 用微信  “扫一扫” 将文章分享到朋友圈. 用易信  “扫一扫” 将文章分享到朋友圈. 下载LOFTER 我的照片书  |     最近在使用jenkins中踩了不少雷.Jenkins作为CI第一大神器,拥有庞大的1058个扩展插件.也许你要的答案就在里面,但是如果没有好好学习,她也可能把你搞的生活无法自理~~理想是丰满的现实是骨干的,